RU197621U1 - Vehicle speed measuring device - Google Patents

Vehicle speed measuring device Download PDF

Info

Publication number
RU197621U1
RU197621U1 RU2019132932U RU2019132932U RU197621U1 RU 197621 U1 RU197621 U1 RU 197621U1 RU 2019132932 U RU2019132932 U RU 2019132932U RU 2019132932 U RU2019132932 U RU 2019132932U RU 197621 U1 RU197621 U1 RU 197621U1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
video camera
radar
vehicles
speed
image
Prior art date
Application number
RU2019132932U
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Анатолий Владимирович Хамухин
Антон Павлович Алексеев
Original Assignee
Акционерное общество "ЭЛВИС-НеоТек"
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 Акционерное общество "ЭЛВИС-НеоТек" filed Critical Акционерное общество "ЭЛВИС-НеоТек"
Priority to RU2019132932U priority Critical patent/RU197621U1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU197621U1 publication Critical patent/RU197621U1/en

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/91—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for traffic control
    • G01S13/92—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for traffic control for velocity measurement
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/052—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for determining speed or overspeed

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

Полезная модель относится к области измерения и анализа изображения, а именно к способам и системам измерения скорости транспортных средств, и может быть использована для эксплуатации комплексов измерения скорости транспортных средств, использующих видеокамеру. Устройство измерения транспортных средств состоит из видеокамеры и электронно-вычислительного блока, соединенного с видеокамерой и выполненного с возможностью соединения с радаром на этапе калибровки видеокамеры. Видеокамера формирует изображение дорожного полотна и находящихся на нем транспортных средств и передает его в электронно-вычислительный блок. Радар сканирует участок дороги, который снимает видеокамера, измеряет скорость и радиус-векторы проезжающих транспортных средств и передает их в электронно-вычислительный блок. На этапе калибровки электронно-вычислительный блок реализует алгоритм распознавания транспортных средств на видеоизображении, получаемом с видеокамеры, и алгоритм сопоставления распознанных транспортных средств с результатами радарных измерений, предоставляя функционал для сопряжения радарных измерений с видеоизображением. Техническим решением является создание устройства измерения скорости транспортных средств, состоящего из одной видеокамеры, в котором после завершения калибровки данные радара для оценки скорости не используются. 1 ил.The utility model relates to the field of measurement and analysis of the image, and in particular to methods and systems for measuring the speed of vehicles, and can be used to operate complexes of measuring the speed of vehicles using a video camera. The vehicle measurement device consists of a video camera and an electronic computing unit connected to the video camera and configured to connect to the radar at the calibration stage of the video camera. The video camera forms an image of the roadway and vehicles located on it and transmits it to the electronic computing unit. The radar scans a section of the road that the video camera shoots, measures the speed and radius vectors of passing vehicles and transmits them to the electronic computing unit. At the calibration stage, the electronic-computing unit implements an algorithm for recognizing vehicles on a video image received from a video camera and an algorithm for matching recognized vehicles with the results of radar measurements, providing functionality for pairing radar measurements with a video image. The technical solution is the creation of a vehicle speed measuring device, consisting of one video camera, in which, after calibration, the radar data are not used to estimate the speed. 1 ill.

Description

Полезная модель относится к области измерения и анализа изображения, а именно к устройству измерения скорости транспортных средств, и может быть использована для измерения скорости транспортных средств, использующих видеокамеру.The utility model relates to the field of measurement and image analysis, namely, to a vehicle speed measuring device, and can be used to measure the speed of vehicles using a video camera.

Известные устройства для определения скорости транспортных средств можно классифицировать на устройства следующим образом:Known devices for determining the speed of vehicles can be classified into devices as follows:

1. с использованием локаторов (радаров), испускающих электромагнитное излучение;1. using locators (radars) that emit electromagnetic radiation;

2. с использованием видеокамеры;2. using a video camera;

3. с одновременным использованием видеокамеры и радара.3. with the simultaneous use of a video camera and radar.

