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公开(公告)号：CN113029185B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202110239166.9
申请日：2021-03-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种众包式高精度地图更新中道路标线变化检测方法及系统，其包括：根据车载摄像机获得原始图像序列或视频之后，确定路段，得到道路路段的车道标记占用值；将检测到的道路标线中心点由像素坐标转换为世界坐标，对车道标记分类；跟踪车道标志位置，计算车道标志置信度；过滤置信度，并更新置信度，完成检测。本发明检测过程效率较高，可以广泛在高精度地图数据更新技术领域中应用。
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公开(公告)号：CN112862839B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202110203999.X
申请日：2021-02-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种地图要素语义分割鲁棒性增强方法和系统，其特征在于包括以下步骤：1)按照时序将车载的摄像头传感器采集到的行驶场景视频分为独立的视频帧。2)基于预设的语义分割网络对步骤1)中各独立的视频帧数据进行语义分割，得到各帧图像中各类地图要素语义分割结果对应的掩膜，并在相邻帧图像之间引入光流信息，以增强视频语义分割稳定性。本发明仅使用摄像头传感器的连续视频信息，通过光流信息将每帧语义分割结果连接，能够通过较低的成本实现鲁棒的地图要素精确识别；因此，本发明可以广泛应用于自动驾驶领域。本发明可以广泛应用于自动驾驶领域。
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公开(公告)号：CN112818942B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110243281.3
申请日：2021-03-05
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明属于智能汽车的环境感知技术领域，涉及一种车辆行驶过程中行人动作识别方法和系统，包括以下步骤：S1获取行人视频图像；S2从行人视频图像中提取行人的2D关节点坐标和骨架；S3根据2D关节点坐标估算行人的3D关节点坐标，并对3D关节点坐标进行归一化；S4将骨架和经过归一化的3D关节点坐标输入时空自适应图网络模型，获得行人识别结果。其不仅可以解决由于行人的身高、衣着，交通场景光照、动作种类多以及复杂度高等因素的影响，同时克服了车辆在行驶过程中，行人检测尺度变化的影响，有效提升行人动作检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113052966B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110243239.1
申请日：2021-03-05
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶众包高精度地图更新方法、系统及介质，其包括：输入众包多源信息；将众包多源信息传输至区块链处理模块内进行区块地图更新；将网络中更新的地图模块回传至车端，进行车端更新，替换未更新的区块地图数据，完成整个链路的数据更新。本发明每辆自动驾驶车辆都作为独立处理单元，具备实时处理数据的能力，每辆车都可以作为区块链中的一个节点参与地图更新中，不仅能够有效利用众包量产车中所获取的实时数据，而且可以提高更新频率，降低地图更新成本。本发明可以广泛在自动驾驶高精度地图技术领域中应用。
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公开(公告)号：CN114518106A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210085972.X
申请日：2022-01-25
Applicant: 清华大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明涉及一种高精度地图垂向要素更新检测方法、系统、介质及设备，其包括：从获取的原始图像数据中检测出图片中的地图垂向要素，得到每个被检测的所述垂向要素的像素边缘点；将获取的相邻时刻图像上的垂向要素进行关联，得到相邻时刻图像中相应关联像素之间的速度向量；根据速度向量得到车辆位置姿态信息，利用车辆位置姿态信息将被检测到的垂向要素的上边缘与下边缘点的像素转标转换为世界坐标系，得到垂向要素相对于车辆的距离；根据垂向要素相对于车辆的距离确定垂直物体是否存在，并计算垂直物体存在的置信度，同时确定垂直物体的位置；根据垂直物体存在的置信度和位置，更新高精度地图数据库。本发明能高效的完成高精地图的更新。
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公开(公告)号：CN113158804A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110307019.0
申请日：2021-03-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明属于智能汽车的环境感知技术领域，涉及一种基于3D姿态的端到端交警手势识别方法和系统，包括以下步骤：S1获取交警视频图像；S2从交警视频图像中提取交警的2D关节点坐标和骨架；S3将建立2D到3D的转换关系，根据转换关系将2D关节点坐标和骨架转化成3D骨架图像，并重新确定3D关节点坐标；S4根据3D骨架图像和3D关节点坐标建立时空表征信息，将时空表征信息输入时空自适应图网络模型，获得交警手势识别结果。其能够对交警的3D姿态进行提取，不仅可以反映交警真实空间运动状态，也可以实时、准确地推断出交警的指挥方向。
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公开(公告)号：CN112818942A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110243281.3
申请日：2021-03-05
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明属于智能汽车的环境感知技术领域，涉及一种车辆行驶过程中行人动作识别方法和系统，包括以下步骤：S1获取行人视频图像；S2从行人视频图像中提取行人的2D关节点坐标和骨架；S3根据2D关节点坐标估算行人的3D关节点坐标，并对3D关节点坐标进行归一化；S4将骨架和经过归一化的3D关节点坐标输入时空自适应图网络模型，获得行人识别结果。其不仅可以解决由于行人的身高、衣着，交通场景光照、动作种类多以及复杂度高等因素的影响，同时克服了车辆在行驶过程中，行人检测尺度变化的影响，有效提升行人动作检测精度。
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公开(公告)号：CN112731357A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011609084.0
申请日：2020-12-30
Applicant: 清华大学
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明涉及一种激光点云里程计定位误差的实时修正方法和系统，其特征在于包括以下步骤：1)从装备有激光雷达的智能网联车辆所采集的历史激光点云数据中，提取路面点云并计算得到模型参数，构建经验模型；2)采用经验模型对智能网联车辆所采集的实时激光点云数据进行实时修正，得到误差消除后的激光点云数据。本发明采用修正模型来修正激光点云里程计的累计定位误差，能够提供更准确的自车位姿估计，同时能够在线的修正激光点云里程计的误差，可以广泛应用于智能网联汽车环境感知领域。
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