申请/专利权人：深圳亿嘉和科技研发有限公司

申请日：2023-12-25

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746392A

主分类号：G06V20/58

分类号：G06V20/58;G06V20/70;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/82;G06T7/80

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明提出一种无人清扫车针对路面水管低矮物体的避让方法，基于深度学习的目标检测和语义分割技术，采集图像并对图像中的易缠绕的物体目标进行检测框和分割掩码标注，并结合标定参数将点云转换到图像坐标系下，最后将点云转换映射到语义地图上，规划清扫车行驶路线时对识别到的目标障碍物进行避让。本发明在有限计算资源约束下，基于图像使用深度学习目标检测和语义分割技术，识别路面水管、电线、绳子等低矮细长物体，为清扫车行驶路径规划提供避障语义信息，让清洁车更加智能灵活避绕。本方案降低了清扫车对场景的要求和人工的参与程度，以及减小了清扫车被低矮细长物体缠绕损坏的风险；且成本低廉、识别精度高、通用性强。

主权项：1.一种无人清扫车针对路面水管低矮物体的避让方法，其特征在于：包括以下步骤：1基于深度学习的目标检测和语义分割技术，采集场景样本由人工用标注工具对图像中的易缠绕的物体目标进行检测框和分割掩码标注；2得到人工标注的检测和分割数据后，训练基于深度学习的目标检测和语义分割模型；3上一步对模型进行工程部署改进，针对分割后处理使用唤醒方式，即当目标用检测框的形式稳定识别到，且满足设定距离约束和自车行驶区域内约束时再进行分割解码；其中，距离约束基于单目测距，对检测到的目标进行粗略距离估计；自车行驶区域基于相机标定参数计算，单目测距公式如下： 其中，D为测量距离，f为焦距，H为相机高度，Y为目标检测框底边，θ为相机俯仰角；4得到分割结果后，结合标定参数将点云转换到图像坐标系下，选取出目标所对应的点云，图像和点云对齐公式为：W＝T×P其中，W为点云转换到图像对应的值；T为激光到图像之前的转换矩阵，通过标定获取；P为原始点云；5将点云转换映射到语义地图上，规划清扫车行驶路线时对识别到的目标障碍物进行避让。

全文数据：

权利要求：

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