[go: up one dir, main page]

RU2018106450A - Определение местоположения транспортного средства с использованием камер - Google Patents

Определение местоположения транспортного средства с использованием камер Download PDF

Info

Publication number
RU2018106450A
RU2018106450A RU2018106450A RU2018106450A RU2018106450A RU 2018106450 A RU2018106450 A RU 2018106450A RU 2018106450 A RU2018106450 A RU 2018106450A RU 2018106450 A RU2018106450 A RU 2018106450A RU 2018106450 A RU2018106450 A RU 2018106450A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
map
location
top view
vehicle
Prior art date
Application number
RU2018106450A
Other languages
English (en)
Inventor
Сара ХОУТС
Александру Михай ГУРГХИАН
МУРАЛИ Видия НАРИЯМБУТ
Тори СМИТ
Original Assignee
ФОРД ГЛОУБАЛ ТЕКНОЛОДЖИЗ, ЭлЭлСи
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ФОРД ГЛОУБАЛ ТЕКНОЛОДЖИЗ, ЭлЭлСи filed Critical ФОРД ГЛОУБАЛ ТЕКНОЛОДЖИЗ, ЭлЭлСи
Publication of RU2018106450A publication Critical patent/RU2018106450A/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
    • G01C21/30—Map- or contour-matching
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G06T7/74—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving reference images or patches
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/86—Combinations of lidar systems with systems other than lidar, radar or sonar, e.g. with direction finders
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S17/90—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S17/931—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30244—Camera pose
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
    • G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
    • G06T2207/30256—Lane; Road marking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Measurement Of Optical Distance (AREA)

Claims (41)

1. Способ определения местоположения, причём способ содержит этапы, на которых:
получают изображение окружающей обстановки с использованием датчика изображений;
формируют вид сверху поверхности земли на основании изображения окружающей обстановки;
сравнивают изображение сверху с картой, причём карта содержит карту интенсивностей оптического обнаружения и определения дальности (лидарную карту) на виде сверху или семантическую карту с векторной привязкой; и
определяют местоположение датчика изображений на карте на основании сравнения.
2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, на которых:
сегментируют плоскость движения или плоскость земли из изображения; и
проецируют изображение в виде изображения сверху для формирования вида сверху.
3. Способ по п. 1, в котором получение изображения содержит этап, на котором захватывают изображение с использованием датчика изображений, при этом датчик изображений установлен на транспортном средстве.
4. Способ по любому из пп. 1-3, в котором карта содержит семантическую карту с векторной привязкой, причём способ дополнительно содержит этап, на котором формируют синтетическое изображение, при этом сравнение изображения сверху с картой содержит этап, на котором сравнивают изображение сверху с синтетическим изображением, и при этом формирование синтетического изображения содержит этап, на котором формируют синтетическое изображение, содержащее темные пиксели для поверхности дороги и светлые или яркие пиксели для элементов дорожной разметки.
5. Способ по п. 1, в котором сравнение изображения сверху с картой содержит этап, на котором сравнивают с использованием одного или более из:
алгоритма полного количества информации; или
алгоритма наилучшего приближения.
6. Способ по п. 1, в котором сравнение изображения сверху с картой содержит этап, на котором вычисляют количественный показатель для множества относительных положений и выбирают относительное положение.
7. Система для определения положения транспортного средства, причём система содержит:
датчик изображений для получения изображения окружающей обстановки возле транспортного средства;
