公开(公告)号：CN116935134A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202310951444.2

申请日：2023-07-31

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 刘长青 ,  罗禄波 ,  张琪 ,  张璇 ,  谭琴

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V20/70 ,  G06V20/56

Abstract: 本申请涉及涉及点云技术领域，具体是涉及一种点云数据的标注方法、系统、终端及存储介质。通过获取待标注点云数据和标注任务信息，根据标注任务信息确定目标标注模型和标注人员；将待标注点云数据输入目标标注模型，得到预测标注数据；若标注人员的数量大于一，则根据标注人员的数量对预测标注数据进行拆分，得到各标注人员的子预测标注数据；获取各标注人员分别基于各自的子预测标注数据确定的人工标注数据，根据各人工标注数据确定目标标注数据。本发明采用模型标注与人工标注相结合的方式，可以兼顾点云标注的效率和精度。同时可以将模型标注的结果拆分至多个标注人员进行人工调整，适用于多人协助标注的场景。

公开(公告)号：CN116152707A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202310002591.5

申请日：2023-01-03

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 张璇 ,  胡小琼 ,  张琪

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明属于图像数据标注技术领域，具体涉及一种周视图像数据的标注方法、装置、设备及存储介质。一种周视图像数据的标注方法，应用于周视图像数据的标注设备，所述设备包括有功能模块和标注模型，所述功能模块用于完成标注操作，所述方法包括：所述功能模块将采集到的道路数据进行数据处理，获得周视图像数据；将所述周视数据上传至所述标注模型内，并配置标注员权限；标注员操作所述功能模块，在所述标注模型内完成数据标注操作，将标注结果进行提交；审核员对所述标注结果进行审核，将标注文件输出保存。提供了多种标注操作，适用于多种标注需求，提高了标注效率。

公开(公告)号：CN115546525A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211289814.2

申请日：2022-10-20

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 罗咏刚 ,  胡小琼 ,  张琪 ,  廖刚 ,  单玉梅

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及多视图聚类技术领域，特别涉及一种多视图聚类方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取待聚类的多个视图；提取每个视图的至少一个图像特征，得到多个图像特征；将多个图像特征输入预先训练得到的聚类模型，利用聚类模型的预设公共隐空间和预设结构化隐空间分别提取不同视图之间的互补信息和结构信息，利用互补信息和结构信息匹配每个视图的实际类别，基于实际类别对多个视图进行聚类，输出多个视图的聚类结果。由此，解决了相关技术基于原始数据矩阵或者浅层特征构建图，并利用不同的融合策略将多个图融合起来的方式，不仅计算量大，且聚类效果严重依赖于原始构图的质量，从而限制了多视图聚类的效果等问题。

公开(公告)号：CN116311116A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310139681.9

申请日：2023-02-20

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 胡小琼 ,  廖刚 ,  张琪 ,  单玉梅 ,  罗咏刚

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20

Abstract: 本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种基于多视角连续学习的分类方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取第一视角图像数据和第二视角图像数据，融合第一视角图像数据和第二视角图像数据，得到双视角融合数据，并将双视角融合数据输入至预先学习的多个分类器，得到每个分类器输出的双视角融合数据所属类别的概率，基于每个分类器输出的双视角融合数据所属类别的概率，聚合得到最终分类结果。由此，解决了传统深度学习模型的融合过程具有一定的偶然性，模型无法记住或识别先前状态，导致难以处理对之前状态的重新访问等问题，从而进一步提升无人驾驶系统在复杂场景中的安全性与稳定性。

公开(公告)号：CN116310254A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310187424.2

申请日：2023-03-02

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 谭琴 ,  胡小琼 ,  张琪

IPC: G06T19/20

Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，具体提供一种点云图像标注方法、系统及存储介质，方法包括以下步骤：基于预设要求，将标注数据传输进任务流；配置任务对应的标签并初始化标注权限；对录入的目标点云图像进行预处理并输出3D颜色框；将已标注的3D颜色框生成具有标注效果显示的点云图像。本发明能实现自动驾驶的大量3D点云图像高效准确的标注，不仅可以大幅减少标注的时间，还能满足操作者和管理者的多样定制化需求。

公开(公告)号：CN116189015A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202211604259.8

申请日：2022-12-13

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 廖刚 ,  张琪 ,  胡小琼 ,  单玉梅 ,  罗咏刚

