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[发明专利]目标分割追踪方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110968211.4有效
发明人： 欧阳真超;董晓云;崔家赫;果泽龄;牛建伟 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种多目标分割追踪方法、装置、电子设备和存储介质，首先通过卷积神经网络对待处理图像进行卷积编码并构建特征金字塔；根据特征金字塔对各个目标的类别和位置进行预测，并计算各个目标的形心坐标；然后对各个目标的轮廓进行回归，并基于形心坐标计算各个目标的轮廓点的坐标；根据轮廓点的坐标生成目标的追踪向量；最后对连续帧中的各个目标的追踪向量进行匹配，获得各个目标的追踪ID。本申请实施例基于形心坐标预测目标的轮廓点的坐标，并计算目标追踪向量，将复杂的多目标分割追踪问题转化为目标形心的定位、轮廓和追踪向量的生成问题，简化了模型预测难度和学习难度，提升了模型总体的推算速度。
目标分割追踪方法装置电子设备存储介质

[发明专利]SLAM地图拓扑评估方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310506978.4在审
发明人： 欧阳真超;胡庆雷;李东禹;崔家赫;张昌杰 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本申请涉及建图技术领域，特别涉及一种SLAM地图拓扑评估方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取目标区域的点云数据；将点云数据输入训练完成的深度学习点云语义分割模型，对预定义的静态场景语义类别的点云进行平面检测得到候选平面集合和对应估计的法向信息；通过平行平面检测条件构建候选平面集合中候选平面的邻接矩阵，计算共平面点方差；对法向信息进行法向凝聚聚类得到多个法向子簇，基于每个子簇的法向计算法向熵均值，根据共平面点方差和/或法向熵均值确定目标区域的同步定位与建图SLAM地图的地图拓扑评估结果。由此，解决了相关技术中SLAM位姿估计受到环境和测量装置的限制，精度估计方式有限等问题。
slam 地图拓扑评估方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于异常点去除的鲁棒椭圆拟合方法-CN202211656416.X在审
发明人：胡庆雷;龙宸溶;欧阳真超;邵小东;郑建英;郭雷 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异常点去除的鲁棒椭圆拟合方法。首先根据异常点与内点服从不同的分布，计算点的概率密度，通过设置阈值自适应的去除异常点。其次，将筛选后的数据进行极坐标转换。之后根据转换后数据的几何特性，利用等区间分块线性化聚类算法对极坐标转换后的数据进行聚类，找到属于候选椭圆的点集合。最后，对候选点利用最小二乘法进行椭圆拟合，得到椭圆参数。具体而言，异常点去除可以有效帮助消除图像中一些短弧的影响，而聚类可以进一步筛选出属于候选椭圆的点，避免错误拟合，从而提高了拟合精度。本发明计算量小，耗时短，可以有效实现从一组共面数据点中拟合出椭圆，并且对异常值和噪声有更好的鲁棒性。
一种基于异常去除椭圆拟合方法

[发明专利]基于人在环优化的点云语义SLAM的方法、系统及装置-CN202211160212.7在审
发明人： 欧阳真超;胡庆雷;李东禹;郭鹏宇;王薪宇;张昌杰 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06T7/579 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人在环优化的机器人点云语义SLAM方法、系统及装置，其中，该方法包括：S1、移动机器人上的激光雷达对目标地点进行数据采集，得到每帧点云的相对位姿信息，完成建图；S2、建立点云连续轨迹，人工观测建图误差，构建稠密因子图，然后基于因子图进行全局优化，调整总体点云错误；S3、基于预定义的点云语义类别并采用标注工具进行叠加地图的点云语义标注，累计点云语义标记结果得到点云语义分割数据集；S4、基于点云语义分割数据集进行分割模型的训练和评估得到训练和评估后的分割模型；S5、基于训练和评估后的分割模型，进行点云语义定位与优化。采用本发明可以实现点云语义定位与优化。
基于优化语义 slam 方法系统装置

[发明专利]基于着色点云的目标检测方法、装置和电子设备-CN202110366227.8有效
发明人： 欧阳真超;董晓云;任涛;崔家赫;果泽龄;任璐;牛建伟 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种基于着色点云的目标检测方法、装置和电子设备，基于着色点云的目标检测方法包括：首先对雷达及相机采集到的运行场景数据进行融合运算，获得能够感知场景的目标着色点云数据；然后将目标着色点云数据输入至训练好的目标检测模型进行运算，输出运行场景的检测结果。本申请实施例首先基于前融合策略将相机和雷达采集到的运行场景数据进行融合获得目标着色点云数据，目标着色点云数据同时保留了纹理信息和空间位置信息，然后再通过训练好的目标检测模型对目标着色点云数据进行基于神经网络的推算，获得每个目标的位置和类别，从而能够高效且准确地对车辆运行场景进行目标检测，获得检测结果。
基于着色目标检测方法装置电子设备

