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[发明专利]点云数据的处理方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202010116037.6有效
发明人： 卢维欣;万国伟;余丽;彭亮;宋适宇 -专利权人：阿波罗智能技术（北京）有限公司
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本申请公开了一种点云数据的处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及计算机视觉技术，可用于自动驾驶。具体实现方案为获取第一点云数据中各点的第一特征向量，根据各点的第一特征向量，确定第一点云数据中各点中的至少一个第一关键点；根据至少一个第一关键点，以及第二点云数据与第一点云数据之间的预设第一转换参数，获得至少一个第一关键点中各第一关键点所对应的第二点云数据的第二关键点，以作为候选匹配点；根据第一点云数据、第二点云数据和预设的搜索半径，确定各第一关键点的至少一个第一临近点和该第一关键点所对应的候选匹配点的至少一个第二临近点；根据各第一关键点的各第一临近点和各候选匹配点的各第二临近点，确定各第一关键点所配准的匹配点。
数据处理方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]点云配准技术的评估方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202010116089.3有效
发明人： 卢维欣;万国伟;余丽;彭亮;宋适宇 -专利权人：阿波罗智能技术（北京）有限公司
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本申请公开了一种点云配准技术的评估方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及计算机视觉技术，可用于自动驾驶。具体实现方案为利用点云配准技术，确定第一点云数据中各点中的至少一个第一关键点，以及与所述至少一个第一关键点中各第一关键点所配准的匹配点；根据所述至少一个第一关键点，获得所述至少一个第一关键点的位置分布特征，以及根据所述各第一关键点和该第一关键点所配准的匹配点，获得所述各第一关键点所对应的匹配点的误差分布特征；以及根据所述至少一个第一关键点的位置分布特征和所述各第一关键点所对应的匹配点的误差分布特征，获得所述点云配准技术的点云配准质量。
点云配准技术评估方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]定位方法、装置、电子设备和存储介质-CN202010455341.3有效
发明人：付向宇;万国伟;卢维欣;周尧;宋适宇 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-05-26 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G01S17/931 文献下载
摘要：本申请公开了一种定位方法、装置、电子设备和存储介质，涉及自动驾驶技术领域。该方法包括：在原始点云数据中，按照原始点云的特征的权重从高到低的顺序，确定预设数量个原始点云作为目标点云，且根据目标点云确定目标点云数据；根据目标点云数据，生成高精度地图；在接收来自待定位设备的请求信息时，向待定位设备发送高精度地图。因为本申请的高精度地图中的点云数据并非所有的原始点云数据，而是根据点云的特征确定的权重较高的点云数据，因此可以在不影响定位准确度的前提下，减少高精度地图中的点云数据的数据量，以减小高精度地图占用的存储空间，进而提高使用高精度地图进行定位时的定位速度。
定位方法装置电子设备存储介质

[发明专利]杆状物检测及其模型的训练方法、装置、电子设备、介质-CN202211544673.4在审
发明人：梁孝庆;卢维欣;万国伟;张晔 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本公开提供了杆状物检测及其模型的训练方法、装置、电子设备、介质，涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及目标检测技术领域。杆状物检测模型的训练方法的具体实现方案为：获取多张样本图像；每张样本图像标注有杆状物的标注信息，标注信息包括杆状物的标注框以及标注框中的标识点；对于每张样本图像，将样本图像输入神经网络，以由神经网络生成对应于样本图像的特征图层，并对特征图层中目标锚框所在的图像区域进行杆状物检测，输出检测结果；其中，目标锚框根据标识点确定；根据检测结果和标注信息计算损失误差，并基于损失误差调节神经网络的网络参数，将满足迭代停止条件的神经网络确定为杆状物检测模型。
杆状检测及其模型训练方法装置电子设备介质

[发明专利]高精地图生成方法及装置、电子设备和介质-CN202211529332.X在审
发明人： 卢维欣;杨镜;原远;朱丽娟;万国伟;白宇 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本公开提供了一种高精地图生成方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及计算机领域，尤其涉及高精地图、自动驾驶和智能交通技术领域。实现方案为：获取目标场景的点云、图像以及位姿数据；基于位姿数据对点云进行语义分割；对语义分割后的点云进行特征提取，以获得第一地面要素特征；对图像进行语义分割，以基于语义分割后的点云和位姿数据对语义分割后的图像进行特征提取，以获得第二地面要素特征；基于分割后的点云对图像进行特征提取，以获得立面要素特征；以及将所获得的相同要素所对应的特征进行特征融合，以基于融合后的要素特征生成高精地图。
地图生成方法装置电子设备介质

