公开(公告)号：CN117711030A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202211047292.5

申请日：2022-08-29

申请人： 北京机械设备研究所

发明人： 刘梦源 ,  王琳 ,  周超 ,  崔子健

IPC分类号： G06V40/12 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明涉及一种指纹全局特征提取模型的构建方法，属于指纹识别技术领域。该方法包括基于训练集中标注指纹细节点后的指纹原始图片进行建图；基于训练集中标注指纹细节点后的指纹原始图片和节点的定义提取节点特征基于节点的定义和边的定义提取边的特征；构建指纹全局特征提取模型；对指纹全局特征提取模型进行训练，得到训练好的指纹全局特征提取模型。使用该方法构建的模型，用于提取指纹的全局特征，不仅包含原有的细节点的节点特征，还描述指纹细节点空间的几何关系，从而使提取到的指纹全局特征可以更好的对指纹进行表征，提高指纹匹配的准确率。

公开(公告)号：CN117711029A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202211039339.3

申请日：2022-08-29

申请人： 北京机械设备研究所

发明人： 刘梦源 ,  王琳 ,  刘琪 ,  周超

IPC分类号： G06V40/12 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

摘要： 本发明涉及一种基于图神经网络的指纹全局特征提取方法，属于指纹识别技术领域。该方法包括基于标注指纹细节点后的指纹原始图片进行建图；基于标注指纹细节点后的指纹原始图片和节点的定义提取节点特征基于节点的定义和边的定义提取边的特征；将提取到的特征向量输入图神经网络提取指纹原始图片的全局特征，得到图级别的全局特征表示。使用该方法提取指纹的全局特征，不仅包含了原有的细节点的节点特征，还可以描述指纹细节点空间的几何关系，从而提取到的指纹全局特征可以更好的对指纹进行表征，提高指纹匹配的准确率。

公开(公告)号：CN118898818A

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202310497025.6

申请日：2023-05-05

申请人： 北京机械设备研究所

发明人： 刘梦源 ,  崔子健 ,  王琳 ,  刘琪

IPC分类号： G06V20/58 ,  G06V20/64 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G01S17/931

摘要： 本发明涉及一种基于多传感器融合的领队车辆跟踪方法和系统，属于自动驾驶技术领域。本发明的方法包括：使用3D激光雷达和相机检测目标匹配结果对跟踪目标初始化；当3D激光雷达跟踪目标稳定后，由毫米波雷达进行连续动态跟踪；由于领队车辆转弯或其他因素导致毫米波雷达失去跟踪目标时，使用3D激光雷达辅助跟踪，同时尝试将基于毫米波雷达的跟踪结果与3D激光雷达的跟踪结果重新匹配并继续由毫米波雷达进行目标跟踪；对于急转弯和斜坡等极端情况，当3D激光雷达和毫米波雷达无法检测到目标时，使用GPS和IMU提供的回波姿态信息来保持领队车辆的绝对位置。解决了自动驾驶领域非结构化环境和/或扬尘等恶劣天气对领队车辆的检测和连续跟踪稳定度的问题。

公开(公告)号：CN118823703A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202310421629.2

申请日：2023-04-19

申请人： 北京机械设备研究所

发明人： 崔子健 ,  刘梦源 ,  王珩 ,  裴浩然 ,  王琳 ,  董彦鹏 ,  王帆

IPC分类号： G06V20/56 ,  G06V10/75 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764

摘要： 本发明涉及一种信息融合的无人驾驶感知方法及系统，属于信息融合技术领域。本发明的方法包括：基于相机、激光雷达、毫米波雷达获取的无人驾驶车辆同一方位的检测结果统一在激光雷达3D坐标系下；基于激光雷达第一轮检测结果的目标信息第一次初始化卡尔曼滤波器；将各传感器检测到的检测目标与卡尔曼滤波器存储的检测目标进行匹配；基于匹配结果更新卡尔曼滤波器并输出融合后的感知结果。解决了现有技术中多传感器数据融合对空间和时间对齐精度要求高，计算量大，难做到实时的问题。