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公开(公告)号：CN117470254B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311827848.7
申请日：2023-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G01C21/28 , G01S13/86 , G01S13/931 , G01S17/931 , G01S17/86 , G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V20/64
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公开(公告)号：CN117471461A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311797071.4
申请日：2023-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请公开了一种用于车载辅助驾驶系统的路侧雷达服务装置和方法，首先由路侧雷达单元获取雷达标识数据；再由移动雷达数据获取单元获取移动雷达设备发出的雷达标识数据，其中，移动雷达设备包括车载雷达和/或无人机机载雷达；然后通过数据校验单元依据每个雷达标识数据对各个雷达设备进行相互精度校验；最后由雷达数据发布单元将校验精度最高的雷达设备输出的雷达标识数据向预设空间范围内的车辆广播发送，以用于车辆的辅助驾驶。由于在路侧单元感知范围内择优选取最佳精度的雷达标识数据来用于该预设空间范围内车辆的辅助驾驶，使得车载辅助驾驶系统的精度更高、感知范围更大。
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公开(公告)号：CN117452407A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311797455.6
申请日：2023-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请公开了一种用于车载辅助驾驶系统的雷达数据服务系统和方法，首先获取一预设空间范围内至少两个雷达设备输出的雷达标识数据，其中，雷达设备包括车载雷达、路侧雷达和/或无人机机载雷达；再将每个雷达设备输出的雷达标识数据转发给一云服务器；最后由云服务器依据接收的雷达标识数据对每个雷达设备进行相互校验，并将校验精度最高的雷达设备输出的雷达标识数据向预设空间范围内的车辆广播发送，以用于预设空间范围内车辆的辅助驾驶。由于将在预设空间范围内的多个雷达设备中择优选取最佳精度的雷达标识数据用于该预设空间范围内车辆的辅助驾驶，使得车载辅助驾驶系统的精度更高、感知范围更大。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117452392A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311798523.0
申请日：2023-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请公开了一种用于车载辅助驾驶系统的雷达数据处理系统和方法，包括车载无线通讯装置、车载图像获取装置、多感知融合装置和辅助驾驶提示装置。首先获取非车载雷达的雷达标识数据和该车辆视角的周围图像数据；然后应用一预设的多感知融合算法，依据周围图像数据和雷达标识数据建立周围图像数据中成像的移动物体与雷达标识数据中该移动物体的空间三维信息建立对应关系，以识别出该车辆在雷达标识数据中对应的空间三维信息；最后图形化显示标识该车辆的雷达标识数据，以用于辅助驾驶。由于将车外雷达应用到无雷达车辆的驾驶辅助系统上，使其感知精度更高、感知范围更大。
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公开(公告)号：CN111460891B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202010133125.7
申请日：2020-03-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明涉及智能交通技术领域，具体涉及一种面向自动驾驶的车路协同行人重识别方法和系统，主要应用于依赖无线通信进行信息交互的车路协同系统，在尽可能减少通信资源占用的前提下，保证输出实时可靠的行人重识别结果，进而辅助自动驾驶车辆全面感知行人的运动状态和轨迹。其中方法包括：根据无线信道状态分别对车路两侧获取的行人图像进行高维深度特征提取和自适应特征降维处理，在图像特征维度满足重识别可靠性的前提下，尽可能降低图像特征维度，减少传输图像特征所产生的通信开销和传输时延。通过利用汉明距离计算车路两侧提取的行人图像的低维深度特征之间的距离，减少了计算量，加快了图像特征匹配速度，使得行人重识别系统的工作效率更高。
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公开(公告)号：CN113866743A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111472584.9
申请日：2021-12-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G01S7/48
Abstract: 一种用于车路协同感知的路侧激光点云精简方法和系统，其中方法包括：获取路侧激光雷达采集的路侧点云；将路侧点云中的每个点与预设搜索邻域内的模板点云进行统计，通过计算其与模板点云的相似度来搜索前景点，当相似度小于设定阈值时判定为前景点，反之为背景点，保留路侧点云中所有相似度小于阈值的点，得到初步精简的结果，其中，模板点云为仅包含背景目标的路侧点云；对初步精简结果进行离群点滤波，进一步滤除背景点云，得到最终的路侧前景点云；本发明通过点云的统计特性计算相似度来鉴别前背景点，可实现前景点云的实时搜索，获得数据量小但信息量丰富的前景点云，确保实时传输的同时不损失有用信息，达到较为理想的精简效果。
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公开(公告)号：CN111461221A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010250235.1
申请日：2020-04-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，具体涉及一种面向自动驾驶的多源传感器融合目标检测方法和系统，主要应用于自动驾驶三维目标检测领域，在尽可能不增加算法时间复杂度和空间复杂度的前提下，提高三维目标检测的精度。该目标检测方法包括：通过传感器分别设备获取待检测的图像信息和点云信息，利用本发明提出的特征提取网络对信息进行特征提取并融合，确定目标可能所在位置，通过DRPN(串行区域提名网络)网络对目标和背景进行分类，尽可能提高了分类精度。利用回归网络进一步判断，获取目标的类别信息。通过本发明的特征提取网络、区域提名网络和分类回归网络，可以准确地识别出目标类别，提高目标检测的精准度。
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公开(公告)号：CN111460891A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010133125.7
申请日：2020-03-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明涉及智能交通技术领域，具体涉及一种面向自动驾驶的车路协同行人重识别方法和系统，主要应用于依赖无线通信进行信息交互的车路协同系统，在尽可能减少通信资源占用的前提下，保证输出实时可靠的行人重识别结果，进而辅助自动驾驶车辆全面感知行人的运动状态和轨迹。其中方法包括：根据无线信道状态分别对车路两侧获取的行人图像进行高维深度特征提取和自适应特征降维处理，在图像特征维度满足重识别可靠性的前提下，尽可能降低图像特征维度，减少传输图像特征所产生的通信开销和传输时延。通过利用汉明距离计算车路两侧提取的行人图像的低维深度特征之间的距离，减少了计算量，加快了图像特征匹配速度，使得行人重识别系统的工作效率更高。
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