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公开(公告)号：CN117630892B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410106754.9
申请日：2024-01-25
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种可见光相机、红外相机与激光雷达的联合标定方法及系统，涉及多传感器联合标定技术领域。所述方法包括：设置矩形标定板并冷藏；在标定板直立状态下，调整标定板与可见光相机、红外相机、以及激光雷达之间的距离，使标定板完整出现在各传感器的视场角内，并同步采集数据；调整标定板的朝向角和俯仰角，并在每个角度采集数据；取时间同步的一个角度的一帧数据，分别获取标定板的角点在可见光图像中的二维坐标、在红外图像中的二维坐标和在激光雷达点云数据中的三维坐标；基于上述二维坐标和三维坐标之间的对应关系，求解坐标系旋转平移矩阵，完成联合标定。本发明可实现简便、低成本、高精度的多模态传感器标定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115731542A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211435079.1
申请日：2022-11-16
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及一种多模态弱监督三维目标检测方法、系统及设备。该方法包括：拍摄多张2D RGB图像，基于2D RGB图像上的二维框标注生成三维视锥；在三维视锥中，滤除车辆激光雷达传感器采集的三维点云中的地面点，依靠种子点区域生长方法，确定三维点数目最多的区域；基于密度的三维参数估计方法，根据三维点数目最多的区域生成物体的三维伪标注框；以三维伪标注框为目标，根据2D RGB图像以及三维点云训练多模态超像素双分支网络；将当前帧的2D RGB图像以及当前场景的三维点云输入至训练后的多模态超像素双分支网络中，生成整体三维点云。本发明能缓解二维和三维模态的分辨率不一致问题，充分利用多模态信息识别和定位三维物体。
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公开(公告)号：CN117630892A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410106754.9
申请日：2024-01-25
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种可见光相机、红外相机与激光雷达的联合标定方法及系统，涉及多传感器联合标定技术领域。所述方法包括：设置矩形标定板并冷藏；在标定板直立状态下，调整标定板与可见光相机、红外相机、以及激光雷达之间的距离，使标定板完整出现在各传感器的视场角内，并同步采集数据；调整标定板的朝向角和俯仰角，并在每个角度采集数据；取时间同步的一个角度的一帧数据，分别获取标定板的角点在可见光图像中的二维坐标、在红外图像中的二维坐标和在激光雷达点云数据中的三维坐标；基于上述二维坐标和三维坐标之间的对应关系，求解坐标系旋转平移矩阵，完成联合标定。本发明可实现简便、低成本、高精度的多模态传感器标定。
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公开(公告)号：CN115731542B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202211435079.1
申请日：2022-11-16
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及一种多模态弱监督三维目标检测方法、系统及设备。该方法包括：拍摄多张2D RGB图像，基于2D RGB图像上的二维框标注生成三维视锥；在三维视锥中，滤除车辆激光雷达传感器采集的三维点云中的地面点，依靠种子点区域生长方法，确定三维点数目最多的区域；基于密度的三维参数估计方法，根据三维点数目最多的区域生成物体的三维伪标注框；以三维伪标注框为目标，根据2D RGB图像以及三维点云训练多模态超像素双分支网络；将当前帧的2D RGB图像以及当前场景的三维点云输入至训练后的多模态超像素双分支网络中，生成整体三维点云。本发明能缓解二维和三维模态的分辨率不一致问题，充分利用多模态信息识别和定位三维物体。
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公开(公告)号：CN119279590A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411335004.5
申请日：2024-09-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: A61B5/18 , A61B5/16 , A61B5/0205 , A61B5/33 , A61B5/24 , A61B5/00 , G06V20/59 , G06V40/16 , G06V40/10 , G06V10/80 , G06V20/52
Abstract: 本发明公开了一种驾驶场景人因安全监测实验平台及方法，属于安全驾驶技术领域，该发明由多个采集设备、实验机、服务器以及显示器组成，通过多个采集设备采集用户实验过程中的监测数据，并与当前仿真驾驶场景信息对应，采用双分支多帧时序特征聚合网络模型，最终得到人因安全监测实验结果，该发明将驾驶员的当前行为模式和生理信号进行全面监测，并于当前仿真的复杂驾驶场景信息对应，解决了人因安全监测泛用性较差，难以适应各种复杂和多变的驾驶环境和无法全面监测驾驶员生理信号的问题，使得人因安全监测实验结果更加准确可靠。
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公开(公告)号：CN118115994A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410314925.7
申请日：2024-03-19
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及点云数据标注技术领域，特别是指一种基于场景重建的三维点云标注方法与系统，方法包括：用户端将预先采集的道路场景图像数据输入三维场景重建平台中，对道路场景图像数据进行处理，获得道路场景的三维重建场景图像；将点云数据输入点云语义分割平台，获得语义分割预标注结果；将点云数据输入3D边界框标注平台，获得3D边界框预标注结果；用户端根据三维重建场景图像，对预标注结果进行人工修正，获得语义分割标注结果以及3D边界框标注结果；将语义分割标注结果与3D边界框标注结果取交集，获得实例标签。采用本发明，可节省人工标注时间，提高标注质量。
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