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公开(公告)号：CN110427911B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN201910740186.7
申请日：2019-08-12
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
IPC: G06V20/58 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明实施例公开了一种道路检测方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：在车辆行驶过程中，采集车辆途经的道路图像和车辆位置信息，并确定道路图像的采集时间和车辆位置信息的采集时间；若检测到任一所述道路图像中存在路面破损，则将该道路图像的采集时间与所述车辆位置信息的采集时间进行匹配，并根据匹配结果，确定该道路图像所关联的车辆位置信息。本发明实施例获取路面图片和车辆途经位置，在检测到破损路面图片后，通过获取与拍摄的图片时间相同的位置信息，得到破损路面的位置，有效降低成本，节省人力物力，提高道路检测的效率。
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公开(公告)号：CN112560664B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202011458952.X
申请日：2020-12-11
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种违禁区域入侵检测的方法、装置、介质及电子设备。该方法包括：利用无人机获取车辆行驶图像数据；根据所述车辆行驶图像数据，确定目标车轨迹信息；根据所述目标车轨迹信息与违禁区域的预设入侵条件，确定目标车是否存在入侵行为。本技术方案，可以利用无人机获取车辆行驶图像数据，对目标车是否存在入侵行为进行检测，拍摄的地面区域广，具有不受交通限制，采集信息多样化，机动灵活，低成本高效益等特点。
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公开(公告)号：CN110458050B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN201910675694.1
申请日：2019-07-25
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
Abstract: 本发明公开了一种基于车载视频的车辆切入检测方法，包括：获取车载视频图像，在图像中选取检测区域，识别车道线候选区域，获取车道线候选区域信息，对获得的所有车道线坐标及区域的斜率进行判断，离图像底部中心点最近的区域且斜率左侧为正，右侧为负的两个区域为当前车道线区域；检测图像中的车辆，获取车辆的坐标信息，判断当前帧的车道线区域与车辆区域是否相交，如果相交则车辆在当前车道线范围内，否则车辆在车道线范围外；对车辆进行追踪，连续判断车辆与车道线区域是否相交，当车辆连续多帧与当前车道线区域相交时，判断该车辆切入当前车道线区域。算法计算量小，可以大大提高检测效率和检测精度。
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公开(公告)号：CN108564814A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810573699.9
申请日：2018-06-06
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
Abstract: 本发明公开了一种基于图像的停车场车位检测方法，包括：获取监控车位的位置信息，将每个车位的位置信息通过多个角点的坐标进行表示；获取监控图像的边缘信息，对车位状态进行初步筛选；对图像进行处理，提取车位的角点；获取每个车位的角点的坐标，计算每个角点坐标到车位中心点的距离，结合车位的位置信息构建位置特征，联合车位的灰度直方图特征得到车位的混合特征；训练车位分类器，利用训练完成的车位分类器判断当前车位是否有车辆。该检测方法可以同时处理多个车位，能够降低设备成本，提高停车场的车位管理效率。
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公开(公告)号：CN115617930A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211118855.5
申请日：2022-09-15
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种运动轨迹的生成方法、装置、电子设备及存储介质。应用于自动化测试领域。包括：获取至少一个参考车辆和目标车辆的历史运动轨迹数据。利用轨迹生成模型根据所有参考车辆的历史运动轨迹数据确定目标车辆对应的社交信息向量。利用轨迹生成模型根据目标车辆的历史运动轨迹数据确定目标车辆对应的第一历史轨迹特征向量。利用轨迹生成模型根据目标车辆对应的社交信息向量和目标车辆对应的轨迹特征向量，生成目标车辆的运动规划轨迹。本申请实施例可以利用轨迹生成模型快速生成多个交通参与物的运动轨迹。这样多个交通参与物可以加入至测试场景中，以增加测试场景的复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112904843B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110050160.7
