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公开(公告)号：CN114742236B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210454730.3
申请日：2022-04-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 徐光宇
IPC: G06N20/00 , G06N5/04 , G06F18/214 , G07C5/00 , G07C5/08 , B60W60/00 , B60W40/00 , G06Q10/04 , G16Y20/20 , G16Y40/10 , G16Y40/20
Abstract: 本发明公开了一种环境车辆行为预测模型训练方法及系统，包括如下步骤：S1：通过各个车载传感器获取车辆数据信息，车载终端对车辆数据信息进行处理得到车辆的行车数据；S2：车载终端将行车数据上传至云端；S3：云端接受各个车载终端上传的行车数据，并将行车数据录入数据库持久化；S4：训练服务器从云端的数据库中提取行车数据，并对行车数据进行处理得到训练数据；S5：根据需要训练的模型结构，对训练数据进行标注；S6：将S5标注后的训练数据加入训练集，并对待训练的预测模型进行训练，使预测模型训练达到预期效果；S7：将S6训练后的预测模型发送至试验车辆。本发明能够构建自动化的模型训练流程，提高预测模型的训练自动化程度，减少人工介入。
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公开(公告)号：CN114821510B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210590387.5
申请日：2022-05-26
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于改进U‑Net网络的车道线检测方法，其步骤：1）数据预处理：2）建立基于U‑Net的车道线检测网络；由四个编码器和解码器组成，编码器用于提取数据集中行车图像的特征，解码器用于恢复车道线特征；3）将注意力机制模块嵌入U‑Net车道线检测网络；编码块一与解码块四之间，编码块二与解码块三之间，编码块三与解码块二之间，编码块四与解码块一之间，分别嵌入注意力机制模块；4）使用改进的U‑Net的车道线检测模型对行车图像进行检测，得到网络预测的车道线。本发明通过在特征拼接前嵌入注意力机制模块来提升特征各通道的利用率，增强显著的特征通道，抑制无效的特征通道，进而提升网络的检测性能。
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公开(公告)号：CN116736226A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310728859.3
申请日：2023-06-19
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种目标对象的检测方法、装置、车辆及存储介质，该方法包括：通过多个声学传感矩阵获取车辆所处环境的声学信息；基于声学信息，确定目标对象相对于车辆的位置信息、目标对象的类型和目标对象相对于车辆的运动信息；将目标对象的类型、目标对象相对于车辆的位置信息和目标对象相对于车辆的运动信息确定为目标对象的声学检测结果。这样，可以通过多个声学传感矩阵获取车辆所处环境的声学信息，然后利用声学信息得到目标对象相对于车辆的位置信息、目标对象的类型和目标对象相对于车辆的运动信息，规避掉现有车辆单纯依靠光学相机、毫米波雷达和/或激光雷达进行目标对象检测带来的缺陷，从而提高了目标对象的检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117040922A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311251992.0
申请日：2023-09-26
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L9/08 , H04L67/125
Abstract: 本发明涉及一种智能驾驶边缘计算属性加密数据控制方法、系统及存储介质，包括如下：数据拥有者将第一安全参数发送属性授权中心存储；属性授权中心随机生成公钥私钥对，将公钥发送给数据拥有者，设定第一时间域与第一空间域的范围；边缘计算节点用加密算法和公钥对上传云服务器的数据进行加密，并存储于云服务器；属性授权中心对请求访问的数据用户的第二时间域、第二空间域以及第二安全参数进行属性验证；若属性验证通过，边缘计算节点根据接收到数据用户发送的私钥，对云服务器进行搜索访问，获取云服务器中加密的数据并解密，反馈回给数据用户。本发明在边缘计算设备上传数据至云服务器前可以使用属性加密的方式对数据进行加密，保障用户的隐私安全。
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公开(公告)号：CN116620328A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310747637.6
申请日：2023-06-21
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W60/00
Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种行人轨迹预测方法及装置，其中，方法包括：获取车辆的当前行驶状态，根据当前行驶状态确定目标预测区域，并将目标预测区域内的所有行人识别为目标行人；对目标行人进行基于规则和数据驱动的行人意图判定，得到意图预测结果；根据意图预测结果进行基于规则和数据驱动的终点预测，得到融合终点值；获取目标行人的历史轨迹信息，根据历史轨迹信息和融合终点值得到目标行人的预测轨迹。本申请实施例可以根据当前行驶状态确定目标预测区域及目标行人，合理的利用了算力，同时提高了预测效率，并融合规则和数据驱动方式进行意图判定和终点预测，提高了预测行人轨迹的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116189112A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310168770.6
