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公开(公告)号：CN116817938A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202211287627.0
申请日：2022-10-20
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
IPC: G01C21/30
Abstract: 提供了用于产生对准参数以处理与车辆相关联的数据的系统和方法。在一个实施例中，一种方法包括：接收与车辆的环境相关联的图像数据；接收与车辆的环境相关联的激光雷达数据；由处理器处理所述图像数据，以确定与图像数据内识别的至少一个杆相关联的数据点；由所述处理器处理所述激光雷达数据，以确定与在所述激光雷达数据内识别的至少一个杆相关联的数据点；选择性地将数据点作为数据点对存储在数据缓冲器中；由处理器利用多个扰动迭代地处理数据点对，以确定变换矩阵；由处理器基于变换矩阵生成对准数据；以及基于对准参数处理未来的数据。
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公开(公告)号：CN102682301B
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201110405569.2
申请日：2011-12-08
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/00805
Abstract: 使用包括附加分类器的适应性机器学习技术的车辆畅通路径检测的方法和系统。数字照相机图像分割成小块，从所述小块提取表示诸如颜色和纹理的属性的特性特征。小块特征通过支持向量机（SVM）或其它机器学习分类器分析，其先前已经训练以识别畅通路径图像区域。对于获得低置信度值的图像区域，可以使用附加分类器，其中，附加分类器使用先前用高置信度分类为畅通路径道路的实际试验样本适应性地训练。来自于初始离线训练分类器和附加适应性更新分类器的输出然后用于作出关于随后图像小块中的畅通路径存在的联合决策。
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公开(公告)号：CN116645410A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202211317731.X
申请日：2022-10-26
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
Abstract: 一种用于生成与车辆相关联的场景的虚拟视图的方法，所述方法包括：接收定义与所述车辆的环境相关联的多个图像的图像数据；由处理器确定所述多个图像中的至少一个图像内的特征点；由所述处理器选择所述特征点的子集作为地面点；由所述处理器基于特征点的子集确定地平面；由所述处理器从所述地平面确定地面法线向量；由所述处理器基于由滑动窗口方法计算的转移距离来优化地面法向量；由所述处理器基于所述地面法线向量确定摄像机到地面的对准值；和由所述处理器基于所述地面法线向量生成显示数据。
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公开(公告)号：CN118671740A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202311338414.0
申请日：2023-10-16
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
IPC: G01S7/497 , G01S17/86 , G01S17/931 , B60W50/00 , G06T7/13
Abstract: 一种传感器对准方法，包括：检测第一传感器视场和第二传感器视场内的物体；响应于物体静止、主车辆静止以及物体和主车辆之间的距离小于阈值距离，检测第一视场的多个深度点云；将多个深度点云聚集成聚集的深度点云；响应于聚集的深度点云检测物体的边缘的第一位置；在图像上使用边缘检测算法检测物体的边缘的第二位置；响应于第一位置和第二位置之间的差异，生成激光雷达到相机的对准。
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公开(公告)号：CN102693432A
公开(公告)日：2012-09-26
申请号：CN201110405567.3
申请日：2011-12-08
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
Inventor： 张文德
IPC: G06K9/66
CPC classification number: G06K9/00791
Abstract: 使用包括可靠局部模型更新的适应性机器学习技术的车辆畅通路径检测的方法和系统。数字照相机图像分割成小块，从所述小块提取表示诸如颜色和纹理的属性的特性特征。小块特征通过支持向量机（SVM）或其它机器学习分类器分析，其先前已经训练以识别畅通路径图像区域。SVM分类器使用可靠局部试验样本适应性地更新，例如车辆刚刚经过的肯定畅通路径样本。得到的分类器用最近的可靠训练样本连续地和适应性地更新，且在针对畅通驾驶路径的存在来分析随后图像区域或小块中展现了改进的性能和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102693432B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201110405567.3
申请日：2011-12-08
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
Inventor： 张文德
IPC: G06K9/66
CPC classification number: G06K9/00791
Abstract: 使用包括可靠局部模型更新的适应性机器学习技术的车辆畅通路径检测的方法和系统。数字照相机图像分割成小块，从所述小块提取表示诸如颜色和纹理的属性的特性特征。小块特征通过支持向量机（SVM）或其它机器学习分类器分析，其先前已经训练以识别畅通路径图像区域。SVM分类器使用可靠局部试验样本适应性地更新，例如车辆刚刚经过的肯定畅通路径样本。得到的分类器用最近的可靠训练样本连续地和适应性地更新，且在针对畅通驾驶路径的存在来分析随后图像区域或小块中展现了改进的性能和准确性。
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公开(公告)号：CN119942477A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202311861674.6
申请日：2023-12-29
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/147
Abstract: 一种对车辆上的相机系统执行相机与地面对准的方法。该方法包括确定启用条件是否已经发生并且估计消失点在源图像中的位置。基于源图像选择地面线。基于地面线的聚集执行车道线检测以确定所述源图像中的车道线。从所述源图像估计车辆的俯仰、横摆或侧倾中的至少一项。最小化基于俯仰、横摆和侧倾的估计的成本函数，以从源图像获得最佳俯仰值、最佳横摆值、最佳侧倾值和车道线。对源图像执行基于滑动窗口的细化。将对准结果广播到下游应用，或者确定车辆上的相机系统是否未对准。
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公开(公告)号：CN119085730A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202311438094.6
申请日：2023-10-31
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
Abstract: 用于传感器对准的方法、装置和系统包括获取平移矢量、第一校准点位置和第二校准点位置，响应于平移矢量、第一校准点位置和第二校准点位置来确定预期旋转取向，捕获第一校准点和第二校准点的图像，响应于该图像来确定第一校准点的第一位置和第二校准点的第二位置，响应于第一校准点的第一位置和第二校准点的第二位置来计算计算的旋转取向，响应于计算的旋转取向来确定校准值，存储校准值并且响应于校准值和后续图像来控制车辆。
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公开(公告)号：CN118675142A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202311342010.9
申请日：2023-10-16
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
Abstract: 用于传感器对准的方法，包括检测包括第一物体和第二物体的深度点云，响应于第一物体在深度点云内的位置生成第一控制点，并且响应于第二物体在深度点云内的位置生成第二控制点，捕获包括第三物体的第二视场的图像，响应于响应于图像而检测到的第三物体的位置生成第三控制点，响应于第一控制点和第三控制点计算第一重投影误差，并且响应于第二控制点和第三控制点计算第二重投影误差，响应于第一重投影误差小于第二重投影误差而响应于第一重投影误差生成外部参数。
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公开(公告)号：CN102682301A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201110405569.2
申请日：2011-12-08
Applicant: 通用汽车环球科技运作有限责任公司
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/00805
Abstract: 使用包括附加分类器的适应性机器学习技术的车辆畅通路径检测的方法和系统。数字照相机图像分割成小块，从所述小块提取表示诸如颜色和纹理的属性的特性特征。小块特征通过支持向量机（SVM）或其它机器学习分类器分析，其先前已经训练以识别畅通路径图像区域。对于获得低置信度值的图像区域，可以使用附加分类器，其中，附加分类器使用先前用高置信度分类为畅通路径道路的实际试验样本适应性地训练。来自于初始离线训练分类器和附加适应性更新分类器的输出然后用于作出关于随后图像小块中的畅通路径存在的联合决策。
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