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公开(公告)号：CN119068047A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411213186.9
申请日：2024-08-30
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/70 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及车辆与环境感知交叉技术领域，特别涉及一种基于深度学习的汽车列车铰接角度视觉估计方法及装置，其中，方法包括：获取设置在汽车列车上的全景环视系统所捕捉的视觉图像和汽车列车的两个车辆单元之间的角度真实值；构建目标神经网络，计算角度真实值在视觉图像的对应时间点上的空间姿态真实值，利用空间姿态真实值构建目标损失函数，利用目标损失函数训练目标神经网络；将视觉图像输入到训练后的神经网络，提取两个车辆单元之间相对空间姿态的特征，通过ConvLSTM补偿特征的时间依赖性，得到编码后的特征，从编码后的特征解码目标的空间姿态；将空间姿态的旋转矩阵分解为欧拉角，以估计汽车列车的车辆铰接角度。
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