一种基于激光雷达的道面小目标检测方法

    公开(公告)号:CN119439119A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202411658892.4

    申请日:2024-11-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达的道面小目标检测方法,属于雷达技术领域,包括根据激光点云数据近密远疏的统计特性,对点云数据进行统计率时空下采样,对道面检测范围进行分区域道面发现,进行多亚区法向量中值平面拟合,在找到每一个区域的道面后,使用置信度联合阈值分割非道面点,综合三维点离地面高度差以及反射率进行联合阈值分割,对分割得到的非道面点进行欧式聚类,获得可能的小目标,解决了去除道面小目标检测中的数据冗余和提高小目标检测精度的技术问题,本发明提升小目标检测的计算效率,有效克服道面不平整、离群点影响,提升道面估计的精度,能够有效提高小目标分割的精度,避免误检漏检,确保检测结果的可靠性。

    一种低算力边缘设备的多目标跟踪部署方法

    公开(公告)号:CN119206436A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411242570.1

    申请日:2024-09-05

    Abstract: 本发明公开了一种低算力边缘设备的多目标跟踪部署方法,属于计算机视觉技术领域,包括构建IoT系统架构的边缘计算系统,启动v4l2框架进行视频采集,构建FIFO组缓存池,帧号求余与推理判断,子线程推理处理,视频编码,流控并数据传输,解决了使用yolov5m模型和deeport模型保证检测精度和跟踪稳定性,同时采取推理与视频序列采集并行的策略来不影响画面的实时性,显著提高了跟踪的准确性和稳定性,有效减少跟踪过程中频繁切换跟踪ID的技术问题,提升了跟踪的准确性,显著提高了跟踪的稳定性,确保了目标跟踪的连续性和一致性。

    一种基于点云三维目标跟踪的区域入侵智能管控方法

    公开(公告)号:CN117347973A

    公开(公告)日:2024-01-05

    申请号:CN202311480659.7

    申请日:2023-11-08

    Abstract: 本发明涉及管控区域的探测技术领域,尤其涉及一种基于点云三维目标跟踪的区域入侵智能管控方法,首先获取基于激光雷达实时扫描的三维点云数据;对三维点云数据中的三维点云图的管控区域进行划定,形成管控区域三维坐标框;使用改进PVRCNN算法对三维点云数据进行入侵目标检测;使用改进的AB3DMOT三维点云目标跟踪算法持续跟踪入侵目标生成运动轨迹、入侵事件和受入侵区域确认入侵事故危险等级,并输出待排查区域;通过背景建模,使用差分法判定待排查区域内的有无点云数据变化,从而快速获取入侵区域内的变化。本发明减少了人工的工作量、可避免二维图像造成的管控区域远距离背景中存在危险目标造成的虚警率高问题。

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