公开(公告)号：CN112115889B

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202011007965.5

申请日：2020-09-23

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 蒋涛 ,  贺喜 ,  袁建英 ,  吴思东 ,  钟卓男 ,  崔亚男 ,  黄小燕 ,  段翠萍

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/25 ,  G06V10/74 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06T7/55 ,  G06T7/62

Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的智能车运动目标检测方法，包括：步骤一，基于立体匹配算法对相机采集到的道路图像生成对应的原视差图像，以构建相应的U‑V视差图像；步骤二，基于U‑V视差图像得到与车辆可行驶区域相关的预处理图像；步骤三，基于预处理图像生成与道路上潜在运动相关的感兴趣区，以作为潜在的障碍物目标；步骤四，结合光流和相机自运动属性对障碍物的运动属性进行判断。本发明提供一种基于视觉的智能车运动目标检测方法，通过融合光流和立体视觉计算目标运动的可能性，结合可行使区域检测结果，能有效降低车辆行驶前方中运动目标的误检率。

公开(公告)号：CN113160117A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110154147.6

申请日：2021-02-04

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 蒋涛 ,  钟卓男 ,  吴思东 ,  袁建英 ,  刘甲甲 ,  贺喜 ,  段翠萍 ,  崔亚男 ,  宁梓豪

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T3/40

Abstract: 本发明提供一种自动驾驶场景下的三维点云目标检测方法，方法包括：将接收的点云数据划分到大小相同的三维网格中，构造局部邻域图，经过图神经网络获得高维度的点的特征，拼接多个维度的点的特征，再选择每个网格中最具有代表性的点的特征映射到伪图像上构成特征图；将特征图送入骨干网络后拼接得到多层次的特征图；在多层次特征图上生成多个锚框，将锚框与人工标注的真值框通过在鸟瞰图中的交并比进行匹配，根据预设阈值划分为正、负样本，将其输入卷积神经网络计算损失，对损失函数进行优化，最终得到物体的朝向信息、位置信息和所属类别。该方法能提高中、小型物体的检测准确率。