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公开(公告)号：CN113589288B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202110704069.2
申请日：2021-06-24
Applicant: 广西综合交通大数据研究院 , 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/93 , G01S13/931 , G01S13/937
Abstract: 本申请提供了一种基于毫米波雷达的目标筛选方法、装置、设备及存储介质，涉及自动驾驶技术领域。该方法包括：获取毫米波原始数据，确定毫米波原始数据中对应的扫描点；确定各扫描点的特征数据，基于归一化处理后的特征数据，采用预设的聚类算法对扫描点进行聚类，基于各组聚类点中扫描点的特征数据，确定各组聚类点对应的物体类型，确定目标物体。本申请实施例通过提取毫米波数据的特征数据，将特征数据进行归一化处理，通过预设的聚类算法对扫描点进行聚类，并基于各类聚类点的特征数据，确认目标物体，通过特征数据的聚类，能够有效排除非车辆、船只障碍物，并区分移动中的车辆、船只和非移动车辆、船只，为自动驾驶提供技术支持。
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公开(公告)号：CN113589288A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110704069.2
申请日：2021-06-24
Applicant: 广西综合交通大数据研究院 , 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/93 , G01S13/931 , G01S13/937
Abstract: 本申请提供了一种基于毫米波雷达的目标筛选方法、装置、设备及存储介质，涉及自动驾驶技术领域。该方法包括：获取毫米波原始数据，确定毫米波原始数据中对应的扫描点；确定各扫描点的特征数据，基于归一化处理后的特征数据，采用预设的聚类算法对扫描点进行聚类，基于各组聚类点中扫描点的特征数据，确定各组聚类点对应的物体类型，确定目标物体。本申请实施例通过提取毫米波数据的特征数据，将特征数据进行归一化处理，通过预设的聚类算法对扫描点进行聚类，并基于各类聚类点的特征数据，确认目标物体，通过特征数据的聚类，能够有效排除非车辆、船只障碍物，并区分移动中的车辆、船只和非移动车辆、船只，为自动驾驶提供技术支持。
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公开(公告)号：CN116342708A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211545766.9
申请日：2022-12-05
Applicant: 广西北港大数据科技有限公司 , 广西综合交通大数据研究院
IPC: G06T7/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01S7/40 , G01S13/86
Abstract: 本发明属于多传感器自动标定技术领域，具体涉及一种基于单应性变换的毫米波雷达与摄像头自动标定方法，包括以下步骤：S1、通过毫米波雷达目标可视化界面确定参考目标的ID，记录下毫米波雷达的坐标作为关键点；S2、通过目标检测算法识别参考目标在图像上的位置，并将目标的中心像素点记为关键点；S3、选取当前帧图像中的关键点和毫米波雷达的关键点作为对应点，判断当前保存的对应点组数是否大于4组，满足单应性变换的最低条件；S4、当达到满足单应性变换的最低条件时，利用当前保存的对应点组进行单应性变换，输出一个单应性变换矩阵，利用这个单应性变换矩阵，将当前帧所有毫米波雷达目标映射到图像上，观测转换的效果是否符合要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116129257A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211591325.2
申请日：2022-12-12
Applicant: 广西综合交通大数据研究院 , 广西北港大数据科技有限公司
Abstract: 本申请实施例提供的基于雷视融合的移动目标识别方法、装置及存储介质中，首先从数据层面入手，根据毫米波雷达对潜在目标的空间位置进行表征，并将表征结果用于摄像头采集的原始图像中远距离目标区域划分，进一步的，对该划分区域图像进行重构和检测，从而提升远距离目标的视觉检测精度，然后从雷达和视觉检测特征层融合进行建模，针对毫米波雷达检测受光照影响小和图像检测纹理信息多的特点，提升系统低光照环境下的检测精度。
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公开(公告)号：CN112183528B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202011007309.5
申请日：2020-09-23
Applicant: 桂林电子科技大学 , 柳州五菱汽车工业有限公司
Abstract: 本发明公开了一种目标车辆跟踪的方法、装置、系统和计算机存储介质，以提升目标车辆车身的识别精度。目标车辆跟踪的方法包括对路段上的视频或图片集合进行解析获得若干第一车牌图像以及第一车身图像；并根据第一车牌图像获得车牌号；将车牌号与预设的跟踪车牌号进行匹配，以获得第二车牌图像以及第一目标图片；并将第二车牌图像与第一目标图片中所有第一车身图像进行重叠率处理以及方位夹角处理，从而获取第三车身图像；并根据第三车身图像以及第一目标图片进行跟踪。目标车辆跟踪的装置、系统和计算机存储介质应用上述方法。
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公开(公告)号：CN112183528A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011007309.5
申请日：2020-09-23
Applicant: 桂林电子科技大学 , 柳州五菱汽车工业有限公司
Abstract: 本发明公开了一种目标车辆跟踪的方法、装置、系统和计算机存储介质，以提升目标车辆车身的识别精度。目标车辆跟踪的方法包括对路段上的视频或图片集合进行解析获得若干第一车牌图像以及第一车身图像；并根据第一车牌图像获得车牌号；将车牌号与预设的跟踪车牌号进行匹配，以获得第二车牌图像以及第一目标图片；并将第二车牌图像与第一目标图片中所有第一车身图像进行重叠率处理以及方位夹角处理，从而获取第三车身图像；并根据第三车身图像以及第一目标图片进行跟踪。目标车辆跟踪的装置、系统和计算机存储介质应用上述方法。
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公开(公告)号：CN113281738A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110676395.7
申请日：2021-06-18
Applicant: 桂林市国创朝阳信息科技有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/87 , G01S7/41 , G01S7/48 , G01S13/931 , G01S17/931 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多传感器融合的目标检测系统及检测方法，该系统解决了智能驾驶对本地感知海量多源异构数据和外部协作数据的实时性融合处理要求，现有的硬件系统即使能满足实时性要求，其造价也会更加昂贵。本系统采用了分布式计算平台，在满足性能需求的同时，造价更加经济实惠。该方法通过融合毫米波雷达与视觉信息，解决了因外部光源变换，雾雨天气造成的单摄像头感知的局限性，使其在极端天气下也可以检测到物体。同时通过融合激光雷达信息，能获取到物体的精确距离信息。
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公开(公告)号：CN113281738B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202110676395.7
申请日：2021-06-18
Applicant: 桂林市国创朝阳信息科技有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/87 , G01S7/41 , G01S7/48 , G01S13/931 , G01S17/931 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多传感器融合的目标检测系统及检测方法，该系统解决了智能驾驶对本地感知海量多源异构数据和外部协作数据的实时性融合处理要求，现有的硬件系统即使能满足实时性要求，其造价也会更加昂贵。本系统采用了分布式计算平台，在满足性能需求的同时，造价更加经济实惠。该方法通过融合毫米波雷达与视觉信息，解决了因外部光源变换，雾雨天气造成的单摄像头感知的局限性，使其在极端天气下也可以检测到物体。同时通过融合激光雷达信息，能获取到物体的精确距离信息。
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