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申请/专利权人：常州大学
摘要：本发明涉及城市路况技术领域，尤其涉及基于Occ和SLAM的端云协同的城市路况更新方法，包括利用相机内参矩阵得到初始帧的投影矩阵；将深度图投影到3D点云空间，得到点云；将点云投影到体素网格；提取某帧图像的特征，采用可变形注意力算子对候选体素查询集和某帧图像的特征进行可变形交互增强，输出三维语义占用预测结果；通过时间戳读取相同时刻的自车经纬坐标和每种语义的预测准确度，利用DBSCAN聚类函数对不同物体进行识别，并根据最小体素数量进行物体和噪声的识别；比较连续两帧的同一物体的置信度，利用尺寸属性定位公式得到同一物体的重定位后的尺寸属性。本发明解决目前路况高频更新时相同物体存在定位误差问题。
主权项：1.基于Occ和SLAM的端云协同的城市路况更新方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、结合相机内参矩阵得到每一帧的投影矩阵，并对GNSS数据进行解析；步骤二、利用深度估计网络得到图像中每个像素坐标和深度值；结合当前帧的投影矩阵，将深度图投影到3D点云空间，得到点云；将点云投影到体素网格，并将体素网格分辨率减半，得到被占用网格的数量组成候选体素查询集；提取某帧图像的特征，采用可变形注意力算子对候选体素查询集和某帧图像的特征进行可变形交互增强，输出三维语义占用预测结果；步骤三、通过时间戳读取相同时刻的自车经纬坐标和每种语义的预测准确度，利用DBSCAN聚类函数对不同物体进行识别，并根据最小体素数量进行物体和噪声的识别；步骤四、比较连续两帧的同一物体的置信度，利用尺寸坐标属性迭代公式得到同一物体的重定位后的尺寸坐标属性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 基于Occ和SLAM的端云协同的城市路况更新方法
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