[发明专利]车道线修正方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211523813.X在审
发明人：杨镜;卢维欣;万国伟;白宇 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本公开提供了一种车道线修正方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及自动驾驶、高精地图等技术领域。实现方案为：获取路面的反射率底图，反射率底图是通过对路面的多组点云数据进行拼接而生成的；识别反射率底图中的至少一条第一车道线；识别单组采集数据中的第二车道线，单组采集数据包括通过对路面进行一次扫描所得到的点云数据和图像中的至少之一；从至少一条第一车道线中确定与第二车道线相匹配的基准车道线；以及基于基准车道线，修正第二车道线。
车道修正方法装置电子设备存储介质

[发明专利]自动驾驶车辆中使用RNN和LSTM进行时间平滑的LIDAR定位-CN201980002101.3有效
发明人： 卢维欣;周尧;万国伟;侯深化;宋适宇 -专利权人：百度时代网络技术（北京）有限公司;百度（美国）有限责任公司
申请日： 2019-01-30 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G01S7/40 文献下载
摘要：一种在自动驾驶车辆的定位结果中进行时间平滑的方法包括：针对在线点云中的一系列连续的光探测和测距(LIDAR)帧中的每个来创建概率偏移量，该概率偏移量表示来自在线点云的第一组关键点与来自预先建立的点云地图的第二组关键点之间的整体匹配成本(1301)。该方法还包括：在X维度、Y维度和偏航角维度上将概率偏移量压缩成多个概率向量(1303)；将概率偏移量的每个概率向量提供给多个递归神经网络(RNN)(1305)；以及通过RNN在多个连续的LIDAR帧上生成定位结果的轨迹(1307)。
自动驾驶车辆使用 rnn lstm 进行时间平滑 lidar 定位

[发明专利]道路模型的生成方法、装置、电子设备、介质和程序产品-CN202211492118.1在审
发明人：原远;卢维欣;吴桐;万国伟;白宇 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种道路模型的生成方法、装置、电子设备、介质和程序产品，涉及计算机技术领域，尤其涉及自动驾驶、地图建模、道路建模等领域。具体实现方案为：获取与待建模道路中的基点对应的道路数据，所述道路数据包括所述基点所对应的位置的道路元素的属性参数；基于所述道路数据与所述道路数据匹配的目标模板，生成与所述基点对应的目标建模数据，其中，所述目标模板包括所述基点所对应的位置中的道路元素模型，所述目标建模数据用于生成所述基点所对应的位置的道路模型；基于所述目标建模数据生成所述待建模道路的道路模型，所述道路模型用于生成地图数据。本公开可以提高道路建模的效率。
道路模型生成方法装置电子设备介质程序产品

[发明专利]车道线识别及模型的训练方法、装置、设备、介质-CN202211559936.9在审
发明人：朱丽娟;孙增怡;卢维欣;万国伟;白宇 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本公开提供了车道线识别及模型的训练方法、装置、设备、介质，涉及自动驾驶、智能交通和高精地图技术领域，尤其涉及高精地图数据处理技术领域。车道线识别模型的训练方法的具体实现方案为：获取多组训练样本；其中，每组训练样本包括道路的反射值底图样本以及采集反射值底图样本的采集设备的轨迹，反射值底图样本标注有车道线标注信息；对于每组训练样本，沿采集设备的轨迹从反射值底图样本中截取反射值图像块，并将反射值图像块输入车道线识别模型，以由车道线识别模型根据反射值图像块识别反射值底图样本中的车道线识别结果；根据车道线识别结果和车道线标注信息确定损失误差，并根据损失误差调整车道线识别模型的模型参数。
车道识别模型训练方法装置设备介质

[发明专利]场景信息确定方法、装置及电子设备-CN202211492168.X在审
发明人：原远;卢维欣;万国伟;白宇 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本公开提供了一种场景信息确定方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及云计算、智能交通领域，场景信息确定方法，包括：确定目标轨迹点，所述目标轨迹点为在目标车道上采样得到的轨迹点；获取所述目标轨迹点预先绑定的要素信息；根据所述要素信息确定所述目标轨迹点对应的采集场景信息。
场景信息确定方法装置电子设备

