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公开(公告)号：CN119810400A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510087512.4
申请日：2025-01-20
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明应用于智能驾驶领域，涉及一种检测框的过滤方法、装置及电子设备，包括：对目标图像进行目标检测处理，得到所述目标图像中目标对象的候选检测框；对所述目标图像进行图像语义分割处理，得到所述目标图像的标签图；基于所述标签图和所述候选检测框，确定所述候选检测框的评分信息；根据所述评分信息，对所述候选检测框进行过滤处理，得到所述目标对象的检测框。本发明保障了目标对象的检测框的准确度。
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公开(公告)号：CN117523519A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311618731.8
申请日：2023-11-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种车辆压线检测方法、系统、车辆及存储介质，方法包括：获取本车采集的待检测图像并对其进行车道线提取和车辆检测，得到第一车道线点集和车辆检测结果；将第一车道线点集进行拟合得到车道线方程，基于该方程得到第二车道线点集；从车辆检测结果中提取目标车辆的当前图像位置并基于该位置和车道线方程，确定目标车辆的当前车道位置；从车辆检测结果中提取目标车辆的关键点参数数据并结合当前车道位置、第一车道线点集和第二车道线点集，分别确定车道线参考点集和车辆参考点集；基于车道线参考点集和车辆参考点集的位置关系，确定目标车辆的压线检测结果。本发明提高了压线检测准确率，保障了车辆行驶安全。
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公开(公告)号：CN116890877A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310969942.X
申请日：2023-08-02
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W60/00 , B60W40/02 , B60W30/095
Abstract: 本发明公开了一种基于目标行人检测的自动驾驶方法、系统及车辆，通过获取自动驾驶车辆周围场景的图像数据集；所述图像数据集中含有多个人物图像；将图像数据集中的各个人物图像输入至已训练的行人检测模型，利用所述行人检测模型得到图像数据集中各个人物图像中行人的预测位置信息和各个行人的预测属性信息；其中，行人的属性信息为行人的所属种类；根据所述预测位置信息和所述预测属性信息控制驾驶路线。本申请实施例通过检测车辆周围行人所在的位置和行人的所属种类，根据行人的所在位置和行人的所属种类对行驶的路线进行规划，避免车辆与行人相撞的事件发生，从而提高了自动驾驶的安全性，为车辆的安全驾驶提供了保障。
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公开(公告)号：CN113589782B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202110776203.X
申请日：2021-07-08
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种整车运算平台系统架构设计方法，包括整车运算控制器和一个及一个以上的域内控制器，所述整车运算控制器分别与各域内控制器连接；所述整车运算控制器被配置为：（1）为域内控制器提供统一的储存资源、计算资源、安全计算资源、日志记录；（2）为域内控制器提供统一的电源管理和供给，以及域内控制器功能的加载和删除；（3）为域内控制器提供点对点的通信服务。本发明提高了整车资源的利用效率，实现了域内控制器的动态控制，以及提升了通信效率。
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公开(公告)号：CN116279545A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310489865.8
申请日：2023-05-04
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种混动车辆网络异常识别方法、装置、电子设备和存储介质，涉及车辆安全技术领域；包括：从云端获取混动车辆历史运行数据；采用所述混动车辆历史运行数据训练分类模型，得到异常唤醒识别模型，所述异常唤醒识别模型用于针对混动车辆的异常唤醒进行识别；其中，所述混动车辆的异常唤醒至少包括混动车辆充电电压小于预设充电阈值；在混动车辆驻车后，检测到网络唤醒信号时，将所述网络唤醒信号输入至所述异常唤醒识别模型；获取所述异常唤醒识别模型输出的网络唤醒类型信息；依据所述网络唤醒类型信息，确定网络唤醒状态，以识别出网络异常。通过本发明实施例可以提高混动车辆网络异常识别的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113591659B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202110839099.4
申请日：2021-07-23
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/75 , G06V10/764
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公开(公告)号：CN116168368A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310187445.4
申请日：2023-03-02
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种用于交通灯的识别方法、系统及存储介质，该方法包括，获取交通信号灯图像信息，对所述获取的交通信号灯图像信息进行标注，其中，标注所述交通信号灯图像中交通信号灯的位置与分类；构建共享任务参数的信号灯检测与识别模型，对所述标注的交通信号灯图像信息进行数据增强，通过数据增强后的交通信号灯图像信息对所述信号灯检测与识别模型优化；将标注后的所述交通信号灯图像信息输入到优化后的所述信号灯检测与识别模型，得到交通信号灯识别结果。其目的是：能够实现交通灯检测与识别共享参数，提升交通信号灯识别的精准度，同时提升交通信号的灯识别速度。
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公开(公告)号：CN116152734A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310000864.2
申请日：2023-01-03
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，具体提供一种基于多模型的行人检测方法、装置及存储介质，方法包括以下步骤：获取不同场景下的行人图像；基于全图标注对所述行人图像进行行人检测标注，基于抠图标注对所述行人图像进行行人属性标注；基于第一模型和所述行人检测标注获取第一检测结果，基于第二模型和所述行人属性标注获取第二检测结果，基于所述第一检测结果、所述第二检测结果和第三模型获取行人分类结果。本申请采用了两个模型分两阶段来进行行人检测的精确定位，选择Vargnet这种轻量级的网络作为训练模型，适合安装在内存小，环境复杂的车载终端GPU上，能够又好又快地完成行人检测。
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公开(公告)号：CN115424242A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211055743.X
申请日：2022-08-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及交通标志识别技术领域，为基于改进的yolov3交通标志识别方法、设备和介质。该方法包括获取交通标志检测的图像数据集，对图像数据集进行数据增强处理，将图像数据集分为训练集和图像验证集；改进Yolov3检测网络结构，将Yolov3模型的backbone网络结构改为mobilnetv3模型，将Yolov3模型的损失函数loss修改为focal_loss函数，添加多尺度融合板块结构，得到改进Yolov3模型；利用图像训练集和图像验证集，对改进Yolov3模型进行训练，对训练后的改进Yolov3模型进行评测；将交通标志图像数据输入训练后的改进Yolov3模型，输出交通标志识别结果。本发明可以提升模型对交通标志的识别率，提升对小目标检测精度。
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公开(公告)号：CN115424105A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211069702.6
申请日：2022-08-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种周视运动目标融合方法、装置、系统、计算机设备及介质，方法包括：获取以周视形式展现的多个路况画面，所述路况画面包括多个目标检测结果，所述目标检测结果包括第一位置信息；将第一位置信息转换成世界坐标系下的第二位置信息，进而得到多个第二位置信息；将任一路况画面中的每个第二位置信息与其余每一个路况画面中的每个第二位置信息相互求差，得到多个运算结果；判断运算结果是否小于第一阈值，并输出判断结果；根据判断结果，对相应的两个目标检测结果进行融合。本发明对多个相机场景的目标融合进行考虑，并在世界坐标系下结合位置信息与目标画面的特征进行目标融合，提高了目标融合在不同场景应用的鲁棒性和目标融合的速度。
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