使用深度学习以从点云识别道路几何特征

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使用深度学习以从点云识别道路几何特征
申请号:CN202411380656
申请日期:2024-09-30
公开号:CN119810773A
公开日期:2025-04-11
类型:发明专利
摘要
激光雷达产生三维点云。需要从所述点云中检测和跟踪对象。例如,实施例从所述点云中检测被检测到的对象种类是什么、所述对象的形状是什么以及所述对象的当前位置和轨迹。车辆上的每个激光雷达传感器周期性地产生点云。所述点云被输入到深度学习神经网络中,所述深度学习神经网络输出道路几何特征,诸如道路边缘和车道分隔线。在一些实施例中,其他网络也可输出关于环境中的其他对象诸如其他车辆和行人的信息。
技术关键词
激光雷达传感器 深度学习神经网络 车辆 稀疏卷积神经网络 对象 点云 激光雷达数据 车道 分区 多普勒 网格 反射率 计算机 轨迹 编码 样条