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[发明专利]偏转角的检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质-CN202110377259.8有效
发明人：杨政;刘飞;邓丹;钱炜;何晓飞 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2021-04-08 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G01C1/00 文献下载
摘要：本申请提供一种偏转角的检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质，其中，该方法包括：获取主车与从车的初始相对偏转角和当前的行驶状态，根据行驶状态，获取与行驶状态对应的状态数据，根据与行驶状态对应的状态数据，获取主车与从车的相对偏转角。该技术方案中，通过在不同的行驶状态下获取不同的行驶状态对应的状态数据，有效的减少状态数据的获取量，使得无人驾驶系统在获取主车与从车的相对偏转角时，能够降低对无人驾驶系统的计算资源的占用，保证无人驾驶系统能够有充足的计算资源来进行决策，避免产生决策延迟，提高无人驾驶的安全性。
偏转检测方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]静态障碍物检测方法、装置、设备及计算机存储介质-CN202210663206.7在审
发明人：伍阔梁;沈阳;王甜甜;钱炜;程浩然;杨政 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本申请提供一种静态障碍物检测方法、装置、设备及计算机存储介质。该方法包括：获取当前时刻的点云数据，将点云数据映射到第一栅格地图，获取第一栅格地图中每个第一栅格的栅格信息；在根据每个第一栅格的栅格信息，确定第一目标栅格中存在障碍物后，确定第一目标栅格的特征向量；在第二栅格地图中获取与第一目标栅格对应的第二目标栅格；获取第二目标栅格在不同时刻的特征向量，并根据第二目标栅格在不同时刻的特征向量，确定障碍物是否为静态障碍物。本实施例与现有技术相比，在深度学习模型外添加了基于前后帧来判断障碍物是否为静态障碍物的方式，从而显著提高了对训练数据类别外障碍物的检测性能。
静态障碍物检测方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]图像处理方法及装置-CN202210845651.5在审
发明人：刘子立;韩佳陆;钱炜;杨政 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本申请提供一种图像处理方法及装置。通过获取最近生成的连续多帧图像的鸟瞰特征图以及对应的定位信息；针对多帧鸟瞰特征图中的每帧鸟瞰特征图，执行以下操作：基于鸟瞰特征图对应的自动驾驶车辆的朝向角，对鸟瞰特征图进行旋转，得到旋转后的鸟瞰特征图；根据鸟瞰特征图对应的自动驾驶车辆的位置坐标，确定旋转后的鸟瞰特征图在融合特征图中所占的目标区域；基于目标区域，将旋转后的鸟瞰特征图融合至融合特征图中。通过对连续多帧鸟瞰特征图中的每一帧分别进行处理，缩短了对图像处理所需要的时延，同时按时序将连续多帧鸟瞰特征图融合到融合特征图中，得到连续多帧鸟瞰特征图的融合特征图，提高对自动驾驶车辆周围环境预测的准确性。
图像处理方法装置

[发明专利]实例深度估计模型的训练方法、装置及设备-CN202210829429.6在审
发明人：彭亮;吴小沛;任海东;钱炜;杨政 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本申请提供一种实例深度估计模型的训练方法、装置及设备。该实例深度估计模型的训练方法包括：获取初始实例深度估计模型，至少包括图像二维信息提取网络和图像三维信息提取网络，图像三维信息提取网络用于基于图像中目标物的二维信息预测图像中目标物的三维信息；图像中目标物的三维信息至少包括目标物的实例深度，目标物的实例深度根据目标物的视觉深度信息和属性深度信息确定。根据多张训练图像和多张训练图像的激光点云数据对初始实例深度估计模型进行训练，以获取每张训练图像中目标物的三维信息。达到终止条件时结束训练，得到目标实例深度估计模型。本申请用以解决在单目3D目标检测中，如何提升实例深度估计的准确性的问题。
实例深度估计模型训练方法装置设备

[发明专利]一种基于线段交并比损失函数的车道线检测方法-CN202210087581.1有效
发明人：郑途;黄亦非;刘洋;唐文剑;杨政;何晓飞 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于线段交并比损失函数的车道线检测方法。获取真实道路场景图片，标注车道线实际位置，构成训练数据集；输入检测模型，获得车道线预测位置；构建线段交并比损失函数，计算车道线的分类损失和车道线的回归损失；优化损失函数进行训练；选择实时待检测的道路场景图片输入到训练后的检测模型中，处理得到车道线预测位置。本发明将车道线视为一个整体进行回归预测，损失函数简单有效，提升整体检测精度，具有很高的优越性。
一种基于线段交并损失函数车道检测方法