По техническому решению, сгруппированному по первому пункту известен патент RU 2237266. Преимуществом данного устройства является высокая точность определения скорости. Однако недостатками являются:According to the technical solution, grouped according to the first paragraph, patent RU 2237266 is known. The advantage of this device is the high accuracy of determining the speed. However, the disadvantages are:

- отсутствие автоматизации, так как радар используется сотрудниками дорожно-патрульных служб, которые самостоятельно соотносят результаты измерений скорости с транспортными средствами;- lack of automation, as the radar is used by the staff of the road patrol services, which independently correlate the results of speed measurements with vehicles;

- наличие доступных детекторов, которые заранее подают сигнал водителям транспортных средств о функционировании устройства измерения скорости впереди по ходу движения.- the availability of available detectors, which pre-signal the drivers of vehicles about the operation of the speed measuring device in the forward direction.

По техническому решению, сгруппированному по второму пункту известны патенты RU 2470376 и RU 2592711. Суть использования устройств в указанных патентах заключается в использовании компьютерного алгоритма распознавания транспортных средств на видеоизображении, с помощью которого для каждого транспортного средства можно определить:According to the technical solution, grouped under the second paragraph, patents RU 2470376 and RU 2592711 are known. The essence of the use of devices in these patents is to use a computer algorithm for recognizing vehicles in a video image, with which you can determine for each vehicle:

- номер (для идентификации потенциального нарушителя);- number (to identify a potential violator);

- положение в мировом пространстве (для вычисления скорости).- position in world space (for calculating speed).

Для более точного определения положения в пространстве (а, следовательно, и скорости) видеокамера должна быть правильно откалибрована, то есть должны быть вычислены параметры преобразования объектов на видеокадре в мировое пространство.For a more accurate determination of the position in space (and, consequently, speed), the video camera must be correctly calibrated, that is, the parameters for converting objects on the video frame to the world space must be calculated.

Недостатком описанного устройства в патенте RU 2470376 является необходимость большого количества точных геометрических измерений на участке дороги, где устанавливается контрольно-измерительный комплекс, вследствие чего требуется перекрытие движения на несколько часов.The disadvantage of the described device in the patent RU 2470376 is the need for a large number of accurate geometric measurements on the road section where the control and measuring complex is installed, as a result of which it is necessary to block the movement for several hours.

Недостатком описанного устройства в патенте RU 2592711, предполагающего использование лазерного дальномера для оценки расстояния от объектива видеокамеры до дорожного полотна, является опасным для здоровья водителей проезжающих транспортных средств, поскольку интенсивное инфракрасное излучение, испускаемое дальномером, что может привести впоследствии к значительному ухудшению зрения водителей.The disadvantage of the described device in the patent RU 2592711, which involves the use of a laser range finder to estimate the distance from the camera’s lens to the roadway, is dangerous for the health of drivers of passing vehicles, since the intense infrared radiation emitted by the range finder, which can subsequently lead to a significant deterioration in the vision of drivers.

По техническому решению, сгруппированному по третьему пункту известен патент RU 2382416, по которому устройство использует алгоритм распознавания, а также алгоритм сопоставления результатов распознавания с результатами измерения скорости, что позволяет автоматизировать использование радара. Однако такое использование устройства не решает проблему наличия у водителей детекторов радара. Недостатком является повышенная стоимость и сложность в эксплуатации такого контрольно-измерительного устройства при совместном использовании радара и видеокамеры.According to the technical solution, grouped according to the third paragraph, patent RU 2382416 is known, according to which the device uses a recognition algorithm, as well as an algorithm for comparing recognition results with speed measurement results, which makes it possible to automate the use of the radar. However, such use of the device does not solve the problem of the presence of radar detectors in drivers. The disadvantage is the increased cost and complexity in the operation of such a control and measuring device when sharing a radar and a video camera.

