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公开(公告)号:CN116416589A
公开(公告)日:2023-07-11
申请号:CN202310338210.0
申请日:2023-03-31
申请人: 上海工程技术大学
IPC分类号: G06V20/56 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/77
摘要: 本发明涉及一种基于铁轨数据与几何性质的轨道点云提取方法,通过车载激光雷达获取原始点云数据,利用轨道点云高度数据分布特征及几何高程跳变数据特征,快速过滤出路基区域,后利用铁轨在路基上连续的高程差异特征提取铁轨点云,并利用主成分分析的线性数据特征过滤去离散的假阳性非线性点簇,利用点簇距离及角度阈值实现同一轨道对的点簇的连接,最终提取出属于不同轨道对的点云。与现有技术相比,本发明进一步简化提取流程,有效提高检测准确性,实现在不同轨距、多轨道的铁路环境中快速提取轨道点云用于后续拟合,具有良好实时性,对于铁路轨道实现自动化巡查具有重要意义。
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公开(公告)号:CN101885316A
公开(公告)日:2010-11-17
申请号:CN200910051037.6
申请日:2009-05-12
申请人: 上海工程技术大学
摘要: 本发明涉及一种爆燃式安全带的爆炸控制方法,包括以下步骤:检测汽车碰撞减速度值是否达到设定,若是,则检测安全带锁扣触发开关是否闭合,若是,则检测安全带带长检测开关是否闭合,若是,则指令爆燃式安全带爆炸;本发明还涉及一种爆燃式安全带的爆炸控制装置,包括控制电路,该电路包括相串联的电源、微型控制单元、碰撞减速度检测器、锁扣触发开关、爆燃式安全带爆炸装置以及安全带带长检测开关,该安全带带长检测开关串联于控制电路中。本发明具有使用范围广、安全可靠、方便实施等优点。
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公开(公告)号:CN101885316B
公开(公告)日:2012-05-23
申请号:CN200910051037.6
申请日:2009-05-12
申请人: 上海工程技术大学
摘要: 本发明涉及一种爆燃式安全带的爆炸控制方法,包括以下步骤:检测汽车碰撞减速度值是否达到设定,若是,则检测安全带锁扣触发开关是否闭合,若是,则检测安全带带长检测开关是否闭合,若是,则指令爆燃式安全带爆炸;本发明还涉及一种爆燃式安全带的爆炸控制装置,包括控制电路,该电路包括相串联的电源、微型控制单元、碰撞减速度检测器、锁扣触发开关、爆燃式安全带爆炸装置以及安全带带长检测开关,该安全带带长检测开关串联于控制电路中。本发明具有使用范围广、安全可靠、方便实施等优点。
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公开(公告)号:CN112927310B
公开(公告)日:2022-11-18
申请号:CN202110128855.2
申请日:2021-01-29
申请人: 上海工程技术大学
IPC分类号: G06T7/90 , G06T7/11 , G06N3/04 , G06V10/82 , G06V10/774
摘要: 本发明涉及一种基于轻量级神经网络的车道图像分割方法。该方法包括:选取CULane数据集作为车道分割训练的数据集;利用轻量级神经网络对所述数据集的图像进行特征提取,得到预处理的特征图;利用所述特征图构建金字塔解析模块,对所述车道线图像进行粗略分割;根据所述粗略分割结果,融合车道结构损失函数对所述车道线图像进行细分,确定车道区域。本发明在不丢失分割网络框架准确性的前提下,提升了网络运行速度,增强了模型视觉线索的推理能力,满足了自动驾驶中实用性与高效性。
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公开(公告)号:CN112927310A
公开(公告)日:2021-06-08
申请号:CN202110128855.2
申请日:2021-01-29
申请人: 上海工程技术大学
摘要: 本发明涉及一种基于轻量级神经网络的车道图像分割方法。该方法包括:选取CULane数据集作为车道分割训练的数据集;利用轻量级神经网络对所述数据集的图像进行特征提取,得到预处理的特征图;利用所述特征图构建金字塔解析模块,对所述车道线图像进行粗略分割;根据所述粗略分割结果,融合车道结构损失函数对所述车道线图像进行细分,确定车道区域。本发明在不丢失分割网络框架准确性的前提下,提升了网络运行速度,增强了模型视觉线索的推理能力,满足了自动驾驶中实用性与高效性。
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公开(公告)号:CN118570331A
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202410693563.7
申请日:2024-05-31
申请人: 上海工程技术大学
摘要: 本发明涉及一种基于LIO‑SAM改进回环检测校正的建图方法,步骤包括:采用LinK3D对原始激光雷达数据进行特征提取,利用提取的关键点生成包括距离和方向信息的特征描述子以及激光雷达测程因子;利用LIO‑SAM基于提取的关键点对原始IMU数据进行预积分,生成预积分因子;采用BoW3D算法使用特征描述子构建单词,通过计算单词频率和逆向索引来建立当前帧与回环帧的联系,根据回环检测结果对位姿进行实时校正,生成回环因子;将激光雷达测程因子、回环因子、IMU预积分因子和GPS因子融入到因子图中对位姿和地图增加约束并优化完成建图和定位。与现有技术相比,本发明有效提高了特征提取和回环检测性能,具有更好的建图效果。
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