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[发明专利]基于360度全景视图的结构化环境中车辆定位方法-CN201910217938.1有效
发明人：陈宗海;戴德云;洪洋;赵皓;王纪凯;包鹏;江建文;徐萌 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2019-03-21 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G01C21/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于360度全景视图的结构化环境中车辆定位方法，包括：通过GPS传感器、或者结合上一时刻的定位结果与车辆运行速度获取当前时刻车辆第一定位信息；对当前时刻车辆的360度全景视图进行特征提取，并计算特征与车辆的相对距离向量；以第一定位信息区域内的地图作为匹配搜索范围，在匹配搜索范围内搜索与提取到的特征最匹配的一系列位置点，得到全局位置向量；利用全局位置向量与相对距离向量，计算当前时刻的车辆位置。该方法具有可移植性强、成本低，精度高的优点。
基于 360 全景视图结构环境车辆定位方法

[发明专利]基于深度学习的无监督端到端的驾驶环境感知方法-CN201911345900.9有效
发明人：陈宗海;洪洋;王纪凯;戴德云;赵皓;包鹏;江建文 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的无监督端到端的驾驶环境感知方法，包括：利用双目相机进行图像采集，并通过预处理获得训练数据；利用训练数据中两个连续的大小相同的立体图像对训练光流估计网络、位姿估计网络、深度估计网络以及运动分割；利用三个网络的输出结果进行刚性配准，来优化位姿估计网络的输出；利用深度估计网络的输出，以及优化后的位姿估计网络的输出计算由摄像机运动引起的刚性流，并与光流估计网络的输出进行流一致性检查，从而进行运动分割。上述方法采用无监督的端到端框架不需要真值深度、位姿和光流作为标签监督训练，并且能够获得具有绝对尺度的相机位姿和稠密的深度图估计，从而可以以较高的精度分割出动态物体。
基于深度学习监督端到端驾驶环境感知方法

[发明专利]一种基于多粒度物体模型的室内语义地图构建方法及系统-CN202110326761.6有效
发明人：陈宗海;林士琪;王纪凯;徐萌;周路鹏;包鹏;戴德云;赵皓 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多粒度物体模型的室内语义地图构建方法及系统，其方法包括：S1：采集环境数据，得到RGB图像，并进行实例分割，得到物体的二维RGB图像和深度图；S2：根据二维RGB图像和深度图，生成基于稠密点云的物体模型；步骤S3：对二维RGB图像进行特征提取，通过帧间特征匹配计算相机位姿；并结合稠密点云，获得初始三维体素模型；S4：去除体素外点，得到物体的精确三维体素模型；S5：基于精确三维体素模型构建长方体模型，得到多粒度物体语义地图。本发明采用三维体素和长方体为物体进行多粒度建模，增强了系统的可扩展性，减少了系统的存储资源，并结合多帧观测进行体素外点的去除，避免了由观测噪声和实例分割误差导致的体素模型构建错误。
一种基于粒度物体模型室内语义地图构建方法系统

[发明专利]基于物体尺寸先验信息的单目视觉SLAM方法-CN202110319979.9有效
发明人：陈宗海;李晓晗;王纪凯;戴德云;林士琪;徐萌 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-03-25 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于物体尺寸先验信息的单目视觉SLAM方法，通过目标检测方法获取物体语义信息，并利用先验物体尺度信息降低单目视觉SLAM过程中的尺度不确定性，利用帧间物体信息的轨迹平滑模块在前端检测到新物体时构建局部地图来减少局部地图漂移。结合物体尺度先验信息的集束调整位姿优化框架通过增加物体尺度先验这一约束，联合路标点和相机位姿同时优化，提高系统整体建图精度。该方案仅利用单目相机作为唯一传感器，成本低，且系统可移植性强。
基于物体尺寸先验信息目视 slam 方法

[发明专利]一种基于点云多视角投影图的激光里程计算法-CN202110267205.6有效
发明人：陈宗海;裴浩渊;王纪凯;戴德云;徐萌;林士琪 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T7/215 文献下载
摘要：本发明提出一种基于点云多视角投影图的激光里程计算法，应用于移动机器人以及自动驾驶平台，包括如下步骤：步骤1、对三维激光点云数据进行多视角二维投影，得到环境的柱面全景投影视图、鸟瞰图，进一步对投影进行分割得到多视角点云投影图；步骤2、构建多视角位姿估计网络，在点云投影图上提取环境几何结构特征；步骤3、计算基于位姿绝对值的位姿损失函数以及基于稳定点区域的光度重投影误差损失函数；步骤4、根据位姿损失函数训练神经网络模型，所述神经网络模型能够根据输入的前后帧点云数据估计相对位姿变换。
一种基于点云多视角投影图激光里程计算法