компонент вида сверху, выполненный с возможностью формирования вида сверху поверхности земли на основании изображения окружающей обстановки;
компонент сравнения, выполненный с возможностью сравнения изображения сверху с картой, причём карта содержит карту интенсивностей оптического обнаружения и определения дальности (лидарную карту) на виде сверху или семантическую карту с векторной привязкой; и
компонент определения местоположения, выполненный с возможностью определения местоположения транспортного средства на карте на основании сравнения.
8. Система по п. 7, в которой компонент изображения сверху выполнен с возможностью:
сегментирования плоскости движения или плоскости земли из изображения; и
проецирования изображения в виде изображения сверху для формирования вида сверху.
9. Система по любому из пп. 7-8, в которой карта содержит семантическую карту с векторной привязкой, при этом компонент сравнения выполнен с возможностью формирования синтетического изображения на основании семантической карты с векторной привязкой, при этом компонент сравнения выполнен с возможностью сравнения изображения сверху с картой путём сравнения изображения сверху с синтетическим изображением, и при этом компонент сравнения выполнен с возможностью формирования синтетического изображения путём формирования синтетического изображения, содержащего темные пиксели для поверхности дороги и светлые или яркие пиксели для элементов дорожной разметки.
10. Система по п. 7, в которой компонент сравнения выполнен с возможностью сравнения изображения сверху с картой с использованием одного или более из:
алгоритма полного количества информации; или
алгоритма наилучшего приближения.
11. Система по п. 7, в которой компонент сравнения выполнен с возможностью вычисления количественного показателя для множества относительных положений, а компонент определения местоположения выполнен с возможностью выбора относительного положения из множества относительных положений в качестве местоположения на карте.
12. Постоянный машиночитаемый запоминающий носитель, хранящий команды, которые при выполнении одним или более процессорами побуждают один или более процессоров:
получать изображение окружающей обстановки возле транспортного средства;
формировать вид сверху поверхности земли на основании изображения окружающей обстановки;
сравнивать изображение сверху с картой, причём карта содержит карту интенсивностей оптического обнаружения и определения дальности (лидарную карту) на виде сверху или семантическую карту с векторной привязкой; и
определять местоположение транспортного средства на карте на основании сравнения.
13. Машиночитаемый запоминающий носитель по п. 12, в котором одна или более команд побуждают один или более процессоров:
сегментировать плоскость движения или плоскость земли из изображения; и
проецировать изображение в виде изображения сверху для формирования вида сверху.
14. Машиночитаемый запоминающий носитель по любому из пп. 12-13, в котором карта содержит семантическую карту с векторной привязкой, при этом одна или более команд побуждают один или более процессоров:
формировать синтетическое изображение, содержащее темные пиксели для поверхности дороги и светлые или яркие пиксели для элементов дорожной разметки, на основании семантической карты с векторной привязкой; и
сравнивать изображение сверху с картой путём сравнения изображения сверху с синтетическим изображением.
15. Машиночитаемый запоминающий носитель по п. 12, в котором одна или более команд побуждают один или более процессоров сравнивать изображение сверху с картой с использованием одного или более из:
алгоритма полного количества информации; или
алгоритма наилучшего приближения.
RU2018106450A 2017-03-14 2018-02-21 Определение местоположения транспортного средства с использованием камер RU2018106450A (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/458,611 2017-03-14
US15/458,611 US10430968B2 (en) 2017-03-14 2017-03-14 Vehicle localization using cameras

