公开(公告)号：CN117557985A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311570846.4

申请日：2023-11-23

Applicant: 南京大学

Inventor： 路通 ,  李嘉涵 ,  李志琦

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0499 ,  G06V10/764 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶场景中的三维空间占据识别方法和系统，其中，方法包括：获取所述自动驾驶场景中的环视视图图片；基于上述图片，初步预测一条当前车辆的轨迹；获取自动驾驶场景中各环视视图图片的二维特征；构建基于空间注意力机制的BEV特征提取模块，生成轨迹引导的稀疏BEV特征；构建3D特征解码器，将提取到的稀疏BEV特征转化为三维特征并对三维空间占据语义进行解码，得到最终预测结果，完成自动驾驶场景中的三维空间占据识别；所述系统包括存储介质和处理器，用于根据所述指令进行操作以执行上述方法。本发明方法提高了识别效率，减少计算成本。

公开(公告)号：CN116342948A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310311074.6

申请日：2023-03-28

Applicant: 南京大学

Inventor： 路通 ,  方明胜 ,  李志琦

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06T7/593 ,  G06T3/00 ,  G06T3/40 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种纯视觉自动驾驶场景中的三维空间占据识别方法、系统及存储介质，空间占据识别方法包括：获取自动驾驶场景各个环视视图图片的二维特征和深度概率；基于各个环视视图图片的内外参使用3D到2D的投影得到三维空间每个位置的特征值；根据得到的三维空间每个位置的特征值进行分类，得到每个位置的占据预测。本发明方法能够很好的解决现有的从二维投影三维的方法中得到的三维特征过于稀疏的问题，此外，本方法直接预测三维空间中每个位置的占据情况，而不是给出每个物体的包围盒，因此更加鲁棒并且利于下游控制，能够识别出数据集中不存在的类别，相比较于三维包围盒，直接预测三维空间中的占据情况能够得到更准确的三维空间中物体的形状信息。