申请日：2021-01-14
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明实施例公开了一种自动驾驶场景确定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取当前车辆所处道路的道路信息和所述当前车辆的第一自动驾驶信息；根据所述道路信息和所述第一自动驾驶信息确定所述当前车辆与周围车辆的交互冲突点；根据所述交互冲突点与自动驾驶场景的关联关系，确定目标自动驾驶场景。通过运行本发明实施例所提供的技术方案，可以解决在处理自动驾驶汽车的自动驾驶场景规划问题时，通常是根据采集的驾驶场景历史数据作为自动驾驶场景主要的分类依据，降低了自动驾驶场景确定的准确性和全面性的问题，达到了提高自动驾驶场景确定的准确性和全面性的效果。
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公开(公告)号：CN113569752A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110866096.X
申请日：2021-07-29
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
Abstract: 本发明实施例公开了车道线结构识别方法、装置、设备及介质。该方法包括：首先获取包含多种类型车道线结构的样本图像，并对样本图像进行预处理；将预处理后的样本图像基于可变卷积神经网络进行处理，得到每个样本图像对应的包含车道线结构的二值图；基于包含车道线结构的二值图训练分类模型，并将训练完成的分类模型用于对视频中车道线结构的识别。通过采用上述技术方案，可以达到快速识别车道线结构的目的，提高了自动驾驶时车道线结构的提取效率，加速自动驾驶算法的开发进程的技术效果。
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公开(公告)号：CN111477013B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202010248559.1
申请日：2020-04-01
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于地图影像的车辆测量方法，包括：连接摄像机，根据视频图像的地点信息在地图影像上确定相应区域，结合总结的标定物选择经验选定标定物；分别选定标定物在视频场景和地图影像中的特征点，并自适应修正变换矩阵；根据计算的距离和测距工具测出的距离校正地图影像比例尺；通过改进的YOLO算法和视频抖动处理算法检测和追踪车辆，修正车辆的实时位置和车速；最后保存车辆特征、车速和实时位置，上传后台服务器。通过摄像机结合地图影像，在标定时无需特殊标定物即可完成摄像机标定，简单快捷，无需损耗多余的人力和物力，通过结合改进的YOLO算法和视频抖动处理算法降低误判率，更准确地测量车辆信息。
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公开(公告)号：CN110458050A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910675694.1
申请日：2019-07-25
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于车载视频的车辆切入检测方法，包括：获取车载视频图像，在图像中选取检测区域，识别车道线候选区域，获取车道线候选区域信息，对获得的所有车道线坐标及区域的斜率进行判断，离图像底部中心点最近的区域且斜率左侧为正，右侧为负的两个区域为当前车道线区域；检测图像中的车辆，获取车辆的坐标信息，判断当前帧的车道线区域与车辆区域是否相交，如果相交则车辆在当前车道线范围内，否则车辆在车道线范围外；对车辆进行追踪，连续判断车辆与车道线区域是否相交，当车辆连续多帧与当前车道线区域相交时，判断该车辆切入当前车道线区域。算法计算量小，可以大大提高检测效率和检测精度。
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公开(公告)号：CN106412127A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201611113853.1
申请日：2016-12-07
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
CPC classification number: H04L67/02 , H04L61/2542 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种IPv6与IPv4双栈兼容的道路监控视频分析系统，网络摄像头通过交换机连接监控管理端，监控管理端连接视频分析端，视频分析端包括视频分析集服务器、数据库服务器以及工控机，视频分析集服务器包括多个检测功能组，所述工控机包括ipv6通信模块、报警模块和信息交互接口；所述视频分析端获取视频信息，通过多线程机制调度至不同的CPU处理单元，根据不同的检测功能组对视频信息进行处理分析，对检测结果进行数据格式封装，通过ipv6协议发送，通过报警模块进行报警。对多项图像分析功能进行性能优化，功耗低、发热量少，对外提供统一的信息交互接口，使得所有支持ipv6的设备均可访问道路监控智能分析的结果。
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