公开(公告)号：CN117237898A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311252802.7

申请日：2023-09-27

Applicant: 吉林大学青岛汽车研究院

Inventor： 王玉海 ,  张秀才 ,  吕睿 ,  何磊 ,  周渊乐

IPC: G06V20/56 ,  G06V20/64 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G01S17/89 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于车路协同的3D目标检测方法，属于无人驾驶感知领域。车路协同的3D目标检测方法具体为在路端和车端分别采集激光雷达和图像数据，分别采用深度学习的方法各自进行3D目标检测，将检测的结果在车端进行目标融合的操作，最终在车端生成融合之后检测目标的3D检测框。该种方法能够实现车辆与基础设施之间的信息交流和协同，提升无人驾驶车辆3D目标检测的性能，实现盲区补充，提高感知精度。

公开(公告)号：CN117079229A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202311221046.1

申请日：2023-09-21

Applicant: 吉林大学青岛汽车研究院

Inventor： 王玉海 ,  吕睿 ,  张秀才 ,  何磊 ,  周渊乐

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/22 ,  G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉的道路垃圾识别定位方法，属于机器视觉领域，可应用在智能清扫车或者环卫机器人行业中。本识别定位方法具体为：双目摄像头对目标区域进行拍摄；对左右图像通过神经网络方法进行特征提取；以左图像为基准建立视差图和语义分割图；建立点云并按需求回归目标类别和位置。该种方法使用双目摄像头，融合立体匹配与语义分割神经网络算法，完成垃圾目标的分类和定位，可以为自动化环卫工作提供一种感知方案。