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公开(公告)号：CN114056328B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111281663.1
申请日：2021-11-01
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
IPC: B60W30/095 , B60W40/02 , B60W60/00
Abstract: 本发明提出的一种基于DQN实现车辆L3级自动驾驶的行人避让方法，包括：通过所述自动驾驶车辆的传感器探测前方是否存在行人和周边是否存在车辆；根据所述探测的行人和车辆的信息，以及所述自动驾驶车辆的行驶路线的超车道是否具有其他车辆确定所述DQN训练后的行人避让策略。本发明利用DQN以较低的训练成本实现了L3级自动驾驶行人避让策略。
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公开(公告)号：CN114359714A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111532883.7
申请日：2021-12-15
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
IPC: G06V20/10 , G06T7/70 , G06N3/08 , G06N3/04 , H04N5/225 , H04N13/239 , H04N13/271
Abstract: 本发明公开了一种基于事件相机的无人体避障方法、装置及智能无人体，该方法包括：利用双目事件相机实时采集运动障碍物的事件图像；计算并保存各时刻运动障碍物在左侧事件相机图像和右侧侧相机事件图像中的中心点坐标，以及各时刻运动障碍物的尺寸信息及深度信息；读取任一相机连续帧事件图像中的运动障碍物的中心点坐标以及运动障碍物的尺寸信息、深度信息，计算目标障碍物的运动向量；以及根据目标障碍物的尺寸信息、运动向量以及目标障碍物在事件图像中的位置设置无人体避障触发条件，计算避障方向及运动距离。本发明可以实现对快速运动障碍物的避障，有效避免不必要的过度避障机动行为，且计算成本小。
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公开(公告)号：CN114022949B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202111137014.4
申请日：2021-09-27
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
IPC: G06V40/20
Abstract: 本发明公开了一种基于运动模型的事件相机运动补偿方法及装置，按照预先设置的时间窗依次读取事件相机输出的事件序列，将时间窗内的事件序列转换为平均时间面，并获取平均时间面的质心，采用索贝尔算子对平均时间面进行卷积操作，计算得到平均时间面的水平和垂直梯度，采用梯度下降法更新运动模型的参数，采用更新后运动模型的参数，对事件位置进行更新。本发明通过建立运动模型对事件位置进行更新，来达到运动补偿的效果，能够有效对事件累加造成的高速运动目标的运动模糊进行运动补偿。
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公开(公告)号：CN114037741B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202111187057.3
申请日：2021-10-12
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于事件相机的自适应目标检测方法及装置，选定初始时间和事件重构间隔时间，将在事件重构间隔时间范围内的所有事件组成一个事件窗，获取事件窗对应的均值时间图，初始化自适应目标框的中心点位置和边长，在均值时间图中画出初始目标框，迭代计算当前目标框内所有事件点位置的均值和标准差，并更新目标框直到满足迭代终止条件。本发明实现过程简单且算力要求小，在轻量化平台实现也能达到理想效果。
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公开(公告)号：CN114022949A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111137014.4
申请日：2021-09-27
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
IPC: G06V40/20
Abstract: 本发明公开了一种基于运动模型的事件相机运动补偿方法及装置，按照预先设置的时间窗依次读取事件相机输出的事件序列，将时间窗内的事件序列转换为平均时间面，并获取平均时间面的质心，采用索贝尔算子对平均时间面进行卷积操作，计算得到平均时间面的水平和垂直梯度，采用梯度下降法更新运动模型的参数，采用更新后运动模型的参数，对事件位置进行更新。本发明通过建立运动模型对事件位置进行更新，来达到运动补偿的效果，能够有效对事件累加造成的高速运动目标的运动模糊进行运动补偿。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114387277B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202111551202.1
申请日：2021-12-17
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
IPC: G06T7/10 , G06T7/136 , G06N3/0455 , G06N3/0495 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于事件序列训练神经网络实现目标分割的方法及装置。所述分割方法包括：获取目标的事件序列，利用预定长度的时间窗将所述事件序列转换事件帧；将所述事件帧输入经过训练的目标分割网络，得到目标分割图；以及基于设定阈值将所述目标分割图分割为二值图。本发明采用事件相机获取目标事件序列，通过训练神经网络完成高速目标分割，仅需标注和训练几类目标即可完成对未经过训练的目标分割，具有类别无关特性。并且，能有效避免噪声的干扰，同时具有较强的环境适应性，在暗光下同样具有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115758687A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211368750.5
申请日：2022-11-03
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
IPC: G06F30/20 , G06F3/01 , G06T17/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种无人机自动驾驶仿真平台，包括场景管理模块、传感器管理模块、仿真模拟模块和飞行控制器。场景管理模块预加载多个仿真场景以及组件模型；传感器管理模块预加载多类型传感器模型；仿真模拟模块嵌入多个无人机模型，渲染当前用于显示的仿真场景，加载本次仿真使用的无人机模型，并根据传感器参数在无人机模型上绑定传感器模型，将无人机模型的位置状态和传感器模型的采集数据输出至待优化的自动驾驶算法，接收自动驾驶算法反馈的控制指令发送至飞行控制器；飞行控制器接收控制指令，并根据控制指令调整无人机模型的状态。本发明的无人机自动驾驶仿真平台，支持视觉算法的训练及验证。
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公开(公告)号：CN114694011A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210306924.9
申请日：2022-03-25
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
IPC: G06V20/00 , G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合的透雾目标检测方法及装置，方法包括：配置传感器组；将传感器组中各传感器采集的数据进行时间和空间上的数据对齐；对数据对齐后的各传感器数据进行多模态数据表征得到表征数据；基于表征数据利用预训练的自适应深度融合模型定位移动目标，完成目标检测。本发明通过融合各传感器多模态多尺度的有效信息，增强了系统感知能力，实现了各种雾天情况下对未知移动目标的端到端检测，引入事件相机实现了在高速移动和光照突变等挑战性场景下对未知移动目标的准确捕获，利用事件相机数据生成注意力图来实现自适应融合，进一步提高了模型检测性能。
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公开(公告)号：CN114387277A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111551202.1
申请日：2021-12-17
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于事件序列训练神经网络实现目标分割的方法及装置。所述分割方法包括：获取目标的事件序列，利用预定长度的时间窗将所述事件序列转换事件帧；将所述事件帧输入经过训练的目标分割网络，得到目标分割图；以及基于设定阈值将所述目标分割图分割为二值图。本发明采用事件相机获取目标事件序列，通过训练神经网络完成高速目标分割，仅需标注和训练几类目标即可完成对未经过训练的目标分割，具有类别无关特性。并且，能有效避免噪声的干扰，同时具有较强的环境适应性，在暗光下同样具有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114170295A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111288053.4
申请日：2021-11-02
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于混合视觉的高空抛物检测方法及装置，同时搭载并配准事件相机和常规摄像机对被监测楼宇进行实时监测，事件相机基于产生的事件序列，检测运动目标，获取运动目标位置，采用卡尔曼滤波算法对运动目标的位置进行跟踪校正，将检测得到的运动目标与已知运动目标进行关联，建立运动目标的跟踪列表，判断运动目标是否为高空抛物，如果是，则上报运动目标的位置和时间，根据上报的运动目标的时间，截取常规摄像机拍摄的视频图像保存。本发明结合事件相机和常规摄像头的混合视觉，受光照影响小，当抛物与背景颜色相近、尺寸较小、运动太快或黑夜条件时，误报率低，定位性能高。
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