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公开(公告)号：CN116433554A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202111651418.5
申请日：2021-12-30
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06V20/58 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本申请公开了一种基于先验模板的车位检测方法及电子设备，该方法包括：获取用于停车的目标区域的第一图像，其中所述目标区域中具有多个车位；基于所述目标区域的先验模板对所述第一图像进行切割，生成多个与所述车位对应的图像块，其中所述先验模板表征所述车位在所述第一图像中的位置信息；利用训练完成的分类网络对所述图像块进行分类操作，生成表征所述车位是否停有车辆的分类结果。该方法能够利用分类网络，准确的对图像块进行识别，从而在车位上无需安装侦测设备的情况下，也能够实现对车位上述是否停有车辆的准确检测，降低了成本，同时也能够为车辆提供更加可靠的服务。
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公开(公告)号：CN114850964B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210466635.5
申请日：2022-04-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及加工制造技术领域，特别涉及一种金属表面三维结构的加工方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取待加工金属表面的初始加工参数；根据初始加工参数对待加工金属表面进行试加工的同时，获取在试加工过程中生成的结构数据；在结构数据满足预设加工标准时，根据初始加工参数控制对待加工金属表面进行加工，否则根据结构数据修正初始加工参数，直到满足预设加工标准，并基于修正后的最佳加工参数控制对待加工金属表面进行加工。由此，可以有提高加工的效率、灵活性及可控性，满足复杂加工的需要。
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公开(公告)号：CN115393384A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211116422.6
申请日：2022-09-14
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本申请提供了基于跨相机的多目标跟踪模型的训练方法及装置，包括：获取多个训练样本组合，所述训练样本组合包括一个场景的多个相机图像样本，所述相机图像样本上标注多个目标的真实框；利用多目标跟踪模型对每个训练样本组合进行处理，得到多个相机图像的预测结果，每个相机图像的预测结果包括多个目标的预测框；基于多个相机图像的预测结果和多个相机图像样本，分别计算吸引项损失函数值、第一排斥项损失函数值以及第二排斥项损失函数值；将三者的加权和作为总损失函数值；基于总损失函数值，更新多目标跟踪模型的模型参数。本申请可以有效解决目标遮挡情况下的无法实现多目标跟踪的技术问题。
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公开(公告)号：CN114037834B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202111454268.9
申请日：2021-12-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供了一种基于振动信号和RGB图像融合的语义分割方法及装置，涉及自动驾驶技术领域，包括：将RGB图像和振动信号输入预先训练完成的车道线检测模型，车道线检测模型包括视觉图像分割分支和振动信号分类分支，视觉图像分割分支包括压线检测子网络和车道线检测子网络；振动信号分类分支对振动信号进行特征提取及分类，得到车轮是否压线的二分类标签；压线检测子网络对RGB图像进行处理，得到车轮是否压线的预测结果；根据车轮是否压线的预测结果与二分类标签计算第一损失函数值值，更新车道线检测子网络的部分参数，利用更新参数的车道线检测子网络对RGB图像进行处理，得到车道线检测结果。本申请能够提高车辆变换车道时的车道线检测效果。
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公开(公告)号：CN114049616B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202111453912.0
申请日：2021-12-01
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06K9/62 , G06N7/02
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊分类的立体空间目标检测方法及系统，所述方法包括：根据立体空间目标检测算法，对接收的激光雷达点云数据生成边界框，并计算每个边界框的置信度；选取置信度大于设定阈值的边界框，计算每个边界框的体积和密度；将每个边界框的体积和密度输入预先建立的模糊系统，通过IF‑THEN模糊规则构建模糊规则库，实现模糊分类，得到包括大体积高密度LVHD、小体积高密度SVHD和低密度LD三种类别的边界框；为LVHD、SVHD和LD三种类别的边界框分别设置合适的IoU阈值，并分别输入NMS筛选检测模块，得到每个类别选定的边界框，从而得到目标检测结果。本发明的方法提高了立体空间目标检测算法的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114782865A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210413332.7
申请日：2022-04-20
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多视角和重识别的路口车辆定位方法及系统，基于路侧设备部署的多视角相机实现，所述方法包括：对多视角相机采集的路口原始图像进行预处理；对预处理后的视角图像依次进行特征提取、透视变换和聚合，生成路口车辆的分布鸟瞰图；将路口原始图像输入预先建立和训练好的车辆检测模型，得到路口车辆的搜索域；接收路口的车辆发送的环视图片和id信息，在搜索域中重识别该车辆，得到该车辆的某一视角图片；对重识别得到的某一视角图像进行特征提取和透视变换，并投影到鸟瞰图中，得到车辆在鸟瞰图中的位置信息；将位置信息及该车辆的id信息发送至该车辆，从而完成定位。
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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：CN114119671A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111452024.7
申请日：2021-12-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遮挡补偿的立体空间信息融合的多目标跟踪方法，所述方法包括：接收激光雷达采集的点云和相机采集的RGB图像；将点云数据输入三维检测器得到三维检测结果；将RGB图像和三维检测结果不断输入预先建立和训练好的端到端多目标跟踪网络，实时更新跟踪器，循环完成目标跟踪；所述端到端多目标跟踪网络，用于基于RGB图像和三维检测结果，并结合上一帧轨迹的运动特征和外观特征，分别建立运动关联矩阵和外观关联矩阵进行轨迹和检测的关联，并结合遮挡情况更新跟踪器实现目标跟踪。本发明的方法有效地融合了多源信息，并考虑到图像中目标容易存在遮挡，构建了遮挡网络进一步优化外观特征，提高了多目标跟踪算法的准确性。
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公开(公告)号：CN113610044B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202110955241.1
申请日：2021-08-19
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01S17/931 , G01S17/89 , G01S17/06
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制的4D毫米波三维目标检测方法，包括：实时采集4D毫米波雷达点云数据并进行预处理；将预处理后的4D毫米波雷达点云数据输入预先训练好的三维目标检测模型，输出目标检测结果；三维目标检测模型包括：鸟瞰视图体素化模块、立柱自注意力特征提取模块、CNN主干网络和PRN检测头；鸟瞰视图体素化模块，用于对4D毫米波雷达点云数据在鸟瞰图视角进行体素化操作，提取整个空间的特征信息F；立柱自注意力特征提取模块，用于利用特征信息F，基于自注意力机制提取点云全局特征，生成一个BEV伪图像；CNN主干网络，用于对BEV伪图像进行特征提取，输出特征图；PRN检测头，用于对特征图进行目标检测，输出3D目标检测结果。
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公开(公告)号：CN114037834A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111454268.9
申请日：2021-12-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供了一种基于振动信号和RGB图像融合的语义分割方法及装置，涉及自动驾驶技术领域，包括：将RGB图像和振动信号输入预先训练完成的车道线检测模型，车道线检测模型包括视觉图像分割分支和振动信号分类分支，视觉图像分割分支包括压线检测子网络和车道线检测子网络；振动信号分类分支对振动信号进行特征提取及分类，得到车轮是否压线的二分类标签；压线检测子网络对RGB图像进行处理，得到车轮是否压线的预测结果；根据车轮是否压线的预测结果与二分类标签计算第一损失函数值值，更新车道线检测子网络的部分参数，利用更新参数的车道线检测子网络对RGB图像进行处理，得到车道线检测结果。本申请能够提高车辆变换车道时的车道线检测效果。
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