-
公开(公告)号：CN116299535A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310207635.8
申请日：2023-03-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01S17/88 , G01S17/06 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/30 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种基于几何信息的激光雷达SLAM退化检测方法和系统，包括：从激光雷达处获得原始点云数据并预处理；对预处理后的原始点云数据进行法向量估测，并将各法向量构成矩阵N；对矩阵N中的行向量进行主成分分析降低维度，并将降维后的法向量矩阵中缺少的方向作为当前识别的SLAM退化方向；对矩阵N计算奇异值分解得到对应特征值，并将最小的特征值作为当前识别的SLAM退化方向。本发明能解决激光雷达SLAM在退化场景下失效难以检测的问题，为激光SLAM的稳定运行提供预警，能实现较高的检测准确性，有利于实际应用。
-
公开(公告)号：CN116203579A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310207639.6
申请日：2023-03-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于点云残差的激光雷达SLAM退化检测方法及系统，包括：使用激光雷达传感器采集连续帧点云，并对连续帧点云进行预处理，获得非地面的连续的点云数据；对所述预处理后的点云数据进行基于点到面迭代最近点方法的分析，获得残差抗扰动鲁棒性的点云约束关系；基于所述点云约束关系，进行扰动识别，判断是否发生退化并获得退化方向。本发明能解决激光雷达SLAM在退化场景下失效难以检测的问题，为激光SLAM的稳定运行提供预警，能实现较高的检测准确性，有利于实际应用。
-
公开(公告)号：CN108447305B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201810363236.X
申请日：2018-04-21
Applicant: 上海交通大学
IPC: G08G1/16
Abstract: 本发明公开了一种礼让行人预警方法及预警系统，该方法包括：采集车辆行进信息、行人信息以及交通标志线信息；采用基于深度学习的行人检测算法对行人信息进行检测，完成行人位置检测及类别区分；采用交通标志线检测算法对交通标志线信息进行检测，将交通标志线提取出来；根据上述结果，判断行人是否有过马路的意图，如有，则分析行人与车辆的相对位置，当车辆符合停车礼让行人的规定时，发出预警信号以提示车辆驾驶员停车等待行人通过。该系统包括：传感器、嵌入式平台以及预警装置，用于需要礼让行人时进行预警。本发明的礼让行人预警方法及预警系统，能够辅助驾驶人员明确礼让行人条例，并保障行人的安全。
-
公开(公告)号：CN108447305A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810363236.X
申请日：2018-04-21
Applicant: 上海交通大学
IPC: G08G1/16
Abstract: 本发明公开了一种新交规下礼让行人预警方法及预警系统，该方法包括：采集车辆行进信息、行人信息以及交通标志线信息；采用基于深度学习的行人检测算法对行人信息进行检测，完成行人位置检测及类别区分；采用交通标志线检测算法对交通标志线信息进行检测，将交通标志线提取出来；根据上述结果，判断行人是否有过马路的意图，如有，则分析行人与车辆的相对位置，当车辆符合停车礼让行人的规定时，发出预警信号以提示车辆驾驶员停车等待行人通过。该系统包括：传感器、嵌入式平台以及预警装置，用于新交规下需要礼让行人时进行预警。本发明的新交规下礼让行人预警方法及预警系统，能够辅助驾驶人员明确礼让行人条例，并保障行人的安全。
-
公开(公告)号：CN116484738A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310469184.5
申请日：2023-04-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F111/20
Abstract: 本发明提供一种基于生成式人工智能技术的仿真环境自动生成方法和系统，包括：收集信息环境：采集环境信息，形成环境信息的数据库；生成环境上下文：将环境信息输入到人工智能模型中，生成环境上下文；生成仿真环境：根据环境上下文，人工智能模型自动生成仿真环境，并考虑环境对系统的影响；优化仿真环境：通过反馈机制，对生成的仿真环境进行优化。本发明利用人工智能技术，快速地生成丰富、真实的环境，提高仿真环境构建的效率；实现仿真环境的自动化生成和优化，减少人工操作的需求；利用人工智能技术生成的环境上下文更加真实、准确，可以生成更加真实的仿真环境；可以根据不同需求进行扩展和优化，可以应用于不同领域的仿真模拟。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116299536A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310207645.1
