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公开(公告)号：CN112684424B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202011629588.9
申请日：2020-12-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种毫米波雷达与相机的自动标定方法，包括以下步骤：1)在毫米波雷达与相机的交叉可视范围内设置且仅设置一个运动目标，该运动目标在交叉可视范围内移动多处位置；2)毫米波雷达和相机以相同起始时刻及相同频率进行采样；3)对每个采样周期内毫米波雷达和相机的多个目标点进行初步筛选；4)分别获取连续多个采样周期的毫米波雷达和相机得到的目标点，并进行离群点筛选；5)将进行离群点筛选后的连续采样周期的雷达目标点坐标和相机目标点坐标，并构建神经网络进行训练，根据训练后的神经网络实现毫米波雷达与相机的自动标定。与现有技术相比，本发明具有减少标定工作量、相机内参标定和传感器外参标定结合于一体等优点。
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公开(公告)号：CN112684424A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011629588.9
申请日：2020-12-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种毫米波雷达与相机的自动标定方法，包括以下步骤：1)在毫米波雷达与相机的交叉可视范围内设置且仅设置一个运动目标，该运动目标在交叉可视范围内移动多处位置；2)毫米波雷达和相机以相同起始时刻及相同频率进行采样；3)对每个采样周期内毫米波雷达和相机的多个目标点进行初步筛选；4)分别获取连续多个采样周期的毫米波雷达和相机得到的目标点，并进行离群点筛选；5)将进行离群点筛选后的连续采样周期的雷达目标点坐标和相机目标点坐标，并构建神经网络进行训练，根据训练后的神经网络实现毫米波雷达与相机的自动标定。与现有技术相比，本发明具有减少标定工作量、相机内参标定和传感器外参标定结合于一体等优点。
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公开(公告)号：CN112801036A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110214677.5
申请日：2021-02-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种目标识别方法、训练方法、介质、电子设备及汽车。所述目标识别方法包括：获取多组二维点云，所述多组二维点云包括一目标对象的点集；获取所述多组二维点云中各点的空间信息和特征信息；根据一目标区域以及所述多组二维点云中各点的空间信息和特征信息，将所述多组二维点云映射为多幅特征图；利用一目标识别网络对所述多幅特征图进行处理，以获取所述目标对象的识别结果；其中，所述目标识别网络为一训练好的神经网络模型。所述目标识别方法能够根据二维点云对车辆周围物体进行识别，从而有效提升辅助驾驶系统和无人驾驶系统的可靠性和安全性。
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