[发明专利]自动建图方法、装置、移动机器人及可读存储介质-CN202110138351.9有效
发明人： 欧阳真超;谷宁波;任涛;牛建伟;马群;李青锋 -专利权人：杭州荷尖科技合伙企业(有限合伙)
申请日： 2021-02-01 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G01C21/32 文献下载
摘要：本申请提出一种自动建图方法、装置、移动机器人及可读存储介质，涉及机器人技术领域。该方法包括：根据当前检测点及各历史检测点的三维点云集生成当前鸟瞰图；根据在当前检测点的当前感知范围所对应的局部点云集、局部鸟瞰图及目标点，在避免碰撞的条件下进行最大似然路径搜索，以获得到达目标点的目标路径，目标路径中包括位于当前感知范围的圆弧上的第一中间点，位于局部鸟瞰图的底边上属于未探测区域的第二中间点；若获得，则控制移动机器人移动至第一中间点，并将第一中间点更新为当前检测点；若未获得，则旋转角度并再次搜索目标路径；若旋转一周仍未搜索到目标路径，则将当前鸟瞰图作为目标场景地图。由此，可进行自主导航及建图。
自动方法装置移动机器人可读存储介质

[发明专利]心动过速事件早期风险评估的模型的建立方法及其装置-CN202011243298.0有效
发明人：李德玉;刘晓莉;张政波;欧阳真超 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-11-10 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种普适的个体化心动过速事件风险实时评估和早期预警模型建立方法及装置。本方法通过易获取的连续监测生命体征和电子健康档案信息，利用先进的人工智能深度学习和无监督学习方法，实现对住院患者的心动过速事件风险实时评估和早期预警，从而辅助医生及早对患者进行治疗和干预并降低医护人工的工作负荷。本方法的执行步骤主要分为：1)数据集构建模块；2)数据处理模块；3)模型构建与评估模块。本申请经过不同场景数据集的验证，具有良好的预测性能，并且本方法仅基于临床容易获取的信息即可提早0‑6小时预测心动过速事件的发生，适用于不同场景和医疗资源配置的机构。
心动过速事件早期风险评估模型建立方法及其装置

[发明专利]三维点云地图构建方法、系统-CN202111276787.0在审
发明人： 欧阳真超;朱进文;果泽林;董晓云;牛建伟 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种三维点云地图构建方法、系统，用于机器人对未知场景的三维点云地图构建和测绘任务。现有大型人工场景的三维空间建图方案在规划行走路线时随机选取目标点，对建图效果产生了不利影响。本申请利用多线激光雷达和SLAM算法获得场景的三维空间结构信息；然后，基于信息增益期望最大化选择最佳目标点；接着，基于三维地图信息和机器人三维形态生成从当前位置到最佳目标点的探索路径；最后，基于探索路径进行寻迹导航移动。随着地图信息不断变化，机器人基于更新的地图选择新的目标点，并反复迭代，直到目标地图的二维栅格地图形成封闭的已探索空间，并输出全局三维点云地图。
三维地图构建方法系统

[发明专利]基于雷达和图像数据融合的深度学习车载障碍物检测方法-CN201711459314.8有效
发明人：牛建伟;齐之平;欧阳真超 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于智能设备传感器数据融合和深度学习的目标检测算法，通过融合的雷达点云数据和摄像头数据，丰富了检测模型所能够感知的数据特征类型。并通过在不同配置的数据通道融合进行模型训练，选择最佳的通道配置，提高检测准确度的同时降低计算功耗。通过在真实数据上进行测试确定了适合真实情况的通道配置，达到利用Yolo深度卷积神经网络模型处理融合数据，进行道路场景的目标障碍物检测目标。
基于雷达图像数据融合深度学习车载障碍物检测方法

[发明专利]基于点云的语义SLAM方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110366381.5在审
发明人： 欧阳真超;何云翔;董晓云;崔家赫;任璐;牛建伟 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种基于点云的语义SLAM方法、装置、电子设备和存储介质，首先通过语义分割模型对每一帧数据中的三维点云进行分割，获得各个三维点云的类别；根据类别对每一帧数据中的静态点云进行特征提取，获得几何特征；再对每连续两帧数据的几何特征进行运算，获得位姿变换矩阵；最后基于位姿变换矩阵进行累积配准，获取运动目标的位置和姿态并构建全局地图。在进行运动目标的定位和地图构建时，通过语义分割模型对三维点云进行分割，获得三维点云的类别，再结合几何特征提取算法及三维点云的类别对每一帧数据中的静态点云进行几何特征提取，可以降低动态目标对累积配准过程的干扰，高效准确地获取到运动目标的位置及姿态，并进行全局地图的构建。
基于语义 slam 方法装置电子设备存储介质

