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公开(公告)号:CN112598314A
公开(公告)日:2021-04-02
申请号:CN202011607860.3
申请日:2020-12-29
Applicant: 潍柴动力股份有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06F16/215 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种智能驾驶汽车的感知置信度确定方法、装置、设备及介质,所述方法包括:获取智能驾驶汽车识别的障碍物的位置信息以及速度信息;以所述智能驾驶汽车为坐标系原点,建立虚拟栅格,根据所述障碍物的速度信息以及与所述智能驾驶汽车的距离信息将所述障碍物存放在不同的栅格内;根据车载感知系统识别的障碍物位置信息以及清洗修正后的障碍物位置信息,统计每个栅格中位置误差在允许范围内的概率;根据每个栅格中位置误差在允许范围内的概率,得到所述智能驾驶汽车对不同距离不同速度的障碍物的感知置信度。根据本公开实施例提供的方法,能够统计智能驾驶汽车在路上对不同距离、不同速度的障碍物的感知能力,有效评估传感器的感知范围。
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公开(公告)号:CN112598314B
公开(公告)日:2022-08-23
申请号:CN202011607860.3
申请日:2020-12-29
Applicant: 潍柴动力股份有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06F16/215 , G06V20/58 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种智能驾驶汽车的感知置信度确定方法、装置、设备及介质,所述方法包括:获取智能驾驶汽车识别的障碍物的位置信息以及速度信息;以所述智能驾驶汽车为坐标系原点,建立虚拟栅格,根据所述障碍物的速度信息以及与所述智能驾驶汽车的距离信息将所述障碍物存放在不同的栅格内;根据车载感知系统识别的障碍物位置信息以及清洗修正后的障碍物位置信息,统计每个栅格中位置误差在允许范围内的概率;根据每个栅格中位置误差在允许范围内的概率,得到所述智能驾驶汽车对不同距离不同速度的障碍物的感知置信度。根据本公开实施例提供的方法,能够统计智能驾驶汽车在路上对不同距离、不同速度的障碍物的感知能力,有效评估传感器的感知范围。
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公开(公告)号:CN112989956A
公开(公告)日:2021-06-18
申请号:CN202110193164.0
申请日:2021-02-20
Applicant: 潍柴动力股份有限公司 , 潍柴智能科技有限公司
Abstract: 本申请提供了一种基于感兴趣区域的红绿灯识别方法、系统及存储介质,获取红绿灯原始图像,进行灰度化处理,得到灰度化图像;根据灰度化图像,进行消失点检测,确定消失点位置;根据消失点所在的水平线以上的区域,确定为感兴趣区域;将感兴趣区域输入目标检测神经网络,得到红绿灯识别结果。本申请通过将消失点所在水平线以上的部分确定为红绿灯识别的感兴趣区域,在感兴趣区域基础上进行红绿灯识别检测,大大降低了红绿灯的误检率,避免了将前车的后车灯识别成红灯等误检、漏检的现象,进而进一步避免了出现安全事故的几率。
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公开(公告)号:CN112498342A
公开(公告)日:2021-03-16
申请号:CN202011355884.4
申请日:2020-11-26
Applicant: 潍柴动力股份有限公司
IPC: B60W30/095 , B60W40/02 , B60W40/00
Abstract: 本发明公开了一种行人碰撞预测方法及系统,利用深度学习方法从透视变换的视频信息中得到车体坐标系下的行人位置、车体坐标系下的行人运动朝向和车体坐标系下的行人运动状态,基于预先获取的车辆参数确定车辆的行驶区域并映射到透视变换的视频信息中,得到车体坐标系下的行驶区域,基于行驶区域和行人位置,确定行人相对于行驶区域的位置,基于行人相对于车辆的行驶区域的位置、行人运动朝向和行人运动状态预测行人是否与车辆发生碰撞,若符合预设碰撞条件,确定行人与车辆发生碰撞。通过上述方案,对行人进行朝向和运动趋势进行实时识别,并且提前计算出车辆的行驶区域,从而准确预测出行人是否会与车辆发生碰撞,提高对行人碰撞预测的准确性。
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公开(公告)号:CN112418187A
公开(公告)日:2021-02-26
申请号:CN202011478436.3
申请日:2020-12-15
Applicant: 潍柴动力股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种车道线识别方法及装置、存储介质、电子设备,所述方法包括:获取道路图像,并对道路图像中的所有像素的灰度值进行均值计算;从多个预设的光照强度类型中,匹配出与道路图像的灰度均值对应的目标光照强度类型;确定出与目标光照强度类型对应的多个灰度值区间以及每个灰度值区间对应的线性变换函数;针对每个像素,利用像素的灰度值所处的灰度值区间对应的线性变换函数,对像素的灰度值进行线性变换;利用水平索贝尔算子和垂直索贝尔算子,分别对线性变换后的每个像素的灰度值进行梯度计算,得到每个像素对应的梯度;将梯度大于预设阈值的像素,确定为道路图像中的车道线的边缘点,实现在各个光照条件下,对车道线的准确识别。
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