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公开(公告)号：CN118276047A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410371509.0
申请日：2024-03-29
Applicant: 吉林大学
IPC: G01S7/481 , G01S17/894
Abstract: 本发明公开了一种采用OPA为空间光调制器的关联成像激光雷达系统及方法，属于光电技术领域，包括光学模块及电子学模块；所述光学模块包括赝热光源、孔径光阑、散斑光场预测模块、第二透镜、探测目标及第三透镜；所述赝热光源由激光器及OPA组成，所述散斑光场预测模块由光分束器、第一透镜及CCD相机组成；所述电子学模块由计算机、OPA芯片控制与驱动器、单像素探测器及数据采集卡组成；该系统及方法以OPA作为空间光调制器对发射激光强度分布进行随机调制，并以多路随机脉冲高度的方式驱动，可减小误差，降低系统复杂度，较传统的OPA扫描式激光雷达多了一维灰度数据信息，不仅能实现三维空间结构探测，而且可以获得空间的三维图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118226452A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410341176.7
申请日：2024-03-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于回波反馈调制的激光测距及测速系统与方法，属于激光测量技术领域，所述系统包括激光器、激光强度调制器、激光频率固定频移单元、光环行器、光发射/接收单元、低通滤波器、单频信号源、信号混频器、信号时频分析单元、光耦合器及平衡探测器。所述激光器的出射激光经光分束器分出两路信号，一路作为探测光输入至激光强度调制器，另一路作为本地参考光信号与回波光信号耦合并进行后续处理，产生频率随时间而变的调制信号来反馈调制激光强度，从而发射下一个频率的探测光信号，如此往复，最终实现目标距离D和速度v的测量。本发明提出的方法和系统可以应用于任何连续波激光收发电路，在高精度远距离测量方面具有一定应用价值。
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公开(公告)号：CN118112582A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410341174.8
申请日：2024-03-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双频源调制的激光测距及测速系统与方法，属于激光测量技术领域，该系统与方法通过两个频率(高频和低频)的调制信号来解析目标物体的距离和速度信息；通过一高频源的相位差测量目标距离，通过一低频信号源的多普勒频移来测量目标的速度。同时针对现有模拟系统相位差和数字相位差测量方法的优点和缺点，提出采用“模拟+数字”的混合方法来实现相位差测量，提出采用高速比较器加商用时间数字转换器(TDC)的方法来实现相位差测量，以同时保证相位差的测量范围和可靠性；本发明提出的方法和系统可以应用于任何连续波激光收发电路，在高精度远距离测量方面具有一定应用价值。
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公开(公告)号：CN116660927A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310611929.7
申请日：2023-05-29
Applicant: 吉林大学
IPC: G01S17/89 , G01S7/48 , G06T7/73 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于车载激光雷达点云的目标检测方法，属于3D目标检测技术领域，包括以下步骤：步骤S1)车载激光雷达采集道路场景点云数据并标注车、人和骑行者真值；步骤S2)对标注的真值做数据增强和数据扩充；步骤S3)构建基于深度学习神经网络的点云目标检测算法模型；步骤S4)将激光雷达接收的实时环境点云数据输入算法模型；步骤S5)得到车、人和骑行者的位置、方向角和类别信息。本发明在点云目标检测算法中加入语义融合机制，利用基于柱的方法生成多尺度融合的伪图像，经过编码器网络提取伪图像深层语义信息，使用颈部网络进行语义特征融合，最后由检测头网络输出预测结果；本发明中的方法只使用2D卷积，在确保检测精度的前提下提高检测速度。
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公开(公告)号：CN118799727A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410776545.5
申请日：2024-06-17
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种基于双向融合的多模态激光雷达点云目标检测方法，属于计算机视觉技术领域，包括：获取激光雷达采集的原始点云数据，获取相机采集的原始图像数据，然后对获得的原始点云数据和原始图像数据进行预处理，得到预处理后的点云数据和图像数据；将预处理后的点云数据和图像数据输入基于双向融合的多模态目标检测网络中进行处理，得到三维边界框的检测结果；采用kitti数据集的训练集训练基于双向融合的多模态目标检测网络；采用训练好的基于双向融合的多模态目标检测网络对kitti测试集的点云数据和图像数据进行处理，实现3D目标检测。该方法通过提取不同尺度的点云特征和图像特征可以获得更高质量的特征信息，在多个尺度上加入双向特征融合模块可以使图像特征和点云特征实现更充分的融合，使这两种数据得到更充分地利用，减少了数据损耗，在目标检测任务中有更高的检测率。
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公开(公告)号：CN118112585A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410341182.2
申请日：2024-03-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种大量程欠采样相位式激光测距方法与系统，属于测量技术领域，所述系统包括激光器、激光强度调制器、光环行器、光发射/接收单元、激光扫描单元、直接数字频率合成器、射频开关、雪崩光电二极管、FPGA及信号采集单元；该方法将具有相位差的发射信号和反射信号作为采样时钟信号，对同一个高频信号进行采样；使用欠采样方法来降低采样频率，使用低频方波信号来对高频正弦信号进行欠采样，达到等效高频采样的效果，可以降低系统对激光调制器的要求，降低了实现难度和制造成本，同时等效高频采样也满足系统对精度的要求。并通过控制方波的产生，测量发射信号与反射信号第一个上升沿之前的完整的周期个数来突破量程限制。
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