[发明专利]一种动态场景下的基于概率传递模型的环境感知方法-CN202010909488.5有效
发明人：陈宗海;李奥;王纪凯;戴德云;徐萌 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2020-09-02 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明公开了一种动态场景下的基于概率传递模型的环境感知方法，首先利用几何模型剔除待处理图像中的动态特征点，获得几何模型下特征点的动态概率；利用Mask R‑CNN神经网络模型进行语义分割，根据语义分割结果得到待处理图像中动态物体所在区域；结合动态特征点在几何模型和语义分割下的状态概率，基于贝叶斯定理的概率传递模型更新待处理图像中特征点的状态概率，剔除动态异常点，从而减少由于动态特征点造成的错误数据关联，保证视觉SLAM系统的定位精度和建图质量。该方法能够消除动态物体造成SLAM系统前端出现错误的数据关联，提升视觉SLAM系统在动态场景下的定位精度和鲁棒性。
一种动态场景基于概率传递模型环境感知方法

[发明专利]一种基于插值网络的视觉SLAM方法及系统-CN202210354322.0在审
发明人：陈宗海;朱镇坤;戴德云;王纪凯;徐萌;林士琪;魏超 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于插值网络的视觉SLAM方法及系统，其方法包括：S1：采集图像数据集，利用深度学习方法，训练视觉SLAM系统中插值网络，预测两帧连续图像的中间帧；S2：根据转弯检测模块基于特征点法利用特征提取和匹配，或基于直接法利用最小化光度误差，求解相邻的前后帧对应的旋转矩阵R和平移向量t，同时判断车辆是否在转弯；S3：当车辆正在转弯，启动插值网络，根据前后帧图像，插入中间帧，并利用图像质量检测模块判断是否保留中间帧，若通过检测，对前后帧和中间帧进行S2操作，否则只对前后帧进行S2操作，求解R，t，完成全局定位和后续建图。本发明提供的方法，基于成本与精度，利用插值网络，提供了一种鲁棒性强、成本低、精度高的车辆定位方法。
一种基于网络视觉 slam 方法系统

[发明专利]轨迹数据集差异性度量方法、系统、设备及存储介质-CN202210364773.2在审
发明人：陈宗海;包鹏;王纪凯;戴德云;赵皓 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种轨迹数据集差异性度量方法、系统、设备及存储介质，将多轨迹的时空依赖关系形式化表达为条件分布，利用已有车辆轨迹数据估计条件分布密度模型的参数，利用具备解析形式的概率密度分布近似轨迹数据集蕴含的条件分布，并利用基于采样的方法计算条件分布之间的距离，从而度量轨迹数据集的差异性。本发明首次度量多车轨迹数据集中时空依赖关系的差异性，表征了不同交通场景下车辆交互特性和时空依赖关系的差异性，有助于理解和量化不同交通场景的差异性，理解同一交通场景下多车之间时空依赖关系的变化特性和规律，帮助针对不同交通场景和同一时变交通场景进行单独处理和针对性研究。
轨迹数据差异性度量方法系统设备存储介质

[发明专利]基于特征匹配网络的SLAM方法、系统、设备及存储介质-CN202210228298.6在审
发明人：陈宗海;朱镇坤;戴德云;王纪凯;徐萌;林士琪;魏超 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征匹配网络的SLAM方法、系统、设备及存储介质，通过SLAM的运行模式训练原本针对匹配任务的特征提取网络，将训练完毕的基于匹配任务的特征提取网络嵌入到SLAM系统框架中，优化原有SLAM系统框架，提高了所设计的SLAM系统的鲁棒性，使其能够很好的应对各类SLAM场景的挑战，保证了定位和建图精度；此外，利用训练完毕的基于匹配任务的特征提取网络从单目相机采集的图像中进行特征点提取，由于只需要单目相机即可完成，从而降低智能车的成本。上述方案整体成本低，不需要对环境及车辆自身进行改造，可移植性强。
基于特征匹配网络 slam 方法系统设备存储介质

