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公开(公告)号：CN115937644B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202211618479.6
申请日：2022-12-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 特征。本申请提供了一种基于全局及局部融合的点云特征提取方法及装置，涉及自动驾驶技术领域，所述方法包括：获取包含N个点的原始3D点云数据；利用预先训练完成的特征提取模型对原始3D点云数据的点云特征进行升维处理，得到原始3D点云数据的维度升高的点云特征；所述特征提取模型包括特征升维模块和上采样模块；所述特征升维模块，用于对原始3D点云数据进行采样，获取采样点的局部信息和全局信息并进行融合处理，得到采样点的维度升高的点云特征；所述(56)对比文件XinYu Zhang等.RPFA-Net: a 4D RaDARPillar Feature Attention Network for 3DObject Detection《.2021 IEEE InternationalIntelligent Transportation SystemsConference (ITSC)》.2021,全文.
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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：CN116664962A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310652527.1
申请日：2023-06-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供一种基于复杂环境感知的轻量级点云下采样方法及装置，涉及点云处理技术领域，所述方法包括：获取包含n个点的原始点云数据；利用预先训练完成的点云采样模型对原始点云数据进行处理，得到包含m个采样点的点云数据；其中，m小于n；所述点云采样模型包括：点云简化模块和软投影模块；所述点云简化模块，用于对n个点进行简化处理，得到m个简化点；所述软投影模块，用于将每个简化点与原始点云数据进行匹配，生成包含m个采样点的原始点云数据子集。本申请提高了点云下采样的精准度，由此提高分类和重建任务等点云任务的性能。
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公开(公告)号：CN116612129A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310651678.5
申请日：2023-06-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供适用于恶劣环境的低功耗自动驾驶点云分割方法及装置，涉及自动驾驶技术领域，所述方法包括：对原始点云数据进行对齐处理，得到对齐后的点云数据；对对齐后的点云数据进行三个正交平面的二维投影变换，得到三个正交平面的二维特征图，拼接后得到融合后的二维特征图，将融合后的二维特征图和相同尺寸的原始特征图进行相加，得到最终的特征图；对最终的特征图进行点云分割处理，得到点云分割结果。本申请的方法计算量小，能够提高恶劣环境下采集的点云数据的分割精度。
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公开(公告)号：CN116229076A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310233767.8
申请日：2023-03-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供一种基于物体遮挡补偿的点云语义分割方法及装置，涉及自动驾驶技术领域，所述方法包括：从原始点云中随机选择一个点作为中心点，并将位于m个不同预设半径内的随机选择的n个点生成m个不同尺度的原始点云数据；利用预先训练完成点云语义分割模型，对m个不同尺度的原始点云数据进行处理，得到点云语义分割结果；所述点云语义分割模型用于融合m个不同尺度的原始点云数据的上下文关系。本申请通过融合多个尺度的原始点云数据的上下文关系，提高了点云语义分割精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114898585B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202210413344.X
申请日：2022-04-20
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/0967
Abstract: 本发明公开了一种基于路口多视角的车辆轨迹预测规划方法及系统，基于部署在路测设备的多视角相机实现，所述方法包括：对多视角相机一段时间内采集的路口多帧原始图像分别进行预处理；对预处理后的多帧视角图像分别进行特征提取、透视变换和聚合，生成一段时间内的连续多帧路口车辆分布鸟瞰图；根据连续多帧路口车辆分布鸟瞰图，通过卡尔曼滤波获得每个待预测车辆位置的匹配信息；根据分布鸟瞰图和匹配信息，分别得到每辆车的预测信息，并随同该车辆的ID号发送至对应车辆。本发明的方法不需要使用激光雷达设备进行定位，避免了昂贵的费用；本发明在路侧设备中进行更便于维护，信息通过交互的方式传递给路口车辆，也会降低车载系统的体量。
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公开(公告)号：CN115937644A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211618479.6
申请日：2022-12-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供了一种基于全局及局部融合的点云特征提取方法及装置，涉及自动驾驶技术领域，所述方法包括：获取包含N个点的原始3D点云数据；利用预先训练完成的特征提取模型对原始3D点云数据的点云特征进行升维处理，得到原始3D点云数据的维度升高的点云特征；所述特征提取模型包括特征升维模块和上采样模块；所述特征升维模块，用于对原始3D点云数据进行采样，获取采样点的局部信息和全局信息并进行融合处理，得到采样点的维度升高的点云特征；所述上采样模块用于对采样点进行上采样处理，得到N个点的维度升高的点云特征。本申请能够从原始3D点云数据获取更高维度即更多细节的点云特征。
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公开(公告)号：CN115187959A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210833684.8
申请日：2022-07-14
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/58 , G06V20/17 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/04 , B60F5/02 , B64D45/04
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉的飞行汽车着陆方法，基于部署在飞行汽车上的左右两摄像机实现，所述方法包括：步骤1)对飞行汽车降落过程中左右两摄像机拍摄的双目视图进行矫正，使得左右两摄像机的图像为平行视图；步骤2)根据矫正后的平行视图利用双目视觉获得对应的深度图；步骤3)将左摄像机捕获的图像输入预先建立和训练好的语义分割模型得到语义分割结果；步骤4)基于语义分割结果和图像的深度图，确定用于降落的候选区域；步骤5)根据确定的降落候选区域边界框，确定当前时刻的飞行汽车状态，结合深度图信息，发出控制信号控制飞行汽车降落；所述语义分割模型为改进后的DeepLab v3结构网络。
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公开(公告)号：CN114170516B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202111500605.3
申请日：2021-12-09
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/54 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供了一种基于路侧感知的车辆重识别方法、装置及电子设备，具体涉及车辆重识别技术领域，具体为：获取待识别车辆的图像及多张待匹配的图像；通过预先训练好的主干网络对待识别车辆的图像及多张待匹配的图像分别进行处理，得到待识别车辆的图像的特征图以及多张待匹配的图像的特征图；所述主干网络用于提取图像的特征图，该特征图包括加入采集图像的摄像头的拍摄角度信息的全局特征，以及反映图像细节的局部特征；计算待识别车辆的图像的特征图与各张待匹配的图像的特征图的相似度，获取大于阈值的相似度对应的待匹配的图像作为重识别的图像。本申请能够提高车辆重识别的准确度。
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公开(公告)号：CN114898585A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210413344.X
申请日：2022-04-20
Applicant: 清华大学
IPC: G08G1/0967
Abstract: 本发明公开了一种基于路口多视角的车辆轨迹预测规划方法及系统，基于部署在路测设备的多视角相机实现，所述方法包括：对多视角相机一段时间内采集的路口多帧原始图像分别进行预处理；对预处理后的多帧视角图像分别进行特征提取、透视变换和聚合，生成一段时间内的连续多帧路口车辆分布鸟瞰图；根据连续多帧路口车辆分布鸟瞰图，通过卡尔曼滤波获得每个待预测车辆位置的匹配信息；根据分布鸟瞰图和匹配信息，分别得到每辆车的预测信息，并随同该车辆的ID号发送至对应车辆。本发明的方法不需要使用激光雷达设备进行定位，避免了昂贵的费用；本发明在路侧设备中进行更便于维护，信息通过交互的方式传递给路口车辆，也会降低车载系统的体量。
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