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公开(公告)号：CN113724298B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111279353.6
申请日：2021-11-01
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多点位感知融合方法及装置、计算机可读存储介质，方法包括：将感知区域进行空间网格划分，将多个点位对应感知区域的重叠区域所在网格进行标记，确定每个重叠区域对应的点位数量；获取多个点位的目标检测信息，根据目标检测信息确定各点位感知到的跟踪目标所在的网格；基于重叠区域所在网格和跟踪目标所在的网格，确定出现在重叠区域的跟踪目标；遍历每个重叠区域，判断重叠区域对应的点位数量是否大于或等于3；若是，则分别计算重叠区域内来源于不同点位的任意两个跟踪目标的重合度，生成重合度矩阵；基于重合度矩阵进行目标聚类，将聚类为同一组的跟踪目标的编号合并。本发明将多点位感知下的重复目标合并，提升目标跟踪效率。
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公开(公告)号：CN113382385B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202110922603.7
申请日：2021-08-12
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种车辆授权方法、装置、计算机及存储介质，属于人工智能技术领域。具体包括，首先车载单元向车路协同云平台发出申请授权；其次，路侧单元向车路协同云平台发送路侧设备信息；再其次，车路协同云平台结合车载单元发出的信息和路侧单元发出的信息判断是否给予车辆授权，并将授权结果通过车路协同云平台交互界面显示，再其次，车路协同云平台将授权结果反馈给车载单元，最后车载单元将授权结果显示在车载交互界面上。解决了解决现有技术中存在的授权单一的技术问题。
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公开(公告)号：CN113379805B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202110922670.9
申请日：2021-08-12
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种交通节点的多信息资源融合处理方法、计算机及存储介质，属于人工智能技术领域。具体包括，首先，对区域内各个点位传感器的目标检测，将感知目标坐标还原该点位的世界坐标系；其次，在时间同步的基础上将感知目标融合到坐标系内上一个融合时间点的跟踪目标队列中，实现跟踪队列更新；再其次，将不同点位检测结果进行匹配，形成整个区域内的目标感知融合；最后，将融合后的数据由GPS坐标系转换到车身为中心的坐标系，并进行周围障碍物预警。实现了通过融合传感器感知结果将尽可能多的信息赋予融合后的交通参与者画像以及区域内不同位置部署的传感器数据并入统一的坐标系统中，并提供给车载设备。
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公开(公告)号：CN113380042A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110922677.0
申请日：2021-08-12
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G08G1/01 , G08G1/07 , G08G1/0969
Abstract: 本发明是一种5G车路协同速度引导控制方法、系统、设备及存储介质，属于车路协同领域，目前单纯信号通信距离短，通信数据帧长度有限以及数据帧丢帧的问题；包括路侧子系统、车载子系统和信号控制单元；路侧子系统接收外接车路信号，利用路侧子系统和车载子系统通过PC5直连双向通信；车载子系统通过接收来自信号控制单元的通信信号以及路侧子系统提供的路况信息反馈至司机；路侧子系统设置的5G路侧CPE以及车载子系统设置的5G车载CPE，均通过Uu口与信号控制单元双向通信，形成闭环的控制系统完成速度引导；通过速度引导算法，提出合理车辆行驶速度区间，降低红灯等待时长，减少车辆停车次数，降低信号交叉口车均延误时间。
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公开(公告)号：CN113378803A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110922585.2
申请日：2021-08-12
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种道路交通事故检测方法、装置、计算机及存储介质，涉及一种交通事故检测方法，属于图像识别技术领域。具体包括，首先输入视频帧，识别视频中的车辆，计算车辆速度、车辆加速度和车头朝向角；其次，将车辆速度、车辆加速度和车头朝向角的时域信号转换为时频信号；再其次，将时频图输入至Resnet50网络中进行训练；最后，提取特征，根据车辆速度、车辆加速度和车头朝向角时频图特征和正常情况下的车辆速度、车辆加速度和车头朝向角时频图特征对比，判断交通事故的发生。解决了现有技术中存在的道路交通事故检测效果不稳定、识别效果不精准的技术问题。实现了对道路交通事故的精准判断，本发明适用性更强，泛化能力更强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112149649B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011328962.1
