本项目产品的软件算法层面的**技术:
投影测量:构建的三维模型为三维空间的点云离散点,将其投影到世界坐标系中,得到俯视投影、侧视投影,采用得分统计分割,得到车辆目标的外廓尺寸。
基于GPU的双目立体匹配:采用半全局匹配算法,多方向扫描,采用全局能量函数**小化用做视差真值选择。原始算法*支持单个图层双目匹配运算深度,自主设计了针对该项目的多图层数据融合,加强了深度匹配的鲁棒性,能够有效填充大纹理匹配空洞问题;同时结合车辆目标运动轨迹**,将有效深度进行多帧传播融合及优化,进一步增强深度运算的准确性。
三维虚拟线圈触发:采用三维空间ROI(Region Of Interest,感兴趣区域)***剔除检测区域以外的无效深度数据点,每个GPU线程投影一行像素深度到三维空间,统计出车辆运行方向检测区域内的有效点云数量直方统计图。该直方图作为触发器,感知检测区域的车辆到来、经过、离开信息,较之于传统地磁感应线圈,准确率高、触发不受车辆运行速度影响(地磁会受速度影响导致漏检)。
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本项目产品的软件算法层面的**技术:
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多帧观测融合:由于单帧深度数据噪音多,且准确率低、无权重。通过结合运动轨迹**和深度传播,融合多帧深度数据,通过自定义评分过程,对每个模型点运算出得分,保证真值点得分比较高,方便筛除噪音和统计模型尺寸。
多车道实时同步建模:该部分为运算汽车外廓尺寸的算法**,基于光度直接匹配,相隔帧都会有数以万计的观测点,拟合两帧间同一辆车辆的运动轨迹,准确率高、鲁棒性强,是建模的基础。该部分所有**运算均于GPU内部实时运算,保证了系统的实时性。
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投影测量:构建的三维模型为三维空间的点云离散点,将其投影到世界坐标系中,得到俯视投影、侧视投影,采用得分统计分割,得到车辆目标的外廓尺寸。
1、基于GPU的双目立体匹配:采用半全局匹配算法,多方向扫描,采用全局能量函数**小化用做视差真值选择。原始算法*支持单个图层双目匹配运算深度,自主设计了针对该项目的多图层数据融合,加强了深度匹配的鲁棒性,能够有效填充大纹理匹配空洞问题;同时结合车辆目标运动轨迹**,将有效深度进行多帧传播融合及优化,进一步增强深度运算的准确性。
2、多车道实时同步建模:该部分为运算汽车外廓尺寸的算法**,基于光度直接匹配,相隔帧都会有数以万计的观测点,拟合两帧间同一辆车辆的运动轨迹,准确率高、鲁棒性强,是建模的基础。该部分所有**运算均于GPU内部实时运算,保证了系统的实时性。
3、多帧观测融合:由于单帧深度数据噪音多,且准确率低、无权重。通过结合运动轨迹**和深度传播,融合多帧深度数据,通过自定义评分过程,对每个模型点运算出得分,保证真值点得分比较高,方便筛除噪音和统计模型尺寸。
4、投影测量:构建的三维模型为三维空间的点云离散点,将其投影到世界坐标系中,得到俯视投影、侧视投影,采用得分统计分割,得到车辆目标的外廓尺寸。
汽车路测感知仪功能详解。
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多车道实时同步建模:该部分为运算汽车外廓尺寸的算法**,基于光度直接匹配,相隔帧都会有数以万计的观测点,拟合两帧间同一辆车辆的运动轨迹,准确率高、鲁棒性强,是建模的基础。该部分所有**运算均于GPU内部实时运算,保证了系统的实时性。
三维虚拟线圈触发:采用三维空间ROI(Region Of Interest,感兴趣区域)***剔除检测区域以外的无效深度数据点,每个GPU线程投影一行像素深度到三维空间,统计出车辆运行方向检测区域内的有效点云数量直方统计图。该直方图作为触发器,感知检测区域的车辆到来、经过、离开信息,较之于传统地磁感应线圈,准确率高、触发不受车辆运行速度影响(地磁会受速度影响导致漏检)。
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