一种定位信息融合方法及其装置、计算机服务器

    公开(公告)号:CN113008245B

    公开(公告)日:2022-12-27

    申请号:CN201911326703.2

    申请日:2019-12-20

    发明人: 赵季 王乃岩

    IPC分类号: G01C21/28

    摘要: 本发明公开一种定位信息融合方法及其装置、计算机服务器,以解决现有定位融合技术中当其中一个或多个定位模块发生异常时导致融合后的定位精度较低的技术问题。方法包括:构建概率模型,其中,所述概率模型包括定位模块的位姿观测模型、定位模块的可靠性迁移模型和可靠性先验模型、位姿迁移模型,且所述位姿观测模型中各定位模块的本次位姿观测值依赖于所述目标对象的本次位姿真实值和各定位模块的本次可靠性取值;基于粒子滤波器的递归贝叶斯方法,根据所述概率模型、本次位姿位移观测值和各定位模块输出的本次位姿观测值预估所述目标对象的本次位姿的真实值。

    一种多目标跟踪模型的训练方法以及多目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN114913386A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202110130055.4

    申请日:2021-01-29

    摘要: 本发明实施例公开了一种多目标跟踪模型的训练方法以及多目标跟踪方法。其中,该多目标跟踪方法包括:根据当前视频帧中的待跟踪目标构建目标图;目标图的顶点对应于待跟踪目标,且两个顶点之间的边的边特征包括两个顶点之间的属性关系;对目标图和已有的轨迹图进行图匹配,以计算待跟踪目标与轨迹图中已跟踪轨迹之间的匹配得分;轨迹图的顶点对应于已有的已跟踪轨迹,且两个顶点之间的边的边特征包括两个顶点之间的属性关系;按照匹配得分确定待跟踪目标的匹配轨迹。在图匹配时全面参考目标图和轨迹图中的边特征,防止某一目标被遮挡时出现跟踪失败的问题,避免视频多目标跟踪的局限性,提高视频多目标跟踪的鲁棒性。

    自动驾驶车辆的辅助控制方法、车载装置及系统

    公开(公告)号:CN113525405A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202010344590.5

    申请日:2020-04-27

    发明人: 王乃岩 郝佳男

    摘要: 本申请提供了一种自动驾驶车辆的辅助控制方法、车载装置及系统,涉及自动驾驶技术领域。方法应用于一种自动驾驶车辆的辅助控制系统,系统包括一至多辆自动驾驶车辆和用于辅助自动驾驶车辆的引导车;各自动驾驶车辆和引导车之间能够进行通信连接;方法包括控制自动驾驶车辆自身行驶入由引导车引导的自动驾驶队列;接收引导车和自动驾驶队列中其他自动驾驶车辆实时传输的位置信息,以及接收引导车发送的人工干预信息;根据自动驾驶车辆自身传感器感知信息、位置信息和人工干预信息,确定自动驾驶车辆控制策略;根据自动驾驶车辆控制策略,控制自动驾驶车辆自身的执行机构进行动作。

    物体重识别系统的训练方法、物体重识别方法及相关设备

    公开(公告)号:CN109697457B

    公开(公告)日:2021-01-08

    申请号:CN201811416733.8

    申请日:2018-11-26

    IPC分类号: G06K9/62 G06F16/583

    摘要: 本发明公开一种物体重识别系统的训练方法、物体重识别方法及相关设备,以提高特征提取器的性能,从而提高使用该特征提取器进行物体重识别的准确性。方法包括:将当前组训练样本图像输入到特征提取器中,得到各训练样本图像的特征向量,各训练样本图像的特征向量构成特征向量组;将所述特征向量组中的每个特征向量作为一个节点,通过随机游走模块对所述特征向量组进行处理得到表征各特征向量之间的相似度的相似度矩阵,将所述特征向量组与所述相似度矩阵的乘积输入到分类器中,得到对当前组训练样本图像进行分类的分类结果;根据所述分类结果调整所述特征提取器和分类器的参数,基于调整后的特征提取器、分类器处理下一组训练样本图像。

    一种基于点云数据的目标检测方法及装置

    公开(公告)号:CN111860493A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010535697.8

    申请日:2020-06-12

    发明人: 李智超 王乃岩

    摘要: 本申请提供了一种基于点云数据的目标检测方法及装置,涉及目标检测技术领域。方法包括:获得原始点云数据和初始目标检测网络输出的各初始目标检测框,并获得各初始目标检测框信息。从原始点云数据中提取各初始目标检测框周围预设框范围内的点云;根据各初始目标检测框内原始点云数据中的点、初始目标检测框外预设框范围内的点云中的点以及各初始目标检测框信息,生成神经网络的输入数据;将输入数据输入到预先训练的神经网络中进行处理,根据预先训练的神经网络的输出得到各初始目标检测框对应的检测框结果和目标类别结果。本申请实施例可以提高目标检测的性能。

    基于成像设备的车辆定位方法及装置

    公开(公告)号:CN111258306A

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN201811350854.7

    申请日:2018-11-14

    发明人: 李智超 王乃岩

    IPC分类号: G05D1/02 G01C21/36

    摘要: 本发明提供了一种基于成像设备的车辆定位方法及装置,涉及车辆定位技术领域。其中,成像设备固定设置于车辆临近车道标志物的一侧,成像设备的光轴与车道平面呈直角;方法包括:控制成像设备采集图像,确定图像中的成像设备的光心坐标,并识别图像中的车道标志物,得到图像中车道标志物的参数化线;获得光心坐标到参数化线的第一距离;根据第一距离、成像设备的光心到车道平面的第二距离、成像设备的焦距,得到成像设备的光轴与车道平面的交点到车道标志物所构成的延伸线的相对距离;根据相对距离对车辆进行定位。本发明能够保证定位精度达到一个较优的效果,且使得车道标志物的识别较为简单,从而使得整个车辆定位方法容易实现。