[发明专利]目标检测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110048203.8在审
发明人： 欧阳真超;董晓云;崔家赫;李延祺;牛建伟 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例中提供了一种目标检测方法、装置、电子设备和存储介质，首先将雷达采集到的当前时间戳的点云数据投影到相机视场中，获得点云前视投影图；并对当前时间戳的投影图中的点云数据进行上采样，获得点云的深度图和点云的反射率图；再将深度图、反射率图与对应的时间戳的RGB图像数据融合获得融合数据特征图；将融合数据特征图输入训练好的目标检测网络进行目标检测，获得目标检测结果。本申请通过将雷达采集到的数据与相机采集到的图像进行融合，从而获得更加丰富的数据，并基于融合数据特征图进行目标检测，以提高目标检测结果的准确度。
目标检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于对抗生成网络的雷达生成彩色语义图像系统及方法-CN201711130653.1有效
发明人：牛建伟;欧阳真超;齐之平 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2017-11-15 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于条件对抗生成网络的雷达生成彩色语义图像系统及方法，属于传感器和人工智能技术领域。所述的系统包括基于雷达点云和摄像头的数据采集模块，原始雷达点云上采样模块，基于条件对抗生成网络的模型训练模块和基于条件对抗生成网络的模型使用模块。本发明提供的方法，首先构建雷达点云‑RGB图像训练集，构建基于卷积神经网络的条件对抗生成网络进行模型训练，最终使得模型在仅利用稀疏的雷达点云数据和训练好的条件对抗生成网络模型实时的在车载环境下生成带有语义的彩色道路场景图像，并用于自动驾驶和辅助驾驶分析。本发明网络效率更高，能加速网络参数调整趋向更优结果，保证准确性和稳定性都相对较高。
基于对抗生成网络雷达彩色语义图像系统方法

[发明专利]多目标追踪方法、装置、电子设备和存储介质-CN202011389061.3在审
发明人： 欧阳真超;董晓云;崔家赫;牛建伟 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06T7/215 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种多目标追踪方法、装置、电子设备和存储介质，将多目标追踪方法分为分割及追踪两个过程，首先通过轻量级的目标检测分割模型对待处理图像进行目标检测及分割处理，以获得待处理图像中的待追踪目标的分割结果，并基于目标检测分割模型中的追踪向量生成算法对分割结果进行运算，生成待追踪目标的追踪向量；最后通过目标追踪模型对待追踪目标的追踪向量进行帧间相似度匹配，完成对处理图像中的待追踪目标的追踪。采用轻量级的目标检测分割模型架构可以实现对模型体积的压缩和推算加速，且基于分割结果生成的追踪向量与直接生成的追踪向量相比，背景噪声更少，可以更好的适应目标被遮挡和部分可见的情况，增强了模型的追踪精度。
多目标追踪方法装置电子设备存储介质

[发明专利]交通信号灯检测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202011292400.6在审
发明人： 欧阳真超;董晓云;崔家赫;李延祺;牛建伟 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种交通信号灯检测方法、装置、电子设备和存储介质，通过交通信号灯检测模型对获取到的待检测图像进行卷积处理，从而获取所述待检测图像中包括的交通信号灯的候选区域；再通过交通信号灯分类模型对候选区域进行分类运算，最终获得所述待检测图像中包括的交通信号灯的类别。本申请在进行交通信号灯的类别检测时，仅需要对预先检测到的候选区域进行分类运算，而不是对整个图像进行分类运算，在无需对模型尺寸进行压缩的前提下，提高交通信号灯类别检测的速度和效率，降低了检测过程中需要占用的内存，同时也保证了交通信号灯检测结果的准确度。
交通信号灯检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]标定方法以及装置、存储介质、电子装置-CN202011094343.0在审
发明人： 欧阳真超;崔家赫;何云翔;朱进文;牛建伟 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2020-10-14 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本申请实施例中提供了标定方法以及装置、存储介质、电子装置，其中所述方法包括：采集固态激光雷达的点云数据，获取标定板所在的区域；根据所述区域提取得到标定板点云；通过非线性优化拟合出所述标定板的第一角点位置坐标，其中，所述第一角点位置坐标为所述传感器中的固态激光雷达对标定板进行测量所得到点云的三维内角点坐标；根据所述标定板的第二角点位置坐标和所述第一角点位置坐标，获得所述传感器的外参转换矩阵，其中，所述第二角点位置坐标为所述传感器中的相机的对标定板进行拍摄所得到图像的二维内角点坐标；通过所述外参转换矩阵在所述传感器中进行标定。采用本申请中的方案增加标定精度，减少人工干预。
标定方法以及装置存储介质电子

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