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公开(公告)号：CN115937825A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310016576.6
申请日：2023-01-06
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了在线俯仰角估计的BEV下鲁棒车道线生成方法及装置，基于车道线信息和其他信息，对前视单目图像完成像素级稠密分割，得到对应的图像掩膜信息；根据图像掩膜信息，在二维图像平面提取多组满足平行关系的车道线；结合未知俯仰角构到外参矩阵，将图像平面上平行车道线的端点反投影至鸟瞰图BEV下，根据车道线平行先验信息，构造关于未知俯仰角的代价函数；给定分辨率和尺寸信息，在鸟瞰图BEV下构造栅格兴趣区域，代入求解得到的所述未知俯仰角，结合图像掩膜信息生成鸟瞰图BEV下的车道线，从而更有效的实现了车道线的检测。
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公开(公告)号：CN115439817A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211016393.6
申请日：2022-08-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于场景先验的视觉车道线检测系统及方法，包括：数据处理模块、视觉主干网络模块、先验知识对齐模块、融合网络模块、检测网络模块；所述数据处理模块的输入为待检测的图像数据、场景先验数据、定位数据，输出为归一化之后的图像、用栅格图维护的局部场景先验信息；所述视觉主干网络模块的输入为归一化之后的图像，输出为图像特征；所述先验知识对齐模块，输入为用栅格图维护的局部场景先验信息，输出为对齐后的局部场景先验信息；所述融合网络模块，输入为图像特征和对齐后的局部场景先验信息，输出为融合后的图像特征和局部场景先验信息；所述检测网络模块，输入为融合后的图像特征，输出为用掩码表示的车道线检测结果。
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公开(公告)号：CN112489083A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011418605.4
申请日：2020-12-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于ORB‑SLAM算法的图像特征点跟踪匹配方法，包括：1）对关键帧提取ORB特征点及描述子并做四叉树均匀分布处理；2）对于新来的帧基于匀加速运动预测特征点的位置；3）多层金字塔的稀疏光流法特征点位置的精确求解；4）进行反向稀疏光流跟踪剔除错误匹配；5）对步骤4求取的特征匹配进行鲁棒RANSAC剔除离群点；6）根据剩余匹配点求解6D位姿并判断当前帧是否为关键帧。本发明的方法只需要对关键帧提取ORB特征点和描述子，关键帧之间的跟踪则不需要计算耗时的描述子，本发明在提升方法精度的同时提升了运行速度。
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公开(公告)号：CN115937825B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310016576.6
申请日：2023-01-06
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了在线俯仰角估计的BEV下鲁棒车道线生成方法及装置，基于车道线信息和其他信息，对前视单目图像完成像素级稠密分割，得到对应的图像掩膜信息；根据图像掩膜信息，在二维图像平面提取多组满足平行关系的车道线；结合未知俯仰角构到外参矩阵，将图像平面上平行车道线的端点反投影至鸟瞰图BEV下，根据车道线平行先验信息，构造关于未知俯仰角的代价函数；给定分辨率和尺寸信息，在鸟瞰图BEV下构造栅格兴趣区域，代入求解得到的所述未知俯仰角，结合图像掩膜信息生成鸟瞰图BEV下的车道线，从而更有效的实现了车道线的检测。
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公开(公告)号：CN112489083B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202011418605.4
申请日：2020-12-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于ORB‑SLAM算法的图像特征点跟踪匹配方法，包括：1）对关键帧提取ORB特征点及描述子并做四叉树均匀分布处理；2）对于新来的帧基于匀加速运动预测特征点的位置；3）多层金字塔的稀疏光流法特征点位置的精确求解；4）进行反向稀疏光流跟踪剔除错误匹配；5）对步骤4求取的特征匹配进行鲁棒RANSAC剔除离群点；6）根据剩余匹配点求解6D位姿并判断当前帧是否为关键帧。本发明的方法只需要对关键帧提取ORB特征点和描述子，关键帧之间的跟踪则不需要计算耗时的描述子，本发明在提升方法精度的同时提升了运行速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113408448A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110709917.9
申请日：2021-06-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种三维时空对象局部特征提取和对象识别的方法与装置。该方法包括：获取三维时空对象视频帧序列；对获得的行人轮廓图像进行分析，定位人体特定区域位置；根据定位到的特定区域位置采样局部区域时空特征；将上述局部特征与全局特征融合，得到输出特征。本发明在多个步态识别数据集上超过目前最好的算法，解决了相关技术中提取到的时空三维特征受行人外观影响过大，导致识别结果不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN112505723A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202110144837.3
申请日：2021-02-03
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于导航点选择的三维地图重建方法，属于地图三维重建技术领域。该三维地图重建方法为：使用单线激光雷达对室内环境进行扫描并建立二维栅格地图，在获得的二维栅格地图上选取贴近地图边界的若干导航点，依据这些导航点形成一条路线，驱动机器人沿着该路线边行走边进行三维重建，即能够针对地图边界的物体较多的区域进行扫描，在行走过程中逐渐扩大所建立的二维栅格地图范围，多次循环后能够建立当前室内场景的全部三维地图。本发明的三维地图重建方法具有建图完整、能够较好地重建室内环境边缘区域物体的特点。
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公开(公告)号：CN112505723B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202110144837.3
申请日：2021-02-03
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于导航点选择的三维地图重建方法，属于地图三维重建技术领域。该三维地图重建方法为：使用单线激光雷达对室内环境进行扫描并建立二维栅格地图，在获得的二维栅格地图上选取贴近地图边界的若干导航点，依据这些导航点形成一条路线，驱动机器人沿着该路线边行走边进行三维重建，即能够针对地图边界的物体较多的区域进行扫描，在行走过程中逐渐扩大所建立的二维栅格地图范围，多次循环后能够建立当前室内场景的全部三维地图。本发明的三维地图重建方法具有建图完整、能够较好地重建室内环境边缘区域物体的特点。
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公开(公告)号：CN112258591A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011422529.4
申请日：2020-12-08
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种多深度相机联合获取高精度深度图的方法，该方法通过使用高精度深度相机对若干低精度深度相机进行同时采集，利用两种相机重合部分对使用双边滤波器及高斯滤波器对低精度深度相机进行在线补偿，同时实时标定双边滤波器和高斯滤波器的参数，从而能够获取更高精度的深度图像。本发明的方法能够获得多幅高质量深度图像，降低了获取高精度深度图像的整体成本，其实现方法简便，手段灵活，深度图像质量显著提升，且与硬件具体型号及应用场景无关。
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公开(公告)号：CN112562081B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110175262.1
申请日：2021-02-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种用于视觉分层定位的视觉地图构建方法，包括以下步骤：1）按顺序获取双目摄像头采集的双目图像帧数据并确定运动轨迹；2）对图像帧分别提取NetVLAD全局描述子、SuperPoint特征点和局部描述子；3）找出每一帧图像特征点的匹配关键点并增量式恢复出每个特征点的3D位置；4）根据每一帧的3D特征点的2D观测确定该帧的最佳共视关键帧；5）生成最终用于视觉分层定位的视觉地图信息。本发明的视觉地图构建方法结合深度学习特征，增强了视觉地图的描述性，并且生成的用于视觉定位的地图包含多层次描述信息，可用于坐标系一致的视觉全局鲁棒定位。
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