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[发明专利]车道线拟合方法、电子设备及存储介质-CN202310009627.2在审
发明人：汪金双;谢钱昆;葛恒赫;尹关;沈卓 -专利权人：浙江零跑科技股份有限公司
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本申请公开了一种车道线拟合方法、电子设备及存储介质，方法包括：提取拍摄得到的车道图像中的车道线模拟点集；将车道线模拟点集中的车道线模拟点映射到车身坐标系下，得到车身坐标系下的车道线模拟点集；基于车身坐标系下的车道线模拟点集中的车道线模拟点对车道线进行初次拟合，得到车身坐标系下的初次拟合车道线；在基于初次拟合车道线确定存在异常拟合的情况下，基于异常拟合点获取分段点；按照分段点对车道线模拟点集进行分段拟合，得到最终拟合车道线。上述方案，通过初次拟合后得到的初次拟合车道线判断是否存在异常拟合，并得到分段点，能够提高拟合准确度。
车道拟合方法电子设备存储介质

[发明专利]一种多源车道线融合方法、设备和存储介质-CN202211617429.6在审
发明人：葛恒赫;汪金双;谢钱昆;尹关;沈卓 -专利权人：浙江零跑科技股份有限公司
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本申请公开了一种多源车道线融合方法、设备和存储介质，该方法包括：利用目标车辆上的若干传感器在当前时刻采集到的环境信息，确定各传感器在当前时刻的若干车道线点集合；基于各传感器在当前时刻的若干车道线点集合，确定至少一个目标点集合，其中，各目标点集合分别属于不同车道线，目标点集合包含至少一个传感器对应的车道线点集合中的点；基于各目标点集合以及历史融合车道线，得到目标车辆在当前时刻的融合车道线，历史融合车道线为目标车辆在历史时刻的融合车道线。通过上述方式，本申请能够实现多源车道线的准确融合。
一种车道融合方法设备存储介质

[发明专利]网络模型训练方法、车道线检测及其属性识别方法、设备-CN202211736619.X在审
发明人：尹关;谢钱昆;葛恒赫;汪金双;沈卓 -专利权人：浙江零跑科技股份有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本申请公开了一种网络模型训练方法、车道线检测及其属性识别方法、设备。该方法包括：获取训练图像和训练图像中车道线上的关键点信息；将训练图像和训练图像上的关键点信息输入网络模型中，得到网络模型预测的预设网格中包含关键的网格的实例特征向量和属性置信度；根据包含关键点的网格的实例特征向量计算得到实例特征损失函数的损失值，以及根据包含关键点的网格的属性置信度计算得到属性损失函数的损失值；以实例特征损失函数的损失值与属性损失函数的损失值之间的加权和变小为目标训练网络模型，直至训练后的网络模型确定出的加权和小于预设损失阈值。本申请能够提高车道线检测及其属性识别的效率。
网络模型训练方法车道检测及其属性识别设备

[发明专利]一种交叉车道线检测方法、电子设备和存储介质-CN202211659656.5在审
发明人：沈卓;汪金双;谢钱昆;葛恒赫;尹关 -专利权人：浙江零跑科技股份有限公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本申请公开了一种交叉车道线检测方法、电子设备和存储介质，该方法包括：确定目标图像包含的每条车道线的特征点集以及每条车道线的拟合直线；基于每条车道线的特征点集和拟合直线，确定每条车道线是否满足预设检测条件；将满足预设检测条件的车道线作为目标车道线；基于目标车道线的拟合直线，获取任意两条目标车道线的交叉检测结果，交叉检测结果包括任意两条目标车道线之间的目标交叉点和/或交叉类型。通过上述方式，本申请能够准确检测任意两条车道线的交叉点以及交叉类型。
一种交叉车道检测方法电子设备存储介质

[发明专利]一种深度卷积神经网单目标跟踪方法、设备及存储设备-CN201710814400.X在审
发明人：陈分雄;陶然;陈沁仪;黄华文;刘建林;尹关;唐曜曜;凌承昆;王典洪 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2017-09-11 - 公布日： 2018-01-26 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供了一种深度卷积神经网单目标跟踪方法、设备及存储设备，所述方法包括步骤对深度卷积神经网络进行预训练；训练后得到深度卷积神经网络模型参数；根据模型参数得到训练后的深度卷积神经网络；初始化训练后的深度卷积神经网络模型的末端网络层以突出跟踪目标特征；获取训练后并初始化后的深度卷积神经网络模型；通过高斯分布融合光流特征点来简化跟踪目标；将简化的跟踪目标输入训练后并初始化后的深度卷积神经网络模型得到输出结果；训练回归模型用于修正所述输出结果得到修正结果；使用修正结果更新深度卷积神经网络模型参数,得到最新的深度卷积神经网络模型。本发明在保证跟踪精度优势的情况下获得实用的算法处理速度。
一种深度卷积神经目标跟踪方法设备存储

[发明专利]一种无线传感网数据压缩方法、设备及其存储设备-CN201710756113.8在审
发明人：陈分雄;唐曜曜;尹关;陶然;黄华文;王典洪;刘建林;林承昆 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2017-08-29 - 公布日： 2018-01-26 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种无线传感网数据压缩方法、设备及其存储设备，所述方法包括采用RBM神经网络构建生成式模型；输入预训练数据对所述生成式模型进行RBM逐层数据压缩预训练；构建初步编解码网络模型；结合AE模型，采用深度压缩算法对所述初步编解码网络模型进行再训练；得到所述预训练数据的高压缩率和高重构精度。一种存储设备，所述存储设备存储指令及数据用于实现所述一种无线传感网数据压缩方法。一种无线传感网数据压缩设备，所述设备包括处理器及所述存储设备；所述处理器加载并执行所述存储设备中的指令及数据用于实现所述的一种方法。本发明可以获得待处理数据的高压缩率及高重构精度。
一种无线传感数据压缩方法设备及其存储