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774

Abstract: 本申请涉及智能无人系统技术领域，特别涉及一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：获取无人系统采集的可见光域图像和红外域图像；根据可见光域图像和红外域图像生成可见光与红外光图像对；将可见光与红外光图像对输入预先训练得到的目标检测模型，得到可见光与红外光图像对的一个或多个检测目标，实现可见光域和/或红外域中图像的目标检测。由此，解决了相关技术中目标检测性能中红外域样本缺乏，导致智能无人系统用在恶劣光照下的检测性能较差等问题。

公开(公告)号：CN114863203A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210314507.9

申请日：2022-03-28

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 卢天翔 ,  吴锐 ,  张琪

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/778 ,  G06V10/82 ,  G06V20/56 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测的预标注方法及存储介质，包括以下步骤，S1、对小规模的原始数据进行数据甄别；S2、对经过数据甄别的原始数据进行标注，作为训练数据；S3、采用所述训练数据对基础目标检测模型进行训练，获取深度模型，并将该深度模型分化为预标注模型和传感器模型；S4、通过所述预标注模型对后续的大规模原始数据进行预标注，形成标注后的训练数据；S5、将标注后的训练数据输入预标注模型和传感器模型，进行模型提升训练。本发明解决了在实际场景下，常用的目标检测标注人力成本过高，训练模型适应能力差的问题。

公开(公告)号：CN115880549A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202211499695.3

申请日：2022-11-28

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 张璇 ,  胡小琼 ,  张琪

IPC: G06V10/778 ,  G06V20/70 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种适用于2D图像数据的标注方法、系统及存储介质，该方法包括以下步骤：S1、搭建图像数据标注培训系统；S2、标注者在培训系统内模拟标注，设定判定机制，基于判定机制认证标注者身份，并对标注者身份进行分类管理；S3、建立标注池、审核库和质检库，标注员随机领取标注池中的待标注图像，完成标注后提交至审核库，审核员从审核库随机领取待审核图像，并多次审核，审核完成后，流转至质检库，质检员对审核完成的图像进行质检。其目的是：能够提高2D图像数据的标注质量，同时能够提高2D图像数据的标注效率，减少标注返工，有利于自动驾驶算法的模型训练，节约标注成本。

公开(公告)号：CN116095247B

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202310083988.1

申请日：2023-01-31

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 张琪 ,  胡小琼 ,  单玉梅 ,  廖刚

IPC: H04N5/04 ,  H04N23/90 ,  H04N21/8547 ,  G08B21/24

Abstract: 本申请提供了一种车辆图像数据同步采集方法、系统、电子设备及存储介质，其方法包括响应于采集指令，对多个车载图像采集装置进行多线程采集，得到多帧初始图像，对多帧初始图像进行分组得到多个待同步图像数据组，基于每一待同步图像数据组中的初始图像对应的时间戳计算每一待同步图像数据组的最大时间差，根据最大时间差对多个待同步图像数据组进行筛选，得到多个同步图像数据组，完成车辆图像数据的同步采集，该车辆图像数据同步采集方法采用多线程机制采集多帧初始图像，对多帧初始图像进行处理以得到同步图像数据组，实现车辆图像数据的同步采集，缩小了图像数据的时间戳误差，为后续图像数据融合提供了便利。

公开(公告)号：CN115953624A

公开(公告)日：2023-04-11

申请号：CN202211604261.5

申请日：2022-12-13

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 张琪 ,  胡小琼 ,  廖刚 ,  单玉梅 ,  罗咏刚

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/75 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06N3/045 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及细粒度动图分类技术领域，特别涉及一种动态图像的分类方法、装置、车辆及存储介质，其中，包括：获取待分类的动态图像；识别动态图像中每帧图像的特征图，将每帧图像的特征图输入预先训练得到的分类模型，输出动态图像的实际分类类别，其中，分类模型包括第一分支网络，且第一分支网络包括细粒度分类器和粗粒度分类器，利用细粒度分类器和粗粒度分类器分别生成动态图像的细粒度预测分数和粗粒度预测分数，并根据细粒度预测分数和/或粗粒度预测分数匹配动态图像的实际分类类别。由此，解决了相关技术中细粒度分类任务的方法，无法提升细粒度图像分类模型的性能，导致图像分类模型的泛化性和健壮性较低等问题。