Задачей заявленной полезной модели является создание метода оценки скорости транспортных средств и системы калибровки контрольно-измерительного комплекса, состоящего из одной видеокамеры. Калибровка должна быть максимально автоматизирована, а метод вычисления скорости должен обладать высокой точностью.The objective of the claimed utility model is to create a method for assessing the speed of vehicles and a calibration system for a control and measuring complex consisting of one video camera. Calibration should be as automated as possible, and the method of calculating speed should be highly accurate.

Целью полезной модели является объединить преимущества вышеперечисленных устройств, и при этом исключить проявление их недостатков.The purpose of the utility model is to combine the advantages of the above devices, while eliminating the manifestation of their disadvantages.

Контрольно-измерительное устройство состоит из видеокамеры и электронно-вычислительного блока, отвечающего за распознавание транспортных средств на видеоизображении, в том числе их государственного регистрационного знака (ГРЗ (для автоматической идентификации потенциальных нарушителей). Распознанное изображение транспортного средства определяется совокупностью некоторых точек

Figure 00000001
на плоскости видеокадра, например, вершин четырехугольной рамки, обводящей ГРЗ транспортного средства. По данной совокупности определяется положение транспортного средства в мировом пространстве:The control and measuring device consists of a video camera and an electronic computing unit responsible for recognizing vehicles in the video image, including their state registration mark (GRZ (for automatic identification of potential violators). The recognized image of the vehicle is determined by a combination of some points
Figure 00000001
on the plane of the video frame, for example, the vertices of a quadrangular frame encircling the vehicle’s GRZ. Based on this totality, the position of the vehicle in the global space is determined:

Figure 00000002
Figure 00000002

где

Figure 00000003
- радиус-вектор транспортного средства. По нескольким последовательным радиус-векторам одного и того же транспортного средства можно определить его скорость с помощью метода наименьших квадратов. Для точного вычисления скорости необходимо правильно определить параметры преобразования ƒ, это происходит на этапе калибровки.Where
Figure 00000003
- radius vector of the vehicle. From several successive radius vectors of the same vehicle, its speed can be determined using the least squares method. To accurately calculate the speed, it is necessary to correctly determine the transformation parameters ƒ, this happens at the calibration stage.

Основная идея заявленной полезной модели отличается от описанных выше аналогов тем, что в устройстве полезной модели радар используется только на этапе калибровки видеокамеры. Кроме скорости, радар может также определять радиус-векторы проезжающих транспортных средств.The main idea of the claimed utility model differs from the analogues described above in that the device of the utility model uses radar only at the calibration stage of the video camera. In addition to speed, the radar can also determine the radius vectors of passing vehicles.

Радар подключается к электронно-вычислительному блоку, который помимо распознавания транспортных средств способен реализовывать алгоритм сопоставления видеообразов транспортных средств с результатами радарных измерений. В простейшем случае процесс калибровки сводится к заполнению таблицы Т «видеообраз транспортного средства-радиус-вектор». Данными для этой таблицы являются соответствующие пары результатов сопоставления транспортных средств с радарными данными. Если интерпретировать видео-образы транспортных средств

Figure 00000004
как векторы (u1, ν1, u2, u2, …, un, un) в 2n-мерном пространстве, то преобразование ƒ можно определить следующим образом:The radar is connected to an electronic computing unit, which, in addition to recognizing vehicles, is able to implement an algorithm for matching video images of vehicles with the results of radar measurements. In the simplest case, the calibration process is reduced to filling in table T “vehicle image-radius-vector”. The data for this table are the corresponding pairs of results from comparing vehicles with radar data. If you interpret the video images of vehicles
Figure 00000004
as vectors (u 1 , ν 1 , u 2 , u 2 , ..., u n , u n ) in a 2n-dimensional space, then the transformation ƒ can be defined as follows:

- поиск ближайшего к аргументу соседа во множестве видеообразов из таблицы T;- search for the neighbor closest to the argument in the set of video images from table T;

- возвращение соответствующего найденному соседу радиус-вектора в качестве результата преобразования.- return of the radius vector corresponding to the found neighbor as a result of the transformation.

