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公开(公告)号：CN116908803A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310940979.X
申请日：2023-07-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G01S7/41 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/094 , G01S7/02
Abstract: 本发明公开了一种小样本雷达信号数据扩充生成方法及计算机可读存储介质，该方法包括：获取雷达信号数据；对雷达信号数据进行预处理，获得基础样本数据；构建自编码器；将基础样本数据输入到自编码器，基础样本数据通过自编码器的编码器进行下采样处理后通过自编码器的解码器进行上采样处理，获得第一扩充样本数据；将基础样本数据和第一扩充样本数据作为真实样本数据，训练条件生成对抗网络；通过训练优化后的条件生成对抗网络生成第二扩充样本数据。本发明能够对小样本的基础样本数据处理后，使得样本数据得以初步扩充，从而实现能够具有较多的样本数据训练条件生成对抗网络，进而能够使生成器能够生成效果好的第二扩充样本数据。
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公开(公告)号：CN116152158A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211500722.4
申请日：2022-11-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及焊接技术领域，特别涉及一种焊缝检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取线结构光照射在目标上的原始图像；提取原始图像中线结构光的光条特征，细化光条特征得到单像素光条图像，遍历单像素光条图像的所有像素确定图像中的焊缝区域；裁剪图像中的焊缝区域图像，检测焊缝区域图像中目标的焊缝。由此，解决了相关技术中基于整个图像进行焊缝检测，检测效率较低，且容易受到焊缝区域以外信息的干扰，大大降低焊缝检测准确性等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117698735A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410038720.0
申请日：2024-01-10
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W40/06
Abstract: 本申请提供一种车辆颠簸检测方法、装置、车辆和存储介质，该方法包括：根据车辆搭载的制动防抱死系统测量的轮速信号，确定所述车辆的轮速跳动量；根据所述车辆测量的制动主缸压力值和/或驾驶员手力矩值，对所述轮速跳动量进行修正，得到修正后的轮速跳动量；根据所述修正后的轮速跳动量，确定所述车辆的道路颠簸等级。
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公开(公告)号：CN117104137A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311093147.5
申请日：2023-08-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60Q9/00 , B60R16/023 , G08B21/18 , G08B25/01
Abstract: 本申请提供一种智能驾驶车辆的预警系统和方法，所述预警系统包括：信号输入节点、预警状态机节点以及预警节点，其中：所述信号输入节点，被配置为获取并发送所述智能驾驶车辆的多个待预警信号至所述预警状态机节点；所述预警状态机节点，被配置为基于预设预警状态等级划分策略，确定所述多个待预警信号中每一待预警信号匹配的预警状态，得到预警状态集；所述预警状态机节点，还被配置为基于预警等级在所述预警状态集中确定目标预警状态，并发送所述目标预警状态所对应的预警信息至所述预警节点，以使所述预警节点对所述预警信息进行预警。本申请能够节省智能驾驶车辆的部署预警决策所对应的软件资源，以及提高智能驾驶车辆的预警准确性。
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公开(公告)号：CN116662929A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310630862.1
申请日：2023-05-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种雷达信号识别模型的训练方法以及雷达信号识别方法，通过将目标训练样本集中的第一样本雷达信号作为待训练识别模型中的特征提取层的输入，获取特征提取层输出的至少两种尺度的雷达信号特征图；第一样本雷达信号包括对应至少两种类型的雷达信号的雷达信号数据；通过待训练识别模型中的特征处理层，对至少两种尺度的雷达信号特征图进行融合处理，得到融合特征图；通过待训练识别模型中的分类网络，对融合特征图进行处理，得到待训练识别模型输出的识别结果；基于识别结果以及目标训练样本集中的第一样本标签，对待训练识别模型进行训练，得到雷达信号识别模型，提高了雷达信号的识别精度以及识别效率。
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公开(公告)号：CN116552509A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310660016.4
申请日：2023-06-05
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种行泊一体方法和装置、电子设备和存储介质，其中，方法包括：获取目标车辆的运行状态信息；按照运行状态信息确定出与多个候选行泊车功能中的每个候选行泊车功能对应的功能激活条件抑制信息；按照每个候选行泊车功能的当前功能状态以及每个候选行泊车功能对应的功能激活条件抑制信息，确定出多个候选行泊车功能中被激活的目标行泊车功能；按照目标行泊车功能确定出用于对目标车辆行泊车的指定行泊车功能。本发明可以基于同一个运行状态信息即可同时用于行驶或泊车，有效降低硬件成本；由于行驶功能与泊车功能归属于一个总的产品形态，因此通过该方式可以在行驶或泊车等状态中进行快速切换。
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公开(公告)号：CN115758222A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211513572.0
申请日：2022-11-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及深度学习技术领域，特别涉及一种信号类别识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取多数类的第一信号样本和少数类的第二信号样本；根据第一信号样本对预设网络模型进行训练得到教师模型，利用第一信号样本对教师模型进行迭代自蒸馏得到第n代子模型，并锁定第n代子模型中分类输出层之外所有层的参数权重，得到新模型；利用预设欠采样方法从第一信号样本随机选择部分信号样本，基于部分信号样本和第二信号样本生成新信号样本，利用新信号样本训练新模型，直到训练完成，得到分类器，利用分类器识别目标信号的实际类别。由此，解决了相关技术中网络训练数据不均衡问题导致识别能力存在偏向性，分类难度大等问题。
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