申请日：2023-03-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于位姿约束的激光雷达SLAM退化检测方法及系统，包括：通过激光雷达传感器采集连续帧点云；对所述连续帧点云进行分析，获取机器人位姿抗扰动鲁棒性的点云约束关系；根据所述点云约束关系，进行机器人位姿约束扰动识别，获得SLAM退化方向。本发明能解决激光雷达SLAM在退化场景下失效难以检测的问题，为激光SLAM的稳定运行提供预警，能实现较高的检测准确性，有利于实际应用。
-
公开(公告)号：CN112001266A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010747744.5
申请日：2020-07-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/34 , G06K9/62 , G06T3/00 , G06T3/40 , G06T5/00 , H04N7/18 , H04N5/247 , G08B21/24
Abstract: 本发明公开了一种大型无人运输车监控方法及系统，该方法包括：标定相机，获取相机内参与畸变参数；根据图像视场角度及图像宽度获取图像投影至柱面的参数；获取第一图像坐标映射表；提取图像特征，计算不同图像之间的匹配关系，获取第二图像坐标映射表；设置图像融合区域的大小，获取加权融合矩阵；获取第三图像坐标映射表；采集无人运输车运行时周围环境的图像信息；根据第三图像坐标映射表，将所有图像统一映射至同一融合空间，并根据加权融合矩阵，对图像间重合区域加权融合，得到环视图；采用基于深度学习的行人检测算法对环视图进行行人检测，完成行人位置检测。通过本发明，能及时发现并处理异常状况，极大降低大型无人运输车的安全风险。
-
公开(公告)号：CN119180911A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411239264.2
申请日：2024-09-05
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供基于3DGS的大场景三维重建、更新和编辑方法，包括利用基于分块配准的SFM运动结构恢复方法对大规模图片数据集进行相机位姿解算；利用基于分块的3DGS三维重建方法对大场景进行三维重建，实现大场景下的一致性强且低存储空间的建模。本发明对于建设数字化实景重建给出了解决方案；本发明针对大规模数据集进行运动结构恢复解算相机位姿的思路，极大地降低了该步骤的运行成本及时间，为大场景三维重建提供了数据支持。本发明还支持动态场景更新、编辑以及点云格式导出等功能，有利于数字城市的建设，为许多下游任务如自动驾驶提供丰富的数据及模型支持，可在多个领域和应用场景中广泛应用。
-
公开(公告)号：CN116595202A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310518518.3
申请日：2023-05-09
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/438 , G06F40/186 , G06F40/258 , G06F40/18 , G06N20/00 , G06T11/60
Abstract: 本发明提供一种基于AIGC技术的幻灯片自动生成方法及系统，包括：对幻灯片的文本信息使用自然语言处理技术进行识别和分析，得到文本分析结果；基于AIGC技术，对文本分析结果处理，重新生成新的文本信息；根据新的文本信息，基于AIGC技术，选择或生成与新的文本信息匹配的幻灯片模板；根据新的文本信息，基于AIGC技术，生成幻灯片内容；利用机器学习技术，将文本分析结果、幻灯片内容结合幻灯片模板，自动编排和排版幻灯片，生成最终的幻灯片成品。本发明通过利用自然语言处理技术和机器学习算法，自动分析和提取用户输入的文本信息，利用AIGC技术生成高质量的幻灯片，提高幻灯片制作的效率和质量，降低制作成本和错误率。
-
公开(公告)号：CN116071955A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310058810.1
申请日：2023-01-19
Applicant: 上海交通大学
IPC: G08G1/14 , G08G1/16 , G08G1/0967 , G08G1/01 , H04N23/84 , H04N13/271 , H04N23/54 , G06V20/58 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06T7/73 , G06T7/90 , G06T7/277 , G06T3/00 , B60W30/06
Abstract: 本发明提供一种基于RGBD相机的自主代客泊车感知系统及方法，包括：静态对象模块，所述静态对象模块基于RGBD相机获取的数据源，获取静态对象的参数信息；动态对象模块，所述动态对象模块基于RGBD相机获取的数据源，获得动态对象的位姿信息；目标对象模块，所述目标对象模块基于RGBD相机获取的数据源，获得目标对象的使用信息；融合模块，所述融合模块基于所述单帧的静态对象的参数信息、动态对象的位姿信息和目标对象的使用信息，进行时间序列下的多帧融合，实现泊车感知。本发明与现有的自主代客泊车技术相比，克服了对场端信息的高度依赖，可实现对未知停车场的自主探索感知，同时兼具成本优势。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.018 seconds)
