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公开(公告)号:CN117115784A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202311143928.0
申请日:2023-09-06
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/80 , G06V10/82 , G01S7/41 , G06V10/762 , G06V20/64 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种目标数据融合的车辆检测方法及检测装置。目标数据融合的车辆检测方法,包括以下步骤:首先对激光雷达和相机传感器进行时空同步;然后通过体素化采样、直通滤波、RANSAC平面拟合算法对点云数据进行初步处理,在保留车辆点云信息的同时对点云数据进行压缩处理以提高运算速度,然后使用自适应欧式聚类算法获取基于点云数据的三维车辆检测框;然后利用改进后的Yolov4算法对RGB图像进行目标检测,获取基于RGB图像的二维车辆检测框。本发明在保留Yolov4算法原有的检测精度同时大幅提高了模型的运算速度,同时在提高算法运行速度的同时提高了点云的聚类精度,能够满足于智能车辆实际行驶过程中自动驾驶方面的复杂感知需求。
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公开(公告)号:CN117734702A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311782596.0
申请日:2023-12-22
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明属于汽车自动驾驶领域,具体涉及一种基于侧边超声波雷达的车位搜索方法、模块、车辆。本发明提供的方案先获取超声波雷达回波信号,然后将其映射到地图空间中,并根据上升沿和下降沿实现障碍物的初步分割,然后区分出超宽障碍物,并对超宽障碍物的离散信号进行线性拟合和极点识别,实现对超宽障碍物进行二次分割。最后,结合超声波雷达FOV角对二次分割结果进行角点修正,并生成障碍物间的虚拟角点,进而连接出障碍物边界,最后在障碍物边界外寻找可用车位。本发明遵循先宽后窄生成垂直车位,再生成平行车位的策略,可以最大化寻找到所有可用车位,并解决现有方案无法准确分辨障碍物真实长度及车位类型判定不准确的问题。
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公开(公告)号:CN117349572A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311346309.1
申请日:2023-10-17
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及转角传感器信号处理技术领域,更具体的,涉及霍尔效应转角传感器的丢失信号重构方法、系统及传感器。本发明在对丢失信号重构之前,先对霍尔效应转角传感器的原始信号数据进行预处理,滤除掉突变信号、高频噪声,以保证重构信号时所使用的数据是正常、有效的,进而保证丢失信号重构的准确性。本发明针对霍尔效应转角传感器的正弦波信号采用了三次样条插值方式进行拟合,在使用数据正常有效的前提下,可以减小重构信号的误差。本发明解决了现有对于霍尔效应转角传感器数据进行丢失信号补全效果较差的问题。
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