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公开(公告)号：CN117746361A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311640169.9
申请日：2023-12-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于许可区块链的地图监控和地图更新方法及系统，包括：在区块链网络内注册众包车辆的ID；区块链网络处于监控模式，各众包车辆在地图区域内行驶，获取行驶过程的原始图像数据，进行地图重建，并判断原始地图中的路段或链接是否发生变化，将地图更改报告发送至区块链网络的信息容器中；区块链网络根据地图更改报告，确定监控状态是否从监控模式变为更新模式；清空区块链网络的信息容器，接收各众包车辆的矢量化地图元素信息并发送至区块链网络，区块链网络对矢量化地图元素信息的通过一致性进行验证，达成共识后，区块链网络采用该矢量化地图元素信息生成新的地图，本发明可以广泛应用于众包高精地图领域中。
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公开(公告)号：CN116654022A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310911868.6
申请日：2023-07-25
Applicant: 清华大学
IPC: B60W60/00 , B60W50/00 , G06V20/58 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种基于多重交互的行人轨迹预测方法、系统、设备和介质，包括：对采集的车辆及环境信息进行提取，得到预设历史时间段内各个时刻的行人特征、车辆特征和环境特征；基于各个时刻的行人特征和车辆特征，利用预先建立的基于时序交叉注意力机制的人车交互模型，得到行人与车辆的交互特征；基于各个时刻的行人特征和环境特征，利用预先建立的行人与环境交互模型，得到行人与环境的交互特征；基于预设历史时间段内的行人特征、行人与车辆的交互特征、行人与环境的交互特征，利用预先建立的轨迹预测模型，得到行人轨迹预测结果。本发明可以广泛应用于智能汽车的环境感知领域。
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公开(公告)号：CN116629462A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310911869.0
申请日：2023-07-25
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/006 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06Q50/30
Abstract: 本发明涉及一种多智能体统一交互轨迹预测方法、系统、设备和介质，包括以下步骤：根据当前交通场景构建2D空间图并进行空间增强表征，得到空间注意力矩阵；将得到的空间注意力矩阵输入预先训练的时空transformer网络，得到多智能体统一交互轨迹预测结果。本发明通过对2D空间图进行了空间图增强表征，完成了交通场景内各种交互关系的交互建模，同时通过建立时空transformer网络，可以有效提升多智能体轨迹预测精度，满足实际应用需求。因此，本发明可以广泛应用于智能汽车轨迹预测领域。
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公开(公告)号：CN116403062A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310351752.1
申请日：2023-04-04
Applicant: 清华大学
IPC: G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/46 , G06V10/28 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种点云目标检测方法、系统、设备及介质，包括：对点云数据进行点级别的深度特征提取，并获取点云前背景掩膜；将点云前背景掩膜与点云坐标信息拼接后进行栅格级特征提取，获得点云的三维栅格级特征；将点云的三维栅格级特征进行融合特征编码，得到伪图像特征编码；进行伪图像特征编码和检测目标位置、尺寸、朝向和类别信息的回归，获得点云检测结果。本发明在点级别和体素级别特征有效融合的基础上，实现端到端的三维目标检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116052124A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310051583.X
申请日：2023-02-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种多相机生成局部地图模板理解加强目标检测方法及系统，其包括：以同一帧多个车载相机的图像作为信息源，构建自车感知范围内的生成式局部地图；基于生成式局部地图，通过静态环境模板生成式地图与动态目标检测的交互式学习与交叉注意力增强，由目标检测障碍物信息分辨静态要素是否被遮挡，补全被遮挡区域，通过静态要素约束动态障碍物的位置与状态，完善目标检测；利用生成式局部地图约束目标检测后处理，输出静态要素的语义图层和动态要素的三维包围框，由目标检测增强局部地图生成过程的完整性。本发明使用交叉注意力机制处理动态目标在静态环境模板的约束和静态模板被动态目标的遮挡，联合增强局部地图和目标检测的性能。
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公开(公告)号：CN115965970A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310051370.7
申请日：2023-02-02
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/26 , G06V20/58 , G06V10/22 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于隐式的集合预测实现鸟瞰图语义分割的方法及系统，其包括：对高精度地图中标注数据进行预处理，将高精度地图的语义图层转化为标注的多边形图层；提取标注的多边形图层中的语义特征，对语义特征进行预测头分析，实现多视角相机的拼接和融合，以由隐式集合预测最终的多边形分割框；将图像平面与俯视图的视角进行转换，完成基于变换器的隐式预测。本发明能使网络同时感知动态物体和静态道路，降低感知网络计算量；可以在自动驾驶领域中应用。
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公开(公告)号：CN115931033A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211706683.3
申请日：2022-12-27
Applicant: 清华大学
IPC: G01D18/00 , G01M17/007
Abstract: 本发明涉及一种车辆信誉评估方法、系统、处理设备及存储介质，该方法包括：获取若干众包车辆的具有地图元素置信度的车端局部地图；基于每一众包车辆的具有地图元素置信度的车端局部地图，建立路段或链接关系；基于各众包车辆的车辆ID、车辆信誉和总地图元素，根据建立的路段或链接关系，对地图元素进行关联，得到关联结果，进而确定特定会员车辆；根据关联结果和特定会员车辆，各众包车辆对每一地图元素进行投票，并更新众包车辆的信誉值，基于本发明得到的更新后的信誉值，能够有效评估车辆传感器数据的可靠性，可以广泛应用于自动驾驶领域中。
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公开(公告)号：CN111860274B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010673722.9
申请日：2020-07-14
Applicant: 清华大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于头部朝向与上半身骨架特征的交警指挥手势识别方法，其包括以下步骤：车载相机采集得到视频或原始图像序列后，进行交警检测、姿态估计与跟踪，确定目标交警的上半身关节点在图像中的像素坐标；估计交警头部朝向，通过交警头部朝向判断交警的指挥对象是否为自车；交警指挥手势识别，包括提取上半身骨架空间特征、提取上半身骨架时序特征和手势分类。本发明具有较高的识别准确率，能保证识别的稳定性；在节省计算资源的同时还能避免自车非交警识别对象时对手势的误判。
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公开(公告)号：CN115795808A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211391599.7
申请日：2022-11-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶决策危险场景生成方法、系统、设备及介质，包括：提取实车道路测试中自动驾驶车辆发生司机接管情况时的场景的静态要素信息和动态要素信息；根据提取的静态要素信息和动态要素信息，建立动态要素行为模型；设定动态要素行为模型的参数空间，确定每次模拟仿真测试中动态要素行为模型的参数组合，并构建危险场景；对构建出危险场景的参数组合进行聚类和拟合，生成该参数组合下的危险场景区域，本发明能够实现危险场景的高效生成，可以广泛应用于智能车辆领域中。
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