Для того, чтобы преобразование давало возможно меньшую погрешность, необходимо, чтобы значения видео-образов из Т плотно и равномерно заполняли область участка дороги на видеокадре.In order for the conversion to give the smallest possible error, it is necessary that the values of the video images from T densely and uniformly fill the area of the road section on the video frame.

Радар определяет скорость и радиус-вектор одного и того же объекта в общем независимо: происходит испускание электромагнитного излучения, скорость определяется по изменению длины волны излучения (эффект Доплера), радиус-вектор - по промежутку времени между моментами испускания и возвращения и по направлению излучения. Учитывая, что радиус-вектор каждый раз может определяться не для одной и той же точки объекта, значение скорости, вычисленное предложенным способом, может не совпадать со значением, измеренной радаром непосредственно (а это значение, учитывая высокую точность радара, можно считать истинным). Тогда преобразование ƒ следует определить в виде формулы, зависящей от некоторых параметров, которые необходимо подобрать в процессе калибровки таким образом, чтобы вычисляемое значение скорости возможно меньше отличалось от значения, измеряемого радаром. Например, если радар настроен на определение радиус-вектора точки, лежащей на дороге посередине между передних колес транспортного средства, имеет смысл рассмотреть преобразование ƒ в виде проективного преобразования плоскости радара на плоскость дороги, дополненного некоторой нелинейной частью:The radar determines the speed and radius vector of the same object in general independently: electromagnetic radiation is emitted, speed is determined by the change in the radiation wavelength (Doppler effect), the radius vector is determined by the time interval between the moments of emission and return and in the direction of radiation. Considering that the radius vector may not be determined each time for the same point of the object, the speed value calculated by the proposed method may not coincide with the value measured directly by the radar (and this value, given the high accuracy of the radar, can be considered true). Then the transformation ƒ should be determined in the form of a formula depending on some parameters that must be selected during the calibration process so that the calculated value of the velocity is possibly less different from the value measured by the radar. For example, if the radar is configured to determine the radius vector of a point lying on the road in the middle between the front wheels of the vehicle, it makes sense to consider the transformation ƒ in the form of a projective transformation of the radar plane to the road plane, supplemented by some non-linear part:

ƒ(x)=Ax+α(x),ƒ (x) = Ax + α (x),

где A - матрица проективного преобразования, α - некоторая нелинейная функция. Коэффициенты матрицы А и функции α подбираются в процессе калибровки:where A is the matrix of the projective transformation, α is some nonlinear function. The coefficients of the matrix A and the functions α are selected during the calibration process:

- вычисляются несколько положений одного транспортного средства с помощью преобразования ƒ;- several positions of one vehicle are calculated using the transformation ƒ;

- на основе вычисленных положений определяется скорость транспортного средства методом наименьших квадратов: V;- based on the calculated positions, the vehicle speed is determined by the least squares method: V;

- происходит радарное измерение скорости: Vr;- there is a radar speed measurement: V r ;

- разница между радарным и вычисленным значением минимизируется как функция, аргументами которой являются параметры преобразования:- the difference between the radar and the calculated value is minimized as a function, the arguments of which are the transformation parameters:

|V-Vr| → min| VV r | → min

На иллюстрации 1 представлена схема устройства измерения транспортных средств (этап калибровки).Figure 1 shows a diagram of a vehicle measurement device (calibration step).

Камера 1 и радар 2 сканируют участок дороги, по которому едет автомобиль 3, с их помощью определяются положение (u, ν) автомобиля 3 на видеоизображении и его радиус-вектор

Figure 00000005
в мировом пространстве. За счет этих данных вычисляются параметры преобразования ƒ.Camera 1 and radar 2 scan a section of the road along which car 3 is traveling, with their help, the position (u, ν) of car 3 on the video image and its radius vector are determined
Figure 00000005
in world space. Due to these data, the transformation parameters ƒ are calculated.