申请日：2023-02-27
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/54 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06F30/27 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种车辆轨迹预测方法、设备及存储介质。一种车辆轨迹预测方法，应用于车辆轨迹预测设备，所述车辆轨迹预测设备包括感知模块和建模模块，所述建模模块用于生成车辆轨迹预测模型，所述方法包括：所述感知模块采集场景信息，将所述场景信息上传至建模模块；根据预设算法，所述建模模块利用所述场景信息进行建模，生成轨迹预测模型；对所述轨迹预测模型进行模型训练，根据最新场景信息生成预测轨迹，进行轨迹预测的效果评估。建立具有车辆全局信息，场景全局信息以及结合车辆自身运动学特征的多模态轨迹预测方法，使得模型在各类场景具有更强的泛化性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115457788A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210907213.7
申请日：2022-07-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G08G1/0967 , B60R16/02
Abstract: 本发明属于车辆辅助驾驶技术领域，提供一种基于声学的车辆驾驶感官增强系统，包括：声音输入单元，用于采集行车时车辆周围的环境声音信息；声音处理单元，用于过滤由声音输入单元采集到的环境声音信息，并保留周车声音信息，然后根据不同的行车场景对所述周车声音信息进行增强或者不增强处理，行车场景包括高速行车场景和低速行车场景；声音输出单元，用于以声学形式向驾驶员输出由所述声音处理单元处理后的周车声音信息。本发明能够将车辆行驶过程中有效的环境声音信息筛选出来，并通过声学形式传递给驾驶员，使得驾驶员在行车过程中对周围的车辆信息有一个听觉上的感知，从而提高驾驶员对不同行车场景的应变能力，降低发生交通事故的风险。
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公开(公告)号：CN114821510A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210590387.5
申请日：2022-05-26
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于改进U‑Net网络的车道线检测方法，其步骤：1）数据预处理：2）建立基于U‑Net的车道线检测网络；由四个编码器和解码器组成，编码器用于提取数据集中行车图像的特征，解码器用于恢复车道线特征；3）将注意力机制模块嵌入U‑Net车道线检测网络；编码块一与解码块四之间，编码块二与解码块三之间，编码块三与解码块二之间，编码块四与解码块一之间，分别嵌入注意力机制模块；4）使用改进的U‑Net的车道线检测模型对行车图像进行检测，得到网络预测的车道线。本发明通过在特征拼接前嵌入注意力机制模块来提升特征各通道的利用率，增强显著的特征通道，抑制无效的特征通道，进而提升网络的检测性能。
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公开(公告)号：CN114742236A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210454730.3
申请日：2022-04-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 徐光宇
IPC: G06N20/00 , G06N5/04 , G06K9/62 , G07C5/00 , G07C5/08 , B60W60/00 , B60W40/00 , G06Q10/04 , G16Y20/20 , G16Y40/10 , G16Y40/20
Abstract: 本发明公开了一种环境车辆行为预测模型训练方法及系统，包括如下步骤：S1：通过各个车载传感器获取车辆数据信息，车载终端对车辆数据信息进行处理得到车辆的行车数据；S2：车载终端将行车数据上传至云端；S3：云端接受各个车载终端上传的行车数据，并将行车数据录入数据库持久化；S4：训练服务器从云端的数据库中提取行车数据，并对行车数据进行处理得到训练数据；S5：根据需要训练的模型结构，对训练数据进行标注；S6：将S5标注后的训练数据加入训练集，并对待训练的预测模型进行训练，使预测模型训练达到预期效果；S7：将S6训练后的预测模型发送至试验车辆。本发明能够构建自动化的模型训练流程，提高预测模型的训练自动化程度，减少人工介入。
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公开(公告)号：CN115384554A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211216244.4
申请日：2022-09-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W60/00
Abstract: 本发明实施例中的一种车辆控制方法、装置、车辆、电子设备及存储介质，该方法通过获取当前车辆的当前道路图像，以及目标车辆的光源视频，根据光源视频中光强变化信息生成目标车辆光通信信息，并确定目标行驶信息，根据当前道路图像确定当前车辆的当前场景，基于目标行驶信息和当前场景确定当前车辆的当前行驶信息，并控制当前车辆按照当前行驶信息行驶，本发明通过获取目标车辆的光源变化信息确定目标车辆的行驶信息，利用光源变化作为信息传递介质有效构建车辆交互过程，其次根据当前车辆的场景，结合车辆的行驶信息有效完成会车决策和规划控制。
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