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[发明专利]车道线检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202310943874.X在审
发明人：郭和炀;孟凤婵;张雄;苗乾坤 -专利权人： 新石器中研（上海）科技有限公司
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本申请公开了一种车道线检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质，属于涉及计算机技术领域。所述方法包括：获取指定点云地图的点云鸟瞰图、以及点云鸟瞰图对应的方向标签和方向场值标签；将点云鸟瞰图输入特征提取网络，得到点云鸟瞰图对应的图像特征；将图像特征和方向标签，输入车道线方向识别网络，以获得水平车道线点云和与垂直车道线点云；将图像特征和方向场值标签，输入车道线方向场检测网络，以获得车道线点云的水平方向场值和垂直方向场值；基于图像特征、方向标签、方向场值标签、水平车道线点云、垂直车道线点云、车道线点云的水平方向场值和垂直方向场值，对待训练的车道线检测模型进行迭代训练，得到训练完成的车道线检测模型。
车道检测模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]目标道路参与者移动轨迹的预测方法、装置、设备和车辆-CN202310737878.2在审
发明人：张水佩;吕强;郭琦;苗乾坤 -专利权人： 新石器中研（上海）科技有限公司
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本公开实施例提供一种目标道路参与者移动轨迹的预测方法、装置、设备和车辆。移动轨迹的预测方法，包括：在采用融合编码网络对目标道路参与者的历史运动特征数据、相关道路参与者的历史运动特征数据和车道图数据进行融合编码之后，采用图注意力网络对第一运动特征编码和第一节点编码进行特征再提取，得到相关道路参与者的第二运动特征编码和车道图的第二节点编码；随后采用融合解码网络对目标道路参与者的运动特征编码、第二运动特征编码和第二节点编码进行融合解码，得到各节点运动概率分布，并基于各节点运动概率分布确定目标道路参与者在未来周期的预测移动轨迹。基于本方案得到的预测移动轨迹更为准确，鲁棒性更高。
目标道路参与者移动轨迹预测方法装置设备车辆

[发明专利]车道线检测方法、装置、设备、车辆和介质-CN202211699377.1在审
发明人：李鹏程 -专利权人： 新石器中研（上海）科技有限公司
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明提供了一种车道线检测方法、装置、设备、车辆和介质，包括获取车辆运动信息、激光雷达在雷达时间戳下的点云和相机在相机时间戳下的图像；根据所述雷达时间戳、所述相机时间戳和所述车辆运动信息，将所述雷达时间戳下的点云补偿到所述相机时间戳对应的位置，得到时空同步的点云；将所述时空同步的点云投影至所述图像，得到与所述图像中车道线的交点作为车道线候选点；基于所述车道线候选点，构建车道线，实现了将点云与图像进行联合，能够提供更精准的车道线点云和语义信息，并对点云与图像进行时空同步，提高了车道线检测结果的准确性，进而提高了车辆行驶的安全性。
车道检测方法装置设备车辆介质

[发明专利]路沿跟踪方法、装置、计算机可读存储介质及驾驶装置-CN202210933431.8在审
发明人：郑正扬 -专利权人： 新石器中研（上海）科技有限公司
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明涉及目标跟踪技术领域，具体提供一种路沿跟踪方法、装置、计算机可读存储介质及驾驶装置。本发明的路沿跟踪方法包括：基于从路沿对应的路沿拟合曲线中采样得到的锚点构建观测向量，并将该观测向量先和主轨迹进行匹配，当匹配后得到的第一匹配状态为大误差匹配时再基于观测向量和备用轨迹进行匹配并得到第二匹配状态，进而可基于第一匹配状态或第二匹配状态对主轨迹状态进行更新并确认更新后的主轨迹状态，以根据主轨迹状态的确认结果确定基于主轨迹或利用备用轨迹替换主轨迹输出路沿跟踪结果，从而达到能够有效解决检测失效以及量测跳变问题，提高最终输出路沿跟踪结果的稳定性与可靠性的有益效果。
跟踪方法装置计算机可读存储介质驾驶

[发明专利]基于非重复扫描式激光雷达的路沿检测方法及装置-CN202210836032.X在审
发明人：郑正扬 -专利权人： 新石器中研（上海）科技有限公司
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G01S7/48 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体提供一种基于非重复扫描式激光雷达的路沿检测方法及装置，旨在解决现有基于非重复扫描式激光雷达的路沿检测方法鲁棒性和稳定性较差的问题。为此目的，本发明的路沿检测方法包括：获取非重复扫描式激光雷达初始点云数据；先从非重复扫描式激光雷达初始点云数据中筛选出候选路沿线段，便于后续进行路沿点的提取以及过滤掉非路沿障碍物的干扰，再通过候选路沿线段中每个候选点云数据的高程特征和梯度特征确定出第一拐角点云数据和第二拐角点云数据，进一步基于第一拐角点云数据和第二拐角点云数据的高度差值从候选点云数据中提取路沿点，有利于提高确定出的路沿点的有效性以及提高路沿检测方法的鲁棒性和稳定性。
基于重复扫描激光雷达检测方法装置