[发明专利]单目相机障碍物感知方法有效
| 申请号： | 201910875945.0 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN110717404B | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 唐汇 | 申请（专利权）人： | 禾多科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/62;G06T7/66 |
| 代理公司： | 北京远大卓悦知识产权代理有限公司 11369 | 代理人： | 程丽娜 |
| 地址： | 100089 北京市海淀区阜外亮*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种单目相机障碍物感知方法，包括：对单目相机获取的图片不断卷积提取特征得到所述图片的特征图；利用预设的深度学习模型识别所述特征图上的障碍物，并将所述障碍物框选，以得到2D的障碍物框架图，其中，所述深度学习模型以障碍物的中心为回归点，通过障碍物的实际长和宽不断纠正特征图中框选的障碍物的长和宽而得到；通过所述特征图预测所述图片中的障碍物的深度值，基于所述深度值和2D的障碍物框架图得到对应于所述图片的3D的障碍物标记图。其通过对障碍物的长度和宽度的回归替代传统的对障碍物的框选回归，使得对障碍物的感知更加准确、高效且稳定。 | ||
| 搜索关键词： | 相机 障碍物 感知 方法 | ||
【主权项】：
1.一种单目相机障碍物感知方法，其中，包括：/n对单目相机获取的图片不断卷积提取特征得到所述图片的特征图；/n利用预设的深度学习模型识别所述特征图上的障碍物，并将所述障碍物框选，以得到2D的障碍物框架图，其中，所述深度学习模型以障碍物的中心为回归点，通过障碍物的实际长和宽不断纠正特征图中框选的障碍物的长和宽而得到；/n通过所述特征图预测所述图片中的障碍物的深度值，基于所述深度值和2D的障碍物框架图得到对应于所述图片的3D的障碍物标记图。/n
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