小米公开“障碍物检测方法”专利 可实现路径中最近障碍物检测

9月21日消息，天眼查信息显示，日前，小米汽车科技有限公司申请公布一项“障碍物检测方法、装置、车辆及存储介质”专利，申请公布号CN115082898A，申请日期为2022年7月4日。

专利摘要显示，本公开涉及一种障碍物检测方法、装置、车辆及存储介质。该方法包括：获取待检测图像中障碍物的图像特征，待检测图像是通过车辆上的图像采集设备采集的；获取障碍物在图像采集设备坐标系下的三维位置信息；将图像特征和三维位置信息输入第一预设检测网络，得到第一预设检测网络输出的分类结果，分类结果表征障碍物是否是车辆的路径中最近障碍物。

该方案隐性地对车道线和障碍物的关系进行学习，并在学习过程中加入了障碍物在图像采集设备坐标系下的三维位置信息，实现了路径中最近障碍物的检测。由于其是直接通过网络学习，并判定各障碍物是否为车辆的路径中最近障碍物，不用识别车道线及对自车道的车进行距离计算，检测简洁。

专利信息显示，同日，该公司还申请公布一项“地点识别方法、装置、车辆、存储介质及芯片”专利，申请公布号CN115082772A，申请日期为2022年7月19日。

专利摘要显示，本公开涉及地点识别方法、装置、车辆、存储介质及芯片，该方法包括：获取待识别图像；获取待识别图像的全局特征信息和局部特征信息，其中，局部特征信息用于描述待识别图像中的目标对象的特征；从数据库中确定与全局特征信息和局部特征信息匹配的地点图像，并将地点图像表征的地点作为待识别图像的地点。

通过上述技术方案，在对待识别图像进行地点识别时，采用全局特征信息和局部特征信息联合匹配的方式，通过局部特征信息对能区分各地点且不易随时间发生变化的目标对象进行注意，而不会对地点区分性不强且形态易随时间变化的物体如绿植进行注意，提高了地点识别的准确性。