[发明专利]一种权值简约无线传感网数据压缩方法、设备及存储设备-CN201710807692.4在审
发明人：陈分雄;唐曜曜;陈沁仪;尹关;陶然;黄华文;王典洪;刘建林;林承昆 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2017-09-08 - 公布日： 2018-01-26 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种权值简约无线传感网数据压缩方法、设备及存储设备，所述方法包括采用RBM神经网络构建生成式模型；输入预训练数据对所述生成式模型进行RBM逐层数据压缩预训练；构建初步编解码网络模型；结合AE模型，采用深度压缩算法对所述初步编解码网络模型进行再训练；得到所述预训练数据的高压缩率和高重构精度；将再训练后得到的网络模型进行权值简约得到规模压缩的最终网络模型。一种权值简约无线传感网数据压缩设备及存储设备，用于实现所述的一种权值简约无线传感网数据压缩方法。本发明可以获得待处理数据的高压缩率、高重构精度及较小的训练网络规模。
一种简约无线传感数据压缩方法设备存储

[发明专利]一种车辆前向防撞预警方法及系统-CN201710706353.7在审
发明人：陈分雄;尹关;陶然;黄华文;王典洪;刘建林;唐曜曜;凌承昆 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2017-08-16 - 公布日： 2018-01-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种车辆前向防撞预警方法及系统，先获取安装于车辆上的摄像头所拍摄的车辆行使方向上道路的图像，利用相机内参矩阵对图像的视频帧进行去畸变处理，对选定待变换区域src利用进行逆透视变换，根据逆透视变换后的视频帧中本车与目标车辆之间的像素间距离、像素间距离与实际距离之间的转换关系得到本车与目标车辆之间的实际距离，然后实际距离判断是否具有相撞风险，并在具有相撞风险时进行预警。在本车辆距离前面目标车辆过近的情况下，本方法及系统能及时地得知并提醒驾驶员或者自行调整车辆运行状态以避免撞车，且本方法及系统对光照突变、树阴遮挡、路面污渍等众多情况均能准确检测，适用性强、成本低、精度高、实时性以及稳定性较好。
一种车辆预警方法系统

[发明专利]一种智能辅助驾驶方法及系统-CN201710706391.2在审
发明人：陈分雄;尹关;陶然;黄华文;王典洪;刘建林;唐曜曜;凌承昆 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2017-08-16 - 公布日： 2018-01-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种智能辅助驾驶方法及系统，通过下述方法得到车道线首先摄像头所拍摄的车辆行使方向上道路的图像，利用相机内参矩阵对图像的视频帧进行去畸变处理，然后对视频帧的选定待变换区域src进行逆透视变换，对逆透视变换后的视频帧进行阈值分割，分离车道线与背景区域，对阈值分割后的图像的下面部分进行统计，统计出车道线与图像底部的交点，然后以该交点为起点，利用滑动窗口进行搜索，确定车道线对应的m个像素，对m个像素进行曲线方程拟合得到拟合的车道线。本方法及系统能能够将车道线显示于车内显示装置中，且该方法及系统对光照突变、树阴遮挡、路面污渍等众多情况均能准确检测，适用性强、成本低、精度高、实时性以及稳定性较好。
一种智能辅助驾驶方法系统

[发明专利]一种车辆驾驶路径偏移的识别方法及系统-CN201710717866.8在审
发明人：陈分雄;尹关;何泽兵;左宏进;陶然;刘建林;黄华文;王典洪;唐曜曜 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2017-08-16 - 公布日： 2018-01-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种车辆驾驶路径横向偏移的识别方法及系统，该方法及系统先获取安装于车辆上的摄像头所拍摄的车辆行使方向上的道路的图像，利用相机内参矩阵对视频帧进行去畸变处理，对选定待变换区域src进行逆透视变换，然后视频帧进行阈值分割，分离车道线与背景区域，然后统计出出现极大值的位置作为车道线与图像底部的交点，根据所述交点的位置与预设的摄像头在车辆上的横向安装位置之间的间距，判断是否需要进行驾驶路径横向偏移的纠正。在车辆偏离道路中心过远的情况下，本方法及系统能及时地得知并提醒驾驶员或者进行更正，并且该方法及系统对光照突变、树阴遮挡、路面污渍等众多情况均能准确检测，适用性强、成本低、精度高、实时性以及稳定性较好。
一种车辆驾驶路径偏移识别方法系统

[发明专利]一种智能驾驶场景中图像检测方法、设备及其存储设备-CN201710633554.9在审
发明人：陈分雄;凌承昆;尹关;陶然;黄华文;王典洪;唐曜曜;刘建林 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2017-11-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种智能驾驶场景中图像检测方法、设备及其存储设备，所述方法包括步骤接收原始图像的特征图像并生成遮挡图像；把所述原始图像的特征图像与遮挡图像合成得到遮挡后的特征图像；将遮挡后的特征图像进行预测和分类并得到预测结果；进行网络融合形成目标检测网络；训练目标检测网络得到更好的检测精度。一种存储设备，所述设备存储指令及数据用于实现所述一种智能驾驶场景中图像检测方法。一种智能驾驶场景中图像检测设备，所述设备包括处理器及所述存储设备；所述处理器加载并执行所述存储设备中的指令及数据用于实现所述的一种智能驾驶场景中图像检测方法。本发明通过将对抗网络与卷积神经网络综合到一个网络里进行训练，有效提高了图像检测的精度和鲁棒性。
一种智能驾驶场景图像检测方法设备及其存储

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