На этапе эксплуатации радар демонтируется, происходит вычисление радиус-вектора

Figure 00000006
по (u, ν), а по нескольким последовательным радиус-векторам определяется скорость автомобиля.At the operation stage, the radar is dismantled, the radius vector is calculated
Figure 00000006
by (u, ν), and by several successive radius vectors, the vehicle speed is determined.

Предложенная система определения скорости транспортных средств с помощью видеокамеры является полностью автоматизированной, активное участие человека требуется только на этапе калибровки при настройке радара:The proposed system for determining the speed of vehicles using a video camera is fully automated, the active participation of a person is required only at the calibration stage when setting up the radar:

- монтаж;- installation;

- сопряжение результатов измерений с видеоизображением (для правильного функционирования алгоритма сопоставления);- pairing the measurement results with the video image (for the correct functioning of the matching algorithm);

- демонтаж (после завершения автоматизированной части процесса калибровки).- dismantling (after completion of the automated part of the calibration process).

Использование радара делает процесс калибровки простым, а вычисление скорости более точным по сравнению с другими техническими решениями, не использующими радар.The use of radar makes the calibration process simple, and the calculation of speed more accurate compared to other technical solutions that do not use the radar.

Таким образом, поставленная задача технически решена, а предлагаемое устройство в качестве полезной модели соответствуют критерию новизны и промышленной применимости. Thus, the task is technically solved, and the proposed device as a utility model meets the criteria of novelty and industrial applicability.

Claims (1)

Устройство измерения скорости транспортных средств, состоящее из видеокамеры и электронно-вычислительного блока, соединенного с видеокамерой и выполненного с возможностью соединения с радаром на этапе калибровки видеокамеры, при этом видеокамера формирует изображение дорожного полотна и находящихся на нем транспортных средств и передает его в электронно-вычислительный блок, а радар сканирует участок дороги, который снимает видеокамера, измеряет скорость и радиус-векторы проезжающих транспортных средств и также передает их в электронно-вычислительный блок, отличающееся тем, что на этапе калибровки электронно-вычислительный блок реализует алгоритм распознавания транспортных средств на видеоизображении, получаемом с видеокамеры, и алгоритм сопоставления распознанных транспортных средств с результатами радарных измерений, предоставляя функционал для сопряжения радарных измерений с видеоизображением, необходимый для правильной работы алгоритма сопоставления данных о скорости радара с выделенными на изображении транспортными средствами, при этом после завершения калибровки данные радара для оценки скорости не используются.A device for measuring vehicle speed, consisting of a video camera and an electronic computing unit connected to the video camera and configured to connect to the radar during the calibration of the video camera, while the video camera forms an image of the roadway and the vehicles on it and transfers it to the electronic computer block, and the radar scans the section of road that the video camera shoots, measures the speed and radius vectors of passing vehicles and also transfers them to an electronic computing unit, characterized in that at the calibration stage, the electronic computing unit implements an algorithm for recognizing vehicles in a video image, obtained from the video camera, and an algorithm for matching recognized vehicles with the results of radar measurements, providing functionality for pairing radar measurements with a video image, necessary for the correct operation of the algorithm for comparing radar speed data with the highlight vehicles in the image, and after calibration is completed, the radar data are not used for speed estimation.
RU2019132932U 2019-10-17 2019-10-17 Vehicle speed measuring device RU197621U1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019132932U RU197621U1 (en) 2019-10-17 2019-10-17 Vehicle speed measuring device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019132932U RU197621U1 (en) 2019-10-17 2019-10-17 Vehicle speed measuring device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU197621U1 true RU197621U1 (en) 2020-05-18

Family

ID=70732367

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019132932U RU197621U1 (en) 2019-10-17 2019-10-17 Vehicle speed measuring device

