公开(公告)号：CN119796252A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202510170371.2

申请日：2025-02-17

Applicant: 燕山大学

Inventor： 张利鹏 ,  刘泽宾 ,  张铭浩 ,  张俊达 ,  刘帅帅 ,  陈明晗

IPC: B60W60/00 ,  B60W40/04

Abstract: 本发明公开一种智能车辆目标选择方法、系统、电子设备及存储介质，涉及智能驾驶技术领域。所述方法包括：通过获取自车、自车所属车道及感知目标信息，依据设定预测比例确定检测范围，计算感知目标在自车坐标系下的角点坐标并拟合车道线，获取感知目标车道信息。随后，采用属性简约算法标注及筛选信息，生成训练数据集。利用支持向量机算法训练模型，得到车辆目标选择模型，用于检测感知目标对自车行驶的影响程度等级，确定目标选择结果。本发明提高了目标选择的准确性和智能车辆驾驶的安全性。本发明能够提高目标选择的准确性和智能车辆驾驶的安全性。

公开(公告)号：CN120088751A

公开(公告)日：2025-06-03

申请号：CN202510170047.0

申请日：2025-02-17

Applicant: 燕山大学

Inventor： 张利鹏 ,  刘泽宾 ,  张铭浩 ,  孙宇辰 ,  陈明晗 ,  张俊达

IPC: G06V20/56 ,  G06V20/58 ,  G06V20/64 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开一种路面凹坑自动检测和深度估计方法、设备及存储介质，涉及图像识别技术领域。所述方法包括：获取路面图像和路面激光点云；利用YOLOv5深度学习模型和DeepSORT目标跟踪器对所述路面图像中的凹坑区域进行检测和跟踪，以及利用SFM算法对所述路面凹坑区域图像进行重建，得到三维重建点云；对所述三维重建点云进行点云后处理，得到重建点云校准数据；将所述路面激光点云和所述重建点云校准数据的坐标系转换为像素坐标系，并基于网格搜索算法计算比例因子，确定路面凹坑尺度信息；所述比例因子为所述路面激光点云和所述重建点云校准数据之间的对应关系。本发明能够提高路面凹坑检测的准确性。