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公开(公告)号：CN113673444B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202110971811.6
申请日：2021-08-19
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于角点池化的路口多视角目标检测方法及系统，所述方法包括：对实时采集的路口多视角相机的图像进行预处理；将预处理后的多视角相机的图像输入预先建立和训练好的路口多视角目标检测模型，输出目标预测结果；其中，所述多视角目标检测模型用于提取预处理后的多视角相机的图像的特征、将提取的特征进行特征投影、特征融合和角点池化，通过角点池化处理后的地平面矩形特征图预测目标位置，同时将提取的特征进行单视角检测和结果投影，通过单视角目标位置映射图对目标位置进行校正，输出目标预测结果。
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公开(公告)号：CN113673444A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110971811.6
申请日：2021-08-19
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于角点池化的路口多视角目标检测方法及系统，所述方法包括：对实时采集的路口多视角相机的图像进行预处理；将预处理后的多视角相机的图像输入预先建立和训练好的路口多视角目标检测模型，输出目标预测结果；其中，所述多视角目标检测模型用于提取预处理后的多视角相机的图像的特征、将提取的特征进行特征投影、特征融合和角点池化，通过角点池化处理后的地平面矩形特征图预测目标位置，同时将提取的特征进行单视角检测和结果投影，通过单视角目标位置映射图对目标位置进行校正，输出目标预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114217665B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202111569937.7
申请日：2021-12-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06F1/12 , G06T5/50 , G06T7/33 , G06T7/246 , G06T7/10 , G06T7/80 , G06T7/73 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种相机和激光雷达时间同步方法、装置及存储介质，该方法包括：获取相机在第一时刻的图像以及激光雷达在第二时刻的点云；基于第一时刻和第二时刻的时间差内的位姿坐标变化构建位姿解算模型；根据位姿解算模型将相机和激光雷达进行时间同步。通过实施本发明，通过时间差内构建的位姿解算模型实现了当采集的相机图像和雷达点云数据具有时间差时的在线时间同步，保证时间同步结果准确可靠。同时，该方法无需统一时钟信号，避免了硬件触发接口对传感器的选型限制，解决了相机和激光雷达间时间同步硬触发方式对硬件要求过高不具有普适性的问题。
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公开(公告)号：CN114217665A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111569937.7
申请日：2021-12-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06F1/12 , G06T5/50 , G06T7/33 , G06T7/246 , G06T7/10 , G06T7/80 , G06T7/73 , G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种相机和激光雷达时间同步方法、装置及存储介质，该方法包括：获取相机在第一时刻的图像以及激光雷达在第二时刻的点云；基于第一时刻和第二时刻的时间差内的位姿坐标变化构建位姿解算模型；根据位姿解算模型将相机和激光雷达进行时间同步。通过实施本发明，通过时间差内构建的位姿解算模型实现了当采集的相机图像和雷达点云数据具有时间差时的在线时间同步，保证时间同步结果准确可靠。同时，该方法无需统一时钟信号，避免了硬件触发接口对传感器的选型限制，解决了相机和激光雷达间时间同步硬触发方式对硬件要求过高不具有普适性的问题。
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公开(公告)号：CN116740160A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310652717.3
申请日：2023-06-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供了一种复杂交通场景中的毫秒级多平面实时提取方法及装置，涉及三维重建技术领域，所述方法包括：对于深度图像的每个像素点，在预设的搜索范围内分别搜索其上下左右四个方向的深度值不为空的像素点，作为邻域点，若四个方向均能搜索到邻域点，则该像素点为种子点；对于每个种子点，判断其和四个邻域点是否满足：种子点和左右两个邻域点在相机坐标系下的位置点在一条直线上，且种子点和上下两个邻域点在相机坐标系下的位置点在一条直线上；若为是，计算种子点对应的空间位置点所在小平面的平面方程；根据小平面的平面方程的参数对小平面进行聚类，得到深度图像中各主要平面的平面方程。本申请提高了提取深度图像多个平面的速度和精度。
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公开(公告)号：CN119087408A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410964621.5
申请日：2024-07-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供一种车端和路端激光雷达外参标定方法及装置，其中的方法包括：获取目标区域的车端激光雷达采集的第一点云数据和路端激光雷达采集的第二点云数据；利用目标检测模型对第一点云数据进行处理得到第一三维目标框集合；利用目标检测模型对第二点云数据进行处理得到第二三维目标框集合；基于第一三维目标框与第二三维目标框的相似度构建亲和力矩阵；基于亲和力矩阵从预设数量的第一三维目标框和预设数量的第二三维目标框中确定多个匹配的目标框对；基于多个匹配的目标框对确定车端和路端激光雷达的第一外参；在车端和路端激光雷达的第一外参限定的范围内，确定车端和路端激光雷达的第二外参。本申请提高了车端和路端激光雷达外参标定的精度。
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公开(公告)号：CN114170315A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111521887.5
申请日：2021-12-13
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种动态场景的智能车定位方法及系统，基于部署在智能车上的激光雷达和相机实现，所述方法包括：接收激光雷达采集的点云数据和相机采集的图像数据；基于图像数据，识别环境中的物体类别，并对物体类别为可移动物体构建语义地图；基于点云数据，使用SLAM方法构建静态地图；根据静态地图和语义地图，结合持续获得的点云数据，调整可移动物体对应的观测权重；基于调整后的观测权重，根据静态地图和语义地图，对智能车进行实时定位。本发明的方法可以解决由于可移动物体低动态性的特性导致的定位精度降低的问题，提供了一种长期定位的方案，在环境中物体发生变化之后，依然可以根据环境中的静态物体提供较高的精度。
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