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU197621U1 (en)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0347090A2 (en) * 1988-06-15 1989-12-20 Eev Limited Vehicle monitoring system
RU2382416C2 (en) * 2008-03-20 2010-02-20 Общество с ограниченной ответственностью "Системы передовых технологий " (ООО "Системы передовых технологий") Method of determining speed and coordinates of vehicles with subsequent identification thereof and automatic recording traffic offences and device for realising said method
RU2559418C2 (en) * 2013-10-15 2015-08-10 Общество с ограниченной ответственностью "Симикон" Method of determination of vehicle position and motion speed and complex to this end
RU155583U1 (en) * 2015-01-27 2015-10-10 Закрытое акционерное общество "ЭЛВИС-НеоТек" VEHICLE SPEED DETERMINATION SYSTEM
RU2579645C1 (en) * 2014-11-18 2016-04-10 Общество с ограниченной ответственностью "Новые технологии" Method of determining vehicle speed
CN104021676B (en) * 2014-06-25 2016-08-03 上海交通大学 Vehicle location based on vehicle dynamic video features and vehicle speed measurement method

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0347090A2 (en) * 1988-06-15 1989-12-20 Eev Limited Vehicle monitoring system
RU2382416C2 (en) * 2008-03-20 2010-02-20 Общество с ограниченной ответственностью "Системы передовых технологий " (ООО "Системы передовых технологий") Method of determining speed and coordinates of vehicles with subsequent identification thereof and automatic recording traffic offences and device for realising said method
RU2559418C2 (en) * 2013-10-15 2015-08-10 Общество с ограниченной ответственностью "Симикон" Method of determination of vehicle position and motion speed and complex to this end
CN104021676B (en) * 2014-06-25 2016-08-03 上海交通大学 Vehicle location based on vehicle dynamic video features and vehicle speed measurement method
RU2579645C1 (en) * 2014-11-18 2016-04-10 Общество с ограниченной ответственностью "Новые технологии" Method of determining vehicle speed
RU155583U1 (en) * 2015-01-27 2015-10-10 Закрытое акционерное общество "ЭЛВИС-НеоТек" VEHICLE SPEED DETERMINATION SYSTEM

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10386476B2 (en) Obstacle detection method and apparatus for vehicle-mounted radar system
CA3028653C (en) Methods and systems for color point cloud generation
AU2018282302B2 (en) Integrated sensor calibration in natural scenes
US11250288B2 (en) Information processing apparatus and information processing method using correlation between attributes
JP2024050990A (en) Determination device
CN108692719B (en) Object detection device
CN107632308B (en) Method for detecting contour of obstacle in front of vehicle based on recursive superposition algorithm
US11971961B2 (en) Device and method for data fusion between heterogeneous sensors
US11204610B2 (en) Information processing apparatus, vehicle, and information processing method using correlation between attributes
CN107817018B (en) Test system and test method for lane line deviation alarm system
US10996337B2 (en) Systems and methods for constructing a high-definition map based on landmarks
CN112284416B (en) Automatic driving positioning information calibration device, method and storage medium
CN114413958A (en) Monocular vision distance and speed measurement method of unmanned logistics vehicle
US11935304B2 (en) Calibration system, calibration method, and calibration program
KR20100066952A (en) Apparatus for tracking obstacle using stereo vision and method thereof
RU197621U1 (en) Vehicle speed measuring device
US20220404170A1 (en) Apparatus, method, and computer program for updating map
US20220309776A1 (en) Method and system for determining ground level using an artificial neural network
CN115100290A (en) Monocular vision positioning method, monocular vision positioning device, monocular vision positioning equipment and monocular vision positioning storage medium in traffic scene
Cheda et al. Camera egomotion estimation in the ADAS context
CN113874681B (en) Evaluation method and system for point cloud map quality
AU2018102199A4 (en) Methods and systems for color point cloud generation
RU2592712C1 (en) Method and system for determining vehicle speed
US20230025579A1 (en) High-definition mapping
Li et al. Monocular Camera Ranging based on Vehicle Attitude Estimation

Legal Events

Date Code Title Description
QB9K Licence granted or registered (utility model)

Free format text: LICENCE FORMERLY AGREED ON 20210316

Effective date: 20210316