[发明专利]一种基于跨层优化的车道线检测方法-CN202210088294.2有效
发明人：郑途;黄亦非;刘洋;唐文剑;杨政;何晓飞 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于跨层优化的车道线检测方法。输入道路图片并用卷积神经网络得到金字塔层次特征图；利用高层次通过检测器初步检测定位车道线参数，再将检测定位到的车道线参数作为低层次输入继续检测；不断重复步骤得到最终预测的车道线；训练车道线检测模型，重复步骤用损失函数进行优化直到收敛；对实时待测的道路图片输入训练后的车道线检测模型得到道路图片中的车道线位置。本发明结合高层次和低层次的网络特征来检测车道线，提升检测精度，具有优越性。
一种基于优化车道检测方法

[发明专利]基于上下文相关编码器的激光雷达点云3D目标检测方法-CN202011040602.1有效
发明人：伍阔梁;徐国栋;刘子立;刘海风;蔡登;何晓飞;吴小沛 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于上下文相关编码器的激光雷达点云3D目标检测方法。激光雷达采集点云数据，将点云数据经点云3d检测模型处理检测3D目标；在点云3d检测模型处理过程中，输出伪图像的像素后连接设置上下文相关编码器，将伪图像的每个像素经由一个上下文相关编码器PointCSE处理获得伪图像像素特征；上下文相关编码器包括上下文相关点云采样网络和深层特征提取网络，通过上下文相关点云采样网络采样伪图像的像素中局部附近的信息点，然后用深层特征提取网络对信息点进行特征学习提取获得伪图像像素特征。本发明能够适用于激光雷达3D场景下的目标检测问题，解决了当下3D目标检测器无法能够同时实现快速运行和高精度的技术问题。
基于上下文相关编码器激光雷达目标检测方法

[发明专利]基于感兴趣区域特征聚集的车道线检测方法-CN202210088292.3有效
发明人：郑途;黄亦非;刘洋;唐文剑;杨政;何晓飞 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于感兴趣区域特征聚集的车道线检测方法。输入道路图片并用卷积神经网络提取图片特征，投影图片特征上提取得车道线特征；每个车道线特征，在车道线特征上进行信息传递得到强化特征；建模车道线特征和图片全局特征间关系，聚集得到图片全局特征；预测道路图片中车道线位置和分类；训练上述车道线检测模型，重复步骤利用损失函数进行优化直到收敛；对实时待测的道路图片输入训练后的车道线检测模型得到道路图片中的车道线位置。本发明方法建模了车道线的特征信息以及聚集了全局的特征信息，更好感知环境信息来检测车道线，大幅提升了车道线检测的效果，提升车道线的特征提取能力和精度。
基于感兴趣区域特征聚集车道检测方法

[发明专利]点云分类模型的训练方法、点云分类方法及装置-CN202210689407.4在审
发明人：伍阔梁;杨政;何晓飞 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本申请提供一种点云分类模型的训练方法、点云分类方法及装置，涉及智能驾驶技术领域，包括：获取多个训练样本，对每个训练样本的点云进行特征提取，获得每个点云的特征向量；根据每个点云的特征向量，获取每个点云的相似度信息，根据每个点云的特征向量和相似度信息以及点云的类别，对点云分类模型进行训练，得到训练完成的点云分类模型。通过训练好的点云分类模型对点云进行分类，可以提升分类的准确性，同时，由于在训练过程中结合的点云的相似度信息，该训练好的点云分类模型具有更好的泛化能力。
分类模型训练方法装置

[发明专利]车辆状态的确定方法、装置、设备和存储介质-CN202210486480.1在审
发明人：邓丹;曹家伟;张振宇;钱炜;杨政 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G01S13/06 文献下载
摘要：本申请提供一种车辆状态的确定方法、装置、设备和存储介质，其中，车辆包括集卡，该集卡包括挂车和牵引车，该集卡上安设有可扫描到挂车的雷达，该车辆状态的确定方法包括：获取雷达采集的点云数据，根据雷达的安装位置及挂车的结构参数，在点云数据中提取目标区域的点云数据，之后根据目标区域的点云数据，确定集卡的当前状态，当前状态包括挂车相对于牵引车的角度，和/或，挂车上的集装箱状态。该技术方案中，通过在雷达采集挂车处的点云数据，并对点云数据进行处理，以低成本确定集卡的状态。
车辆状态确定方法装置设备存储介质

