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[发明专利]一种BEV3盖子车铣复合夹具-CN202011340791.4在审
发明人：李宋英 -专利权人：昆山勇翔精密机械有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： B23Q3/06 文献下载
摘要：本发明公开一种BEV盖子车铣复合夹具，包括基座和定位座，所述基座上设置有定位座，定位座和中间一个主压紧，同时还有三个侧推、四个辅助支撑组成。
一种 bev3 盖子复合夹具

[实用新型]一种BEV3盖子车铣复合夹具-CN202022761784.3有效
发明人：李宋英 -专利权人：昆山勇翔精密机械有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： B23Q3/06 文献下载
摘要：本实用新型公开一种BEV3盖子车铣复合夹具，包括基座和定位座，所述基座上设置有定位座，定位座和中间一个主压紧，同时还有三个侧推、四个辅助支撑组成。
一种 bev3 盖子复合夹具

[发明专利]一种BEV3前下控制臂高强度连接板成型装置-CN202110811600.6有效
发明人：陆张华;姚殷炎;陈叶飞;汪义猛;陆秋雨 -专利权人：海盐猛凌汽车配件有限公司
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： B21D37/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种BEV3前下控制臂高强度连接板成型装置，包括承重板、模具、超音频加热器、冲压装置、上料机、智能控制器，所述承重板水平设置，承重板的上端面设有模具，模具的前侧设有相适应的超音频加热器，模具的后侧设有相适应的冲压装置
一种 bev3 控制强度连接成型装置

[发明专利]一种3D目标检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310268945.0在审
发明人：韩春瑞;葛政;孙建建;张祥雨 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明提供了一种3D目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取当前时刻图像的BEV特征和预先存储的历史BEV特征；将历史BEV特征与当前时刻图像的BEV特征进行融合，得到当前时刻具有历史信息的BEV特征；基于当前时刻具有历史信息的BEV特征，进行3D目标检测，得到当前时刻图像的3D目标检测结果。在本发明中，实现BEV特征的在线融合，不需要存储多帧图像的BEV特征，避免由于特征拼接导致的模型随融合帧数的增加而增大的问题，因此对模型有严格要求的场景更友好，更便于部署；由于历史BEV特征是当前时刻图像之前特定历史时段内的各个历史时刻图像的BEV特征逐帧融合得到的，利用了历史时序信息进行3D目标检测，得到的3D检测结果更加准确。
一种目标检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于BEV的多摄像机3D目标检测的深度学习算法-CN202310140943.3在审
发明人：姚健;胡超;虞祝豪;邬伟杰;黄家耀;朱莉琴 -专利权人：联通（上海）产业互联网有限公司
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明涉及3D目标检测技术领域，尤其为一种基于BEV的多摄像机3D目标检测的深度学习算法，包括以下步骤：步骤S1，数据构建、数据预处理；步骤S2，多摄像机图像特征提取；步骤S3，图像特征转BEV特征；步骤S4，BEV特征提取以及步骤S5，任务Head解码，本发明中，通过针对现阶段3D检测算法的缺陷以及BEV在3D分割的成功应用，因此提供一种基于BEV的多摄像机3D目标检测深度学习算法，首先在输入的六张图像特征提取上，采用Resnet50的网络架构并进行特征融合，得到的图像特征转换成BEV图像，并对BEV图像进行特征提取和特征融合，得到最终的高精度3D目标检测结果，在开源数据集上BEV方法中位于前列位置。
一种基于 bev 摄像机目标检测深度学习算法

[发明专利]一种基于极坐标BEV图的LiDAR点云全景分割方法-CN202310273933.7在审
发明人：王波;陈宗仁;张军;余君 -专利权人：广东科学技术职业学院
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于极坐标BEV图的LiDAR点云全景分割方法，包括极坐标BEV编码、语义/实例分割预测和点云全景分割融合等步骤，其中极坐标BEV编码是将原始点云数据编码为在极坐标下固定大小的2D BEV编码；语义/实例分割预测是通过基准深度网络，对编码后的点云特征矩阵生成独立的3D语义预测、2D BEV中心热图和2D实例中心偏移；点云全景分割融合先通过3D语义分割结果生成2D BEV Things掩膜，与2D BEV中心热图和实例中心偏移形成类不可知实例聚类，并与3D语义分割预测合并为最终的全景分割结果。
一种基于坐标 bev lidar 全景分割方法

