多模态融合目标检测是环境感知的重要组成部分,目的是针对战场干扰对抗、卫星拒止、物理空间与环境变量变化等复杂场景,实现全天候目标检测。方法是充分利用视觉、热红外、激光雷达、毫米波等多种模态的信息及他们之间的互补信息,利用深度学习方法,实现单一和多种传感器信息作为输入时的目标检测。该算法配合多模态传感器硬件SensorBox可以从多个视角、多个维度“观察”目标,获得场景内更加丰富多元的信息,从而更好地理解目标以及周围的环境。


全天候多模态融合环境感知与韧性导航方法研究

北斗导航成功在2020环意自行车赛上大展拳脚

11月22日,为期两天的2020 环意 RIDE LIKE A PRO 长三角公开赛在上海青浦圆满落下帷幕。作为环意赛事精准时空数据保障系统的“幕后英雄”,上海西虹桥导航技术有限公司的项目团队,通过几个月的昼夜奋战,联合众多合作伙伴,攻克了多项技术与业务难点,圆满完成了高精度、高可用、高可靠、低时延北斗导航技术为赛事保驾护航的任务。

在本次赛事保障项目中,北斗卫星高精度参考站技术,北斗差分定位与组合导航定位技术,高动态高增益GNSS天线与TSG技术下的三维定位、三维测速及三维测姿技术,空间数据加密与解密算法,都得到了大展拳脚的机会,正是他们在背后的默默支撑,实现了整个赛事全赛道、全天候时空数据源的精准传送。

项目合作丨携手交大与电信,启动“北斗+5G高精度融合定位技术研究及应用”

上海西虹桥导航技术有限公司(以下简称西虹桥导航技术)聚焦“5G+北斗”融合高精度导航及位置服务,从标准、技术、产品、系统、测试、服务及市场等多维度与电信运营商展开全面合作,共同构建核心技术、打造拳头产品,开发应用方案,以推动导航领域成果转化、产业发展及市场应用。

西虹桥导航技术携手上海交通大学感知与导航研究所、上海电信,于2020年9月开始启动“北斗+5G高精度融合定位技术研究及应用”这一合作项目。

在项目进行过程中,结合5G高精度定位导航实际应用场景,共同选定上海电信莘庄营业厅作为实验测试与验证场地。该营业厅内部分为两层,总面积超过1500平方米,且营业厅内已实现了5G信号全覆盖,为项目研究提供了重要的基础设施。

交通路口图像算法研发

在复杂的场景和有限的算力下实现实时且鲁棒的人行横道(斑马线)检测是智能公交管理系统的重要内容之一。目的是在有限的边缘计算能力(Jetson nano)和真实的复杂场景(例如多云、下雨、夜晚等天气和遮挡、炫光、变形、破损、截断等条件)下实现实时和准确的斑马线检测和过线行为分析。方法是利用卷积神经网络作为特征提取器,嵌入SE注意机制模块,采用NST负样本训练方法,利用ROI感兴趣区域算法和滑动感受野短期矢量记忆算法,在已有YOLOv5算法进一步提升检测速度和精度。该算法可以在车载摄像头视角下,使用Jetson nano设备实现实时和准确的斑马线检测和汽车过线行为分析。


人体行人分析

人体行为分析特别是异常状态检测是智能云监护系统的核心技术,目的是实现监控摄像头下多人的目标检测、跟踪和状态分类,实时检测如行走、站立、坐着、跳跃、躺着、蹲下等正常状态和如跌倒、打架、坠床、翻墙、久坐等异常状态。方法是使用深度学习目标检测算法实现目标检测,匈牙利匹配算法实现目标跟踪,开发标注工具和分类算法实现状态分类。该算法可以在多路监控摄像头下,使用GPU硬件实现实时的目标检测、跟踪和状态分类。