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公开(公告)号：CN114332751A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111402505.7
申请日：2021-11-24
申请人： 上海智能网联汽车技术中心有限公司 , 上海交通大学
摘要： 本发明涉及一种基于交通监控摄像的目标检测和跟踪定位方法，该方法包括以下步骤：步骤1：获取地面坐标系到图像坐标系的单应矩阵；步骤2：获取目标的2D包围框和目标类别；步骤3：根据目标在图像坐标系下的图像坐标和单应矩阵获取目标在地面坐标系下的地面坐标以及在俯瞰图中的位置；步骤4：提取每个2D包围框中的图像，进行目标的关联匹配和跟踪；步骤5：根据同一目标在不同帧的图像中的地面坐标获得目标的速度；步骤6：通过多任务深度神经网络模型进行回归观察朝向角和三维尺寸；步骤7：根据观察朝向角和观察角获取目标的朝向角，与现有技术相比，本发明具有通过交通监控相机实现对交通参与者的三维检测和跟踪等优点。
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公开(公告)号：CN114283391A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111362215.4
申请日：2021-11-17
申请人： 上海智能网联汽车技术中心有限公司 , 上海交通大学
IPC分类号： G06V20/56 , G06K9/62 , G06V10/80 , G06T3/00 , G06T5/00 , G06T5/50 , G06T7/80 , G01S17/89 , G01S17/931
摘要： 本发明涉及一种融合环视图像与激光雷达的自动泊车感知方法，该方法包括以下步骤：步骤1：通过安装在车身上的四个鱼眼摄像头获取原始图像，并对原始图像进行畸变纠正；步骤2：通过选取四个已知地面坐标的标记点，分别对畸变纠正后的原始图像进行投影变换，得到投影到地面的四张俯瞰图；步骤3：基于标记点的空间位置一致性对四张俯瞰图进行拼接，得到环视图像；步骤4：将环视图像输入车位检测模型进行车位检测，得到停车位的像素坐标；步骤5：根据停车位的像素坐标获取停车位的全局坐标，以进行自动泊车路径规划，与现有技术相比，本发明具有简化了停车位的跟踪算法、提高了路径规划的智能性和鲁棒性以及保障自动泊车过程中的安全等优点。
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公开(公告)号：CN114280611A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111313286.5
申请日：2021-11-08
申请人： 上海智能网联汽车技术中心有限公司 , 上海交通大学
IPC分类号： G01S13/931 , G01S13/86 , G01S13/72
摘要： 本发明涉及一种融合毫米波雷达与摄像头的路侧感知方法，该方法包括以下步骤：步骤1：通过毫米波雷达获取毫米波雷达数据，对其进行有效目标的提取，以去除静止目标和随机噪声；步骤2：通过设置在路侧立杆的摄像头获取目标的图像数据，基于YOLOv3和Deep SORT跟踪算法进行目标检测与跟踪，得到摄像头数据；步骤3：基于融合算法将毫米波雷达数据与摄像头数据进行融合，以实现路侧设备对目标的实时检测、跟踪与定位，与现有技术相比，本发明具有减少计算量、实现数据融合后稳定地进行检测跟踪以及提高定位精度等优点。
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公开(公告)号：CN114155720A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111428653.6
申请日：2021-11-29
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明涉及一种路侧激光雷达的车辆检测和轨迹预测方法，该方法包括：步骤1：建立车辆检测和轨迹预测的多任务深度神经网络模型；步骤2：基于公开数据集对多任务深度神经网络模型进行预训练；步骤3：采用基于体素化处理的背景滤波法对点云进行背景滤波；步骤4：基于自建路侧端数据集进行多任务深度神经网络模型的迁移训练；步骤5：部署多任务深度神经网络模型，进行车辆的检测、跟踪和轨迹预测，与现有技术相比，本发明具有提升检测模型的准确率和轨迹预测的准确率等优点。
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公开(公告)号：CN114155720B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202111428653.6
申请日：2021-11-29
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明涉及一种路侧激光雷达的车辆检测和轨迹预测方法，该方法包括：步骤1：建立车辆检测和轨迹预测的多任务深度神经网络模型；步骤2：基于公开数据集对多任务深度神经网络模型进行预训练；步骤3：采用基于体素化处理的背景滤波法对点云进行背景滤波；步骤4：基于自建路侧端数据集进行多任务深度神经网络模型的迁移训练；步骤5：部署多任务深度神经网络模型，进行车辆的检测、跟踪和轨迹预测，与现有技术相比，本发明具有提升检测模型的准确率和轨迹预测的准确率等优点。
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