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2018106450A true RU2018106450A (ru) 2019-08-21

Family

ID=61972739

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018106450A RU2018106450A (ru) 2017-03-14 2018-02-21 Определение местоположения транспортного средства с использованием камер

Country Status (6)

Country Link
US (3) US10430968B2 (ru)
CN (1) CN108571974B (ru)
DE (1) DE102018105417A1 (ru)
GB (1) GB2562571A (ru)
MX (1) MX2018002994A (ru)
RU (1) RU2018106450A (ru)

Families Citing this family (40)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10579067B2 (en) * 2017-07-20 2020-03-03 Huawei Technologies Co., Ltd. Method and system for vehicle localization
US10816354B2 (en) 2017-08-22 2020-10-27 Tusimple, Inc. Verification module system and method for motion-based lane detection with multiple sensors
JP2019100942A (ja) * 2017-12-06 2019-06-24 ソニー株式会社 移動体、測位システム、測位プログラム及び測位方法
US11481972B2 (en) * 2018-01-17 2022-10-25 United States Of America As Represented By The Secretary Of Agriculture Method of performing dendrometry and forest mapping
US11009356B2 (en) * 2018-02-14 2021-05-18 Tusimple, Inc. Lane marking localization and fusion
US12270661B2 (en) 2018-02-14 2025-04-08 Tusimple, Inc. Lane marking localization and fusion
US11009365B2 (en) * 2018-02-14 2021-05-18 Tusimple, Inc. Lane marking localization
CN112106003A (zh) * 2018-03-29 2020-12-18 索尼公司 控制器、控制方法和程序
US11237269B2 (en) * 2018-04-26 2022-02-01 Ford Global Technologies, Llc Localization technique
KR102420568B1 (ko) * 2018-04-27 2022-07-13 삼성전자주식회사 차량의 위치를 결정하는 방법 및 이를 위한 차량
US11427211B2 (en) * 2018-06-18 2022-08-30 Baidu Usa Llc Methods for handling sensor failures in autonomous driving vehicles
CN109145908A (zh) * 2018-10-23 2019-01-04 百度在线网络技术（北京）有限公司 车辆定位方法、系统、装置、测试设备和存储介质
CN111307163B (zh) * 2018-12-11 2022-07-22 北京地平线机器人技术研发有限公司 可移动设备的定位方法、定位装置及电子设备
CN111323004B (zh) * 2018-12-16 2022-05-13 北京魔门塔科技有限公司 初始位置的确定方法及车载终端
CN111323029B (zh) * 2018-12-16 2022-05-27 北京魔门塔科技有限公司 导航方法及车载终端
CN111337010B (zh) 2018-12-18 2022-05-03 北京地平线机器人技术研发有限公司 可移动设备的定位方法、定位装置及电子设备
CN110060230B (zh) * 2019-01-18 2021-11-26 商汤集团有限公司 三维场景分析方法、装置、介质及设备
US11520347B2 (en) * 2019-01-23 2022-12-06 Baidu Usa Llc Comprehensive and efficient method to incorporate map features for object detection with LiDAR
US11231283B2 (en) * 2019-01-25 2022-01-25 Robert Bosch Gmbh Localization with neural network based image registration of sensor data and map data
DE102019206036A1 (de) * 2019-04-26 2020-10-29 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung der geografischen Position und Orientierung eines Fahrzeugs
DE102019208384A1 (de) * 2019-06-07 2020-12-10 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Erstellen einer universell einsetzbaren Merkmalskarte
US11244500B2 (en) 2019-12-31 2022-02-08 Woven Planet North America, Inc. Map feature extraction using overhead view images
US11037328B1 (en) * 2019-12-31 2021-06-15 Lyft, Inc. Overhead view image generation
US11288522B2 (en) 2019-12-31 2022-03-29 Woven Planet North America, Inc. Generating training data from overhead view images
US11487299B2 (en) 2020-03-31 2022-11-01 Wipro Limited Method and system for localizing autonomous ground vehicles
EP3893150A1 (en) 2020-04-09 2021-10-13 Tusimple, Inc. Camera pose estimation techniques
US11472442B2 (en) 2020-04-23 2022-10-18 Zoox, Inc. Map consistency checker
CN111780771B (zh) * 2020-05-12 2022-09-23 驭势科技（北京）有限公司 一种定位方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
US11428802B2 (en) * 2020-06-16 2022-08-30 United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Localization using particle filtering and image registration of radar against elevation datasets
CN112179359B (zh) * 2020-09-27 2022-09-23 驭势科技（北京）有限公司 一种地图匹配方法、装置、电子设备和存储介质
CN115128626B (zh) * 2021-03-26 2024-10-29 西安四维图新信息技术有限公司 交通标牌矢量化方法、系统、终端及存储介质
IT202100007862A1 (it) * 2021-03-30 2022-09-30 Milano Politecnico Metodo e sistema di assistenza alla guida di un veicolo
US12209869B2 (en) * 2021-04-09 2025-01-28 Zoox, Inc. Verifying reliability of data used for autonomous driving
CN113581256B (zh) * 2021-09-02 2023-05-30 浙江众合科技股份有限公司 一种基于bim和gis技术的列车自主定位方法和系统
DE102021209786A1 (de) 2021-09-06 2023-03-09 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Verfahren zum Positionieren einer Kartendarstellung eines Umfelds eines Fahrzeugs in einer semantischen Straßenkarte
CN113837064B (zh) * 2021-09-22 2023-11-03 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 道路识别方法、系统和可读存储介质
CN113869203B (zh) * 2021-09-27 2025-01-14 奥特酷智能科技(南京)有限公司 车辆定位方法和系统
CN114489085B (zh) * 2022-02-18 2024-09-06 河南省工业学校 一种基于机器视觉的工业机器人运动控制装置
US20250052581A1 (en) * 2023-08-11 2025-02-13 Torc Robotics, Inc. Localizing vehicles using retroreflective surfaces
KR102803082B1 (ko) * 2023-12-29 2025-05-08 포티투닷 주식회사 차량의 측위 측정 방법 및 이를 수행하는 전자 장치