[发明专利]一种车辆轨迹生成方法及装置-CN202111404830.7在审
发明人：陈宗海;包鹏;王纪凯;戴德云;赵皓 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明一种车辆轨迹生成方法，将真实多车轨迹和基于多车位置条件得到的生成多车轨迹传递给分类鉴别器得到第一logit向量和第一特征向量，基于第一logit向量采用对抗学习的方式训练分类鉴别器；将真实多车轨迹和生成多车轨迹传递给回归鉴别器得到第二logit向量和第二特征向量，基于第二logit向量训练回归鉴别器；基于第一和第二特征向量、第一和第二logit向量采用对抗学习的方式训练生成器，得到目标生成器；将多车位置条件和高斯过程采样传递给目标生成器得到目标多车轨迹。上述过程，基于多车位置条件、对抗算法对生成器进行训练，目标多车轨迹可生成与真实数据同分布的多车轨迹，提高了多车轨迹生成的准确性和真实性。
一种车辆轨迹生成方法装置

[发明专利]一种基于多信息融合的3D目标检测方法及系统-CN202110263162.4在审
发明人：陈宗海;戴德云;王纪凯;包鹏;赵皓;林士琪;徐萌 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多信息融合的3D目标检测方法及系统，其方法包括：步骤S1：分别采集行车图像和点云信息，并进行预处理；步骤S2：基于行车图像，利用2D目标检测器，得到2D目标框及其得分；步骤S3：基于点云信息，利用3D目标检测器，得到候选3D目标框；步骤S4：利用2D目标框和候选3D目标框的对应关系，以及2D目标框得分，对候选3D目标框进行筛选，得到3D目标框。通过引入视觉信息，弥补了稀疏点云的不足。通过2D检测结果对3D目标框进行约束，提高了3D目标框的召回率，减小了误检、漏检的概率。通过将图像和点云进行后融合，当其中一种数据受干扰时，可通过另一种数据检测出目标，提高了目标检测的鲁棒性。
一种基于信息融合目标检测方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的单目视觉SLAM定位方法-CN202110068068.3在审
发明人：陈宗海;朱镇坤;戴德云;王纪凯;徐萌;林士琪;魏超 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的单目视觉SLAM定位方法，利用安装在车辆上的单目相机进行初始图像采集，并基于深度学习对采集的初始图像数据进行离线训练，获得训练好的UnSuperPoint模型；通过车辆上的单目相机实时获取车辆的路况信息，并将实时拍摄的每一帧图片送入到训练好的UnSuperPoint模型中，提取出特征描述子，并进行匹配；通过匹配的特征点获得本质矩阵，得到平移量和旋转量；利用各帧图片之间的平移量和旋转量计算得到所述单目相机真实的三维空间坐标，进而对车辆进行定位。上述方法鲁棒性强、成本低、精度高，能够克服激光雷达成本高、激光信号丢失导致定位失败，以及复杂场景下跟踪失败的问题。
一种基于深度学习目视 slam 定位方法

[发明专利]一种方向盘转角测量方法及装置、系统-CN201811496133.7在审
发明人：陈宗海;戴德云;洪洋;赵皓;王纪凯;包鹏;江建文;徐萌 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2018-12-07 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本申请提供了一种方向盘转角测量方法及装置、系统，获取包括方向盘的图像和设置在方向盘上的标记物的图像的图像帧，提取图像帧中的标记物的特征，依据标记物的特征，由第一图像帧中方向盘的转角，计算第二图像帧中的方向盘的转角，可见，基于视觉测量方向的转角，而无需传感器采集参数，因此，无需在车辆上设置传感器，所以，有利于保证车辆的安全性。
方向盘转角标记物图像帧测量方法及装置方向盘转角图像传感器采集视觉测量提取图像传感器申请保证

[发明专利]一种机动车驾驶培训系统-CN201811494848.9在审
发明人：陈宗海;包鹏;王纪凯;赵皓;江建文;张启彬;戴德云;洪洋;徐萌 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2018-12-07 - 公布日： 2019-01-25 - 主分类号： G09B19/16 文献下载
摘要：本申请提供了一种机动车驾驶培训系统，包括：信息融合模块和通用教学模块，信息融合模块中包括定位单元、方向盘信息获取单元和档位信息获取单元；定位单元用于检测机动车的位姿信息，方向盘信息获取单元用于获取方向盘的转角信息，档位信息获取单元用于获取档位信息；通用教学模块中包括实时训练单元和后训练单元；实时训练单元用于在实时训练阶段依据机动车的位置信息、方向盘的转角信息及档位信息，发出操作提示信息；后训练单元用于依据信息融合模块在实时训练阶段采集的信息，评估在实时训练阶段的操作。基于上述结构，通用教学模块依据信息融合模块获取的信息，提供预习‑学习‑复习的机动车驾驶培训模式，因此，具有较高的培训效率。
实时训练信息融合模块档位信息方向盘机动车驾驶培训教学模块信息获取单元定位单元获取单元训练单元转角信息通用机动车操作提示信息培训效率位姿信息采集检测评估申请学习

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