[发明专利]模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310450915.1在审
发明人：肖华辉;李雪 -专利权人：北京易航远智科技有限公司
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本公开实施例的模型训练方法，包括：获取车辆的环视图像及对应环视图像的激光雷达点云；利用环视图像通过教师学生模型获得强增强BEV特征和弱增强BEV特征，教师学生模型包括教师模型和学生模型；利用激光雷达点云通过点云模型获得点云3D特征；根据点云3D特征和强增强BEV特征确定迁移损失；根据强增强BEV特征和弱增强BEV特征确定图像模态内损失；根据迁移损失和图像模态内损失得到整体损失；利用整体损失更新点云模型和学生模型的参数，利用更新后的学生模型的参数更新教师模型的参数；其中，学生模型用于提取环视图像的BEV特征。本公开实施例训练得到的模型所获得的环视图像的BEV特征可直接用于3D目标检测。
模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于自适应与多级特征降维的点云3D检测方法与模型-CN202211452093.2在审
发明人：李志恒;黄迪和 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了基于自适应与多级特征降维的点云3D检测方法与模型，该检测方法包括：获取实时点云数据帧并进行点云体素化，得到初始体素特征及其体素坐标；对所述初始体素特征进行稀疏化，得到稀疏体素特征；对所述稀疏体素特征进行自适应动态特征降维，得到初始BEV特征，并对所述初始BEV特征进行多尺度BEV特征提取，获得包含语义特征的多尺度BEV特征；对所述稀疏体素特征进行多尺度体素特征提取，获得包含几何特征的多尺度体素特征，并对每个尺度上的体素特征进行降维，然后与对应尺度上的BEV特征进行融合；利用最后一层融合的BEV特征进行3D检测，估计目标物体在BEV空间的位置。
基于自适应多级特征检测方法模型

[发明专利]一种鸟瞰视图系统摄像头一步标定方法-CN201310244742.4有效
发明人：于萌萌 -专利权人：德尔福电子（苏州）有限公司
申请日： 2013-06-19 - 公布日： 2017-11-21 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明涉及一种BEV摄像头一步标定方法，包括以下步骤1)根据BEV俯视视角放置带有标定棋盘格的标定板，并预先生成前后左右四幅BEV俯视投影图像；2)根据BEV俯视投影图像中的像素点数计算BEV俯视投影图像中各角点的坐标；3)车辆位于标定板中心，BEV启动标定信号，捕捉原始鱼眼图像；4)对于每个摄像头捕捉到的鱼眼图像，检测各鱼眼图像中的角点像素坐标；5)根据鱼眼图像中检测到的角点和相应的预先生成的BEV俯视投影图像中的角点计算出虚拟摄像头的内参并保存
一种 bev 摄像头一步标定方法

[发明专利]基于多尺度ROI投影的物体检测任务BEV特征提取方法及系统-CN202310761784.9在审
发明人：唐路路;韩乔岳;崔玉峰;黄铁军 -专利权人：北京智源人工智能研究院
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开了基于多尺度ROI投影的物体检测任务BEV特征提取方法及系统，属于机器视觉技术领域。该方法包括将原始点云进行转换操作得到增强点云，利用3D骨干网络分别对原始点云和增强点云进行BEV特征转换；根据待检测物体的目标尺度将原始BEV特征图和增强BEV特征图划分成多个子区域；计算每个子区域的ROI得分，基于ROI得分确定ROI候选子区域，将对应BEV特征确定为对比学习实例；利用对比实例进行物体检测模型预训练，对预训练模型进行优化更新。本发明能够使得BEV空间上的ROI区域与物体检测任务更加相关，有利于大场景点云对比学习模型的训练，减少了人工标注成本。
基于尺度 roi 投影物体检测任务 bev 特征提取方法系统