Family Cites Families (37)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9513744B2 (en) * 1994-08-15 2016-12-06 Apple Inc. Control systems employing novel physical controls and touch screens
US7191056B2 (en) * 2005-01-04 2007-03-13 The Boeing Company Precision landmark-aided navigation
JP4767578B2 (ja) * 2005-02-14 2011-09-07 株式会社岩根研究所 高精度ｃｖ演算装置と、この高精度ｃｖ演算装置を備えたｃｖ方式三次元地図生成装置及びｃｖ方式航法装置
JP4899351B2 (ja) * 2005-06-17 2012-03-21 株式会社デンソー 走行状況判定装置及び車載ナビゲーション装置
JP4185077B2 (ja) * 2005-07-15 2008-11-19 本田技研工業株式会社 車両、画像処理システム、画像処理方法、及び画像処理プログラム
US8085990B2 (en) * 2006-07-28 2011-12-27 Microsoft Corporation Hybrid maps with embedded street-side images
DE102006062061B4 (de) * 2006-12-29 2010-06-10 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Vorrichtung, Verfahren und Computerprogramm zum Bestimmen einer Position basierend auf einem Kamerabild von einer Kamera
JP2009129001A (ja) * 2007-11-20 2009-06-11 Sanyo Electric Co Ltd 運転支援システム、車両、立体物領域推定方法
JP2009163504A (ja) * 2008-01-07 2009-07-23 Panasonic Corp 画像変形方法等
US10872322B2 (en) * 2008-03-21 2020-12-22 Dressbot, Inc. System and method for collaborative shopping, business and entertainment
US8284995B2 (en) * 2008-07-16 2012-10-09 Volkswagen Of America, Inc. Method for updating a geographic database for an in-vehicle navigation system
US8111923B2 (en) * 2008-08-14 2012-02-07 Xerox Corporation System and method for object class localization and semantic class based image segmentation
US8473187B2 (en) * 2009-06-01 2013-06-25 Robert Bosch Gmbh Method and apparatus for combining three-dimensional position and two-dimensional intensity mapping for localization
TWI391874B (zh) * 2009-11-24 2013-04-01 Ind Tech Res Inst 地圖建置方法與裝置以及利用該地圖的定位方法
JP5299296B2 (ja) * 2010-01-26 2013-09-25 株式会社デンソーアイティーラボラトリ 車両周辺画像表示装置及び車両周辺画像表示方法
EP2539197B1 (en) * 2010-02-26 2020-12-16 Gentex Corporation Automatic vehicle equipment monitoring, warning, and control system
US10088317B2 (en) * 2011-06-09 2018-10-02 Microsoft Technologies Licensing, LLC Hybrid-approach for localization of an agent
KR101265667B1 (ko) * 2011-06-21 2013-05-22 ㈜베이다스 차량 주변 시각화를 위한 3차원 영상 합성장치 및 그 방법
GB201116958D0 (en) * 2011-09-30 2011-11-16 Bae Systems Plc Use of synthetic overhead images for vehicle localisation
US9476970B1 (en) 2012-03-19 2016-10-25 Google Inc. Camera based localization
US9081385B1 (en) * 2012-12-21 2015-07-14 Google Inc. Lane boundary detection using images
US9688200B2 (en) * 2013-03-04 2017-06-27 Magna Electronics Inc. Calibration system and method for multi-camera vision system
KR20150058679A (ko) 2013-11-20 2015-05-29 한국전자통신연구원 단지내 도로에서 자율주행차량의 위치 및 해딩 정보 제공 장치 및 방법
US9988047B2 (en) * 2013-12-12 2018-06-05 Magna Electronics Inc. Vehicle control system with traffic driving control
US9396584B2 (en) * 2013-12-19 2016-07-19 Google Inc. Obtaining geographic-location related information based on shadow characteristics
US9151626B1 (en) 2014-04-11 2015-10-06 Nissan North America, Inc. Vehicle position estimation system
WO2015156821A1 (en) 2014-04-11 2015-10-15 Nissan North America, Inc. Vehicle localization system
EP3007099B1 (en) * 2014-10-10 2022-12-07 Continental Autonomous Mobility Germany GmbH Image recognition system for a vehicle and corresponding method
CN105739365B (zh) * 2014-12-10 2018-10-12 联想(北京)有限公司 信息处理方法及电子设备
