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龍圖騰網(wǎng)恭喜廣州小鵬自動(dòng)駕駛科技有限公司申請(qǐng)的專利可達(dá)空間的邊界確定方法、裝置、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113888569B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111080304.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/13；該發(fā)明授權(quán)可達(dá)空間的邊界確定方法、裝置、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)是由梁康正設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-09-15向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本可達(dá)空間的邊界確定方法、裝置、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開了一種可達(dá)空間的邊界確定方法、裝置、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。應(yīng)用于終端，該方法包括：對(duì)第一魚眼圖像進(jìn)行特征提取，得到特征金字塔；根據(jù)特征金字塔中目標(biāo)層的圖像特征以及回歸模型，獲取第一魚眼圖像中可達(dá)空間的初始邊界；根據(jù)目標(biāo)層以及熱力圖模型，獲取目標(biāo)層對(duì)應(yīng)的目標(biāo)熱力圖以及目標(biāo)層對(duì)應(yīng)的偏移圖，熱力圖模型中生成偏移圖的閾值函數(shù)的預(yù)測(cè)范圍為整數(shù)；根據(jù)初始邊界以及偏移圖，確定可達(dá)空間的實(shí)際邊界。本申請(qǐng)對(duì)第一魚眼圖像進(jìn)行可達(dá)空間的邊界檢測(cè)過程中，結(jié)合閾值函數(shù)的預(yù)測(cè)范圍為整數(shù)而獲取的偏移圖，使得偏移圖的預(yù)測(cè)范圍不受小數(shù)限制，提高了獲取可達(dá)空間邊界的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)可達(dá)空間的邊界確定方法、裝置、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種可達(dá)空間的邊界確定方法，其特征在于，所述方法由終端執(zhí)行，所述方法包括：對(duì)第一魚眼圖像進(jìn)行特征提取，得到特征金字塔，所述特征金字塔包括多層所述第一魚眼圖像的圖像特征；根據(jù)所述特征金字塔中目標(biāo)層的圖像特征以及回歸模型，獲取所述第一魚眼圖像中可達(dá)空間的初始邊界，所述目標(biāo)層是所述特征金字塔中包含特征數(shù)量最多的一層，所述回歸模型是基于至少兩個(gè)樣本層訓(xùn)練并獲取到與樣本層相同寬度的初始邊界的模型；所述至少兩個(gè)樣本層是通過對(duì)不同的魚眼圖像進(jìn)行特征提取得到特征金字塔，并對(duì)特征金字塔進(jìn)行標(biāo)注后得到各個(gè)樣本層；根據(jù)所述目標(biāo)層以及熱力圖模型，獲取所述目標(biāo)層對(duì)應(yīng)的目標(biāo)熱力圖以及所述目標(biāo)層對(duì)應(yīng)的偏移圖，所述熱力圖模型中生成所述偏移圖的閾值函數(shù)的預(yù)測(cè)范圍為整數(shù)，所述偏移圖中像素點(diǎn)的像素值用于指示所述像素點(diǎn)在所述第一魚眼圖像中對(duì)應(yīng)位置的偏移值；根據(jù)所述初始邊界以及所述偏移圖，確定所述可達(dá)空間的實(shí)際邊界。

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