申请日：2020-11-24
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种道路抛洒物检测方法、计算机设备及存储介质，所述道路抛洒物检测方法包括：获取待检测图像；基于预设的目标检测算法从所述待检测图像中识别车辆，获得包含所述车辆的第一图像子块和第二图像子块，所述第二图像子块的面积大于所述第一图像子块的面积；提取所述第二图像子块中的前景对象，生成包含所述前景对象的第三图像子块；计算所述第三图像子块与所述第一图像子块的相似度；当所述相似度小于或等于预设值时，判定有抛洒物。本发明可以准确判断是否存在道路抛洒物。
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公开(公告)号：CN119882483A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510011835.5
申请日：2025-01-06
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 一种基于AI智能体的自动驾驶仿真微观行为交互方法及系统，涉及自动驾驶仿真领域。为了解决现有技术仿真真实度差，预测不准确，计算效率低的问题，本发明首先对多源数据进行预处理；随后通过融合嵌入步骤，将数据深度融合并嵌入到统一的特征空间中，生成多模态特征向量；接着通过Sim Transformer编码步骤，将多模态特征向量转换为全局交互特征的高维表示；在密集预测网络步骤中，利用全局交互特征生成预测信息；随后通过Sim Transformer解码步骤结合Query输出具体行为决策；最后，智能体行为输出步骤根据具体行为决策调整智能体的实际操作。实现了对智能体行为决策的精确预测和调整。
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公开(公告)号：CN113223146B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202110442147.6
申请日：2021-04-23
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于三维仿真场景的数据标注方法、装置及存储介质，包括：获取三维仿真场景，提取图像帧，对图像帧进行预处理获得原始场景着色结果；获取标注类型及其对应的着色策略，根据标注类型获取图像帧内目标的每个像素的目标属性参数，按照着色策略，获得着色结果；其中，标注类型包含光照属性，光照属性对应的着色策略包括：将时间分段，对每个时间段的图像帧统一处理，对光照范围内的区域进行标注，将属于同一时间段的图像帧对应像素处的标注数据进行叠加，获得光照着色结果；根据需求选择对应的着色结果与原始场景着色结果叠加获得输出图像。由此，可以以像素为单位对图像帧进行染色，且实现对图像帧的光照热力图的标注。
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公开(公告)号：CN117237901B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311514562.3
申请日：2023-11-15
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种跨域自适应的自动驾驶场景数据生成方法，属于数据生成技术领域。包括：采集自动驾驶场景数据图像；对X时域图像数据和Y时域图像数据进行跨域编码，提取数据的特征，生成数据域的特征向量；进行反向解码，进行数据的恢复；生成自编码器，重构输出；对自动驾驶场景数据图像区域进行结构化意识表征；对自编码器进行权重参数共享；构建时域模型；构建图像鉴别模型；生成器与鉴别器共同组合为生成对抗网络；构建循环一致性结构；构建跨域自适应的迁移模型；对跨域自适应的迁移模型进行训练优化；将原始图像输入至跨域自适应的迁移模型，输出生成场景图像。本发明解决自动驾驶领域中场景数据不足问题。
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公开(公告)号：CN117237901A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311514562.3
申请日：2023-11-15
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种跨域自适应的自动驾驶场景数据生成方法，属于数据生成技术领域。包括：采集自动驾驶场景数据图像；对X时域图像数据和Y时域图像数据进行跨域编码，提取数据的特征，生成数据域的特征向量；进行反向解码，进行数据的恢复；生成自编码器，重构输出；对自动驾驶场景数据图像区域进行结构化意识表征；对自编码器进行权重参数共享；构建时域模型；构建图像鉴别模型；生成器与鉴别器共同组合为生成对抗网络；构建循环一致性结构；构建跨域自适应的迁移模型；对跨域自适应的迁移模型进行训练优化；将原始图像输入至跨域自适应的迁移模型，输出生成场景图像。本发明解决自动驾驶领域中场景数据不足问题。
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