公开(公告)号：CN118506204A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410689224.1

申请日：2024-05-30

Applicant: 武汉大学 ,  湖北珞珈实验室

Inventor： 陈渠森 ,  刘瑞淇 ,  姜卫平 ,  宋成芳 ,  李昭

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06V10/74 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明公开了一种融合像素增强和图推理的遥感影像道路提取方法，包括S1，基于DeepGlobe制作预处理的遥感影像道路提取数据集；S2，预增强训练数据；S3，搭建模型架构；S4，损失函数设计；S5，在数据集上对上述模型进行训练；S6，在测试集上对训练好的模型进行评估。本发明的有益效果如下：(1)该方法采用基于Transformer的道路像素增强模块，以预增强的道路像素的形式保留了不同区域道路像素之间的远距离依赖关系，提高了后续道路分割的像素级准确度。(2)基于图卷积推理的分割模块纳入像素分类和方向预测分支，依靠节点关联性的推理实现道路提取，解决了传统的语义分割方法提取道路不连续的问题。

公开(公告)号：CN117553811A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202410023840.3

申请日：2024-01-08

Applicant: 武汉大学

Inventor： 颜康 ,  章红平 ,  宋成芳

IPC: G01C21/28 ,  G01C21/34 ,  G01C21/16 ,  G01S19/48 ,  G01S19/49

Abstract: 本发明公开了一种基于路侧相机与车载GNSS/INS的车路协同定位导航方法及系统，当GNSS信号可用时，使用卡尔曼滤波算法，将车载GNSS和INS原始观测值采用紧组合方式解算，得到车辆定位结果；当GNSS信号不可用时，融合INS定位信息和路侧单元获取的车辆及周围交通目标定位信息求解车辆定位信息；根据车辆定位信息和路侧单元获取的全局交通态势进行路径规划。本发明可根据导航系统实际运行过程中数据信息缺失情况自主切换定位导航策略，在保证定位精度的同时提升导航系统的抗干扰性。本发明通过对路侧单元的环境感知信息进行关联和融合，增加环境感知范围并减少盲点，提高了车辆对周围动态交通目标感知测量的准确性和完整性，进而实现最优路径规划和精准危险预警。

公开(公告)号：CN115900732A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202310009769.9

申请日：2023-01-05

Applicant: 武汉大学

Inventor： 颜康 ,  章红平 ,  宋成芳

IPC: G01C21/28 ,  G01S19/49 ,  G01S19/48 ,  G01S19/44 ,  G01S19/52

Abstract: 本发明公开了基于路侧相机和车载单元的组合导航方法及系统，当GNSS信号符合预设条件时，采用卡尔曼滤波算法，对车载GNSS和惯导的原始观测值采用紧组合的方式进行计算，得到车辆定位结果，作为最终的定位结果；当GNSS信号不符合预设条件（分为两种情况：GNSS信号受遮挡、GNSS不可用条件）时，使用路侧单元定位结果和车载单元的定位结果做松组合处理，在无GNSS环境中，通过路侧相机对目标进行定位，并对INS进行修正，得到更高精度的人、车等目标的位置信息，进一步提高定位的精度和鲁棒性。

公开(公告)号：CN117789160A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311569090.1

申请日：2023-11-21

Applicant: 国家卫星定位系统工程技术研究中心 ,  武汉大学

Inventor： 肖进胜 ,  周剑 ,  谢红刚 ,  宋成芳 ,  章红平

IPC: G06V20/58 ,  G06V20/64 ,  G06V10/25 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明提供一种基于聚类优化的多模态融合目标检测方法及系统，方法包括：获取包含待检测目标的2D图像和3D点云；将2D图像输入带有CBMA注意力模块的二维目标检测网络中，获取2D图像中每一个目标的2D检测框；将每一个目标的2D检测框与3D点云进行坐标映射，生成每一个目标的锥形感兴趣区域；将每一个目标的锥形感兴趣区域输入三维目标检测网络中，获取每一个目标的3D检测框；基于每一个目标的2D检测框和3D检测框，融合先验信息点的聚类方法获取每一个目标的最终3D检测框。本发明采用了基于聚类优化的3D目标检测网络架构，大大提高行人、骑行人等较小目标的平均检测精度。

公开(公告)号：CN117553811B

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410023840.3

申请日：2024-01-08

Applicant: 武汉大学

Inventor： 颜康 ,  章红平 ,  宋成芳

IPC: G01C21/28 ,  G01C21/34 ,  G01C21/16 ,  G01S19/48 ,  G01S19/49

Abstract: 本发明公开了一种基于路侧相机与车载GNSS/INS的车路协同定位导航方法及系统，当GNSS信号可用时，使用卡尔曼滤波算法，将车载GNSS和INS原始观测值采用紧组合方式解算，得到车辆定位结果；当GNSS信号不可用时，融合INS定位信息和路侧单元获取的车辆及周围交通目标定位信息求解车辆定位信息；根据车辆定位信息和路侧单元获取的全局交通态势进行路径规划。本发明可根据导航系统实际运行过程中数据信息缺失情况自主切换定位导航策略，在保证定位精度的同时提升导航系统的抗干扰性。本发明通过对路侧单元的环境感知信息进行关联和融合，增加环境感知范围并减少盲点，提高了车辆对周围动态交通目标感知测量的准确性和完整性，进而实现最优路径规划和精准危险预警。