[发明专利]高精地图目标检测方法、装置、设备及介质-CN202211363609.6在审
发明人：李泽斌;方明胜;卢维欣;杨镜 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本公开提供了一种目标检测方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶、高精地图、导航技术领域。实现方案为：获取目标场景中的点云数据和至少一个图像数据；获取至少一个点云特征；获取至少一个图像数据分别相应的至少一个特征图；预测每个点云特征相应的第一参考坐标和第一偏移量；基于每个点云特征的第一偏移量，校正第一参考坐标，以获取第二参考坐标；基于第二参考坐标，获取第一图像特征；基于每个特征图的至少一个第一图像特征，获取至少一个目标图像特征；基于至少一个目标图像特征和相应的至少一个点云特征，获取至少一个融合特征；以及基于至少一个融合特征，预测得到道路目标例如车道线的检测结果。
地图目标检测方法装置设备介质

[发明专利]一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211202857.2在审
发明人：杨镜;卢维欣;朱丽娟;白宇;万国伟;彭亮 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及智能交通、自动驾驶、高精地图等技术领域。具体实现方案为：针对包含目标物体的至少两帧图像，获取各帧图像中该目标物体的二维位置、以及各帧图像对应的相机参数；利用获取的二维位置和相机参数，确定该目标物体的第一三维位置；利用该第一三维位置提取第一点云数据；以及，对该第一点云数据进行检测，以得到该目标物体的第二三维位置。本公开能够提高目标物体的检测效率。
一种目标检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种点云检测优化方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211202985.7在审
发明人：杨镜;卢维欣;朱丽娟;张瀚天;白宇;万国伟;彭亮 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种点云检测优化方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及智能交通、自动驾驶、高精地图等技术领域。具体实现方案为：确定与三维包围盒相关的第一图像；其中，该三维包围盒通过点云检测得到，该第一图像为包含该三维包围盒对应的目标物体的图像；将该三维包围盒投影至该第一图像，以得到投影包围盒；并对该第一图像进行图像检测，以得到二维包围盒；利用该投影包围盒与该二维包围盒的位置关系，确定该三维包围盒是否可切分。本公开能够提高点云检测的准确性。
一种检测优化方法装置电子设备存储介质

[发明专利]高精地图地面要素的提取方法、装置、设备及存储介质-CN202211056982.7在审
发明人：杨镜;卢维欣;白宇;万国伟;彭亮 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G01C21/32 文献下载
摘要：本公开提供了一种高精地图地面要素的提取方法、装置、设备以及存储介质，涉及地图测量技术领域，尤其涉及高精地图地面要素识别、地面要素提取技术领域。具体实现方案为：获取分别采集到的待测路面的多个地面图像；根据待提取的地面要素，分别确定出每个地面图像中的待提取区域，待提取区域为地面图像中包含待提取的地面要素的区域；将各地面图像位于待提取区域内的部分进行融合，以生成待提取区域对应的融合图像；根据融合图像，提取待提取的地面要素。能够提高提取到的地面要素的完整性，并减小提取到的地面要素的畸变，从而提高提取到的地面要素的精度。
地图地面要素提取方法装置设备存储介质

[发明专利]一种道路要素确定方法、装置、设备以及存储介质-CN202210717600.4在审
发明人：朱丽娟;孙增怡;卢维欣;白宇;万国伟;彭亮 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本公开提供了一种道路要素确定方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及智能交通、自动化驾驶等领域。具体实现方案为：获取针对道路的点云数据；对点云数据进行语义分割，得到不同道路要素类别对应的分割点云；将不同道路要素类别对应的分割点云映射至二维空间，得到不同道路要素类别对应的二维图像；对不同道路要素类别对应的二维图像进行像素聚类，得到聚类结果，并基于聚类结果计算不同道路要素类别下各道路要素对应的二维标识区域；针对各道路要素对应的二维标识区域，将道路要素对应的二维标识区域映射至三维空间，得到道路要素对应的要素区域。本公开提高了确定道路要素的效率。
一种道路要素确定方法装置设备以及存储介质

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