[发明专利]多传感器特征融合方法、系统、电子设备及存储介质-CN202310783470.9在审
发明人：钱鑫;钱少华 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：该方法包括：根据图像数据，获取图像BEV特征；根据点云数据，获取初始点云BEV特征；将所述初始点云BEV特征转换至所述图像BEV特征的坐标系下，得到第一点云BEV特征；确定与所述第一点云BEV特征在所述坐标系下匹配的图像BEV特征，将所述第一点云BEV特征与所述匹配的图像BEV特征进行特征融合，得到融合BEV特征；将所述融合BEV特征输入目标检测头，进行目标检测。
传感器特征融合方法系统电子设备存储介质

[发明专利]电池电动车辆辅助牵引-CN202110316135.9有效
发明人： N·K·巴克纳;M·拉加万;V·P·阿特卢里 -专利权人：通用汽车环球科技运作有限责任公司
申请日： 2021-03-24 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： B60L50/60 文献下载
摘要：一种在牵引操作期间扩展机动车辆的牵引范围和机动性的系统包括电池电动车辆(BEV)，BEV具有车辆能量包向其提供运行能量。动力拖车可释放地连接到所述BEV。拖车模块设置有所述动力拖车，所述拖车模块连通在所述动力拖车和所述BEV之间。推进单元设置有所述动力拖车，并与所述拖车模块和使用所述拖车模块的所述BEV通信。所述推进单元增强所述BEV的发动，并为所述BEV提供加速辅助。
电池电动车辆辅助牵引

[发明专利]图像的鸟瞰视角特征编码方法、系统、设备及存储介质-CN202310433778.0在审
发明人：严义雄;庹新娟;朱亚坤;刘义军;余杰 -专利权人：东风汽车集团股份有限公司
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像的鸟瞰视角特征编码方法、系统、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：获取当前的多个相机视角图像；通过骨干网络得到特征图；通过SFM得到相机的运动信息；定义BEV_Map特征；构建基于Transformer机制的空间融合模块，在空间序列上将所有相机的视角图像进行融合，并转换到BEV空间，完成空间的特征聚合，得到当前的BEV特征；构建基于ConvGRU的时序融合模块，利用得到的相机的运动信息对历史的BEV特征进行投影变换，然后利用ConvGRU网络将投影变换后的历史和当前的BEV特征在时间序列上进行融合，完成时序的特征聚合，得到最终的BEV特征。本发明可在FOV交界处显著提升BEV特征提取效果，且对于高于地面的物体，能够在BEV视图下正确估计其BEV特征。
图像鸟瞰视角特征编码方法系统设备存储介质

[外观设计]汽车（CS3BEV）-CN201830109775.1有效
发明人：贺四清;李思若;曲啸 -专利权人：湖南猎豹汽车股份有限公司
申请日： 2018-03-23 - 公布日： 2018-09-21 - 主分类号： 12-08 文献下载
摘要：1．本外观设计产品的名称：汽车（CS3BEV）。2．本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于长、短途出行的代步工具。3．本外观设计产品的设计要点：在于形状。
外观设计代步工具省略底面仰视汽车出行图片

[发明专利]一种单阶段细粒度轻量化点云3D目标检测系统及方法-CN202310960023.6有效
发明人：陈杰;徐睿;李兵;李倩;曾繁博;冯玉洁;丁彤;屈磊;吴军 -专利权人：安徽大学;安徽中科星联信息技术有限公司
申请日： 2023-08-02 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请公开了一种单阶段细粒度轻量化点云3D目标检测系统及方法，其中系统包括：点云特征编码模块、体素特征提取模块、BEV特征提取模块和检测模块；点云特征编码模块用于对输入的点云数据进行体素化，并对每个体素中的点云特征进行编码，得到编码后特征；体素特征提取模块用于对编码后特征进行体素特征提取，得到体素特征；BEV特征提取模块基于体素特征进行特征转化提取，得到BEV特征；检测模块基于BEV特征进行目标检测。本申请体素特征的提取比传统的稀疏卷积网络更快更准确，尽可能保持原始点云特征的完整性和稀疏性，使提取的点云特征具有一定的细粒度；构建的BEV特征提取模块可以非常有效地提取细粒度BEV特征。
一种阶段细粒度量化目标检测系统方法

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