[发明专利]装箱状态的确定方法、装置、设备、介质及程序产品-CN202210497826.8在审
发明人：邓丹;曹家伟;张振宇;钱炜;杨政 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G01S17/04 文献下载
摘要：本申请提供一种装箱状态的确定方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括：在获取安装在集卡的牵引车顶部的第一雷达采集的第一点云数据，以及安装在集卡的挂车尾部的第二雷达采集的第二点云数据后，根据第一雷达的位姿，第二雷达的位姿，以及挂车的结构参数，从第一点云数据和第二点云数据中确定出目标点云数据，在目标点云数据的点云数量大于预设点云数量时，根据目标点云数据，得到集装箱靠近牵引车的第一平面以及集装箱靠近挂车尾部的第二平面，从而根据第一平面以及第二平面，确定集装箱的位置。在该技术方案中，通过目标点云数据确定装箱状态，有效提高了检测集装箱状态的准确性。
装箱状态确定方法装置设备介质程序产品

[发明专利]一种智慧型引导运输车的控制方法和装置-CN202210485435.4在审
发明人：邓丹;张振宇;曹家伟;钱炜;杨政 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本申请提供一种智慧型引导运输车的控制方法和装置。该方法包括：在IGV行驶过程中，获取设置在IGV前端的激光雷达扫描的所述IGV前方和上方周围环境的第一点云数据，并获取设置在所述IGV后端的激光雷达扫描的所述IGV后方和上方周围环境的第二点云数据；将所述第一点云数据和所述第二点云数据与预存的港机设备目标特征数据进行匹配识别；根据所述第一点云数据和所述第二点云数据中识别出的所述港机设备的位置及吊具的状态，控制所述IGV行驶以所述IGV配合所述港机设备进行装卸货作业。本申请扩大了智慧型引导运输车的感知范围，提高了其对港机设备检测识别的准确率和精度。
一种智慧型引导运输车控制方法装置

[发明专利]卡车检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202210516009.2在审
发明人：王甜甜;杨鸿辉;伍阔梁;彭亮;沈阳;钱炜;杨政 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种卡车检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：获取待预测任务的3D点云；基于特征提取网络提取所述3D点云的二维特征图；基于检测头网络检测所述二维特征图的3D预测框及对应的分类置信度；基于所述3D预测框及对应的分类置信度获取卡车类的整车检测框、与所述整车检测框匹配的车头检测框及车身检测框；以及，基于卡车类的整车检测框、与所述整车检测框匹配的车头检测框及车身检测框预测相应卡车的车头和车身之间的分离状态。本申请通过获取卡车的车头检测框和车身检测框，预测卡车的车头和车身的分离情况，以便于准确获知卡车的行驶方向，达到了提高卡车检测的准确性以及保障道路安全的技术效果。
卡车检测方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]障碍物检测模型的评估方法、设备及计算机存储介质-CN202210588451.6在审
发明人：林钰淇;沈阳;王甜甜;伍阔梁;程浩然;钱炜;杨政 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本申请提供一种障碍物检测模型的评估方法、设备及计算机存储介质。该方法包括：获取点云数据以及所述点云数据的标注数据，所述标注数据用于指示所述点云数据中的障碍物；根据所述标注数据，获取车辆与第一障碍物的目标距离；根据所述标注数据以及所述点云数据，获取第二障碍物遮挡所述第一障碍物的目标遮挡指数，所述第二障碍物位于所述车辆与所述第一障碍物之间；根据所述目标距离与所述目标遮挡指数，获取所述第一障碍物的优先级；根据所述第一障碍物的优先级，对障碍物检测模型进行评估。本实施例使模型评估的指标更加贴合实际应用场景、同时还能使障碍物检测模型的评估结果更加合理与精确。
障碍物检测模型评估方法设备计算机存储介质

[发明专利]一种通过图细化网络提升精度的3D检测方法-CN202210506127.5在审
发明人：杨鸿辉;刘子立;吴小沛;王闻萧;钱炜 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种通过图细化网络提升精度的3D检测方法。输入自动驾驶中采集的3D点云和2D图像；将3D点云输入区域生成网络产生初始的3D候选框，将2D图像输入2D检测器获取2D特征图；将3D检测框和2D特征图输入图细化网络处理获得候选框特征；最后利用候选框特征预测处理获得IoU预测值，并生成细化候选框。
一种通过细化网络提升精度检测方法

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