EP3248029A4 (en) 2015-01-19 2018-10-03 The Regents of the University of Michigan Visual localization within lidar maps
WO2016118672A2 (en) * 2015-01-20 2016-07-28 Solfice Research, Inc. Real time machine vision and point-cloud analysis for remote sensing and vehicle control
KR101667484B1 (ko) 2015-04-22 2016-10-18 한양대학교 산학협력단 수치 지도를 이용하는 차량 위치 추정 방법 및 장치
US9836671B2 (en) * 2015-08-28 2017-12-05 Microsoft Technology Licensing, Llc Discovery of semantic similarities between images and text
US11514244B2 (en) * 2015-11-11 2022-11-29 Adobe Inc. Structured knowledge modeling and extraction from images
US9946264B2 (en) * 2016-03-22 2018-04-17 Sharp Laboratories Of America, Inc. Autonomous navigation using visual odometry
US10719083B2 (en) * 2016-07-01 2020-07-21 Uatc, Llc Perception system for autonomous vehicle
CN110062871B (zh) * 2016-12-09 2024-01-19 通腾全球信息公司 用于基于视频的定位及映射的方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
MX2018002994A (es) 2018-09-13
US20180268566A1 (en) 2018-09-20
US10430968B2 (en) 2019-10-01
US11967109B2 (en) 2024-04-23
GB2562571A (en) 2018-11-21
CN108571974B (zh) 2023-12-22
GB201803801D0 (en) 2018-04-25
US20190385336A1 (en) 2019-12-19
CN108571974A (zh) 2018-09-25
US20220092816A1 (en) 2022-03-24
DE102018105417A1 (de) 2018-09-20
US11216972B2 (en) 2022-01-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2018106450A (ru) Определение местоположения транспортного средства с использованием камер
US11854272B2 (en) Hazard detection from a camera in a scene with moving shadows
US8121350B2 (en) Apparatus, method and computer program for determining a position on the basis of a camera image from a camera
Hautière et al. Real-time disparity contrast combination for onboard estimation of the visibility distance
JP6259928B2 (ja) 車線データの処理方法、装置、記憶媒体及び機器
JP5747549B2 (ja) 信号機検出装置及びプログラム
WO2014186786A1 (en) Localization using road markings
KR101364727B1 (ko) 촬영된 영상의 처리를 이용한 안개 감지 방법 및 장치
Eum et al. Enhancing light blob detection for intelligent headlight control using lane detection
US20120070071A1 (en) Systems and methods for automated water detection using visible sensors
KR101589814B1 (ko) 연안에서의 객체 인식 장치 및 그 방법
WO2021077205A1 (en) Automated license plate recognition system and related method
JP6278791B2 (ja) 車両位置検出装置、車両位置検出方法及び車両位置検出用コンピュータプログラムならびに車両位置検出システム
JP2020500290A (ja) 位置特定基準データを生成及び使用する方法及びシステム
CN109635737A (zh) 基于道路标记线视觉识别辅助车辆导航定位方法
JP2010510559A5 (ru)
KR20180059723A (ko) 이미지 처리 장치, 이미지 처리 방법, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
ES2717186T3 (es) Procedimiento y dispositivo para la detección de objetos en movimiento en una secuencia de imágenes de vídeo
JP2015194373A (ja) 車両位置検出装置、車両位置検出方法及び車両位置検出用コンピュータプログラムならびに車両位置検出システム
JP2024144570A (ja) 自己位置推定装置
JP2019133318A (ja) 位置推定システム
KR20190053708A (ko) 해상 타겟 영역에서의 노이즈영역 검출방법
US9361527B1 (en) Method and system for classifying painted road markings in an automotive driver vehicle-assistance device
Kaddah et al. Road marking features extraction using the VIAPIX® system
Li et al. Lane detection and road surface reconstruction based on multiple vanishing point & symposia

Legal Events

Date Code Title Description
FA93 Acknowledgement of application withdrawn (no request for examination)

Effective date: 20210222