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公开(公告)号：CN114844924B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202210460020.1
申请日：2022-04-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于云端数据的场景回放方法及系统，该方法包括：数据采集上云：由车端根据采集策略配置将信号/视频/图片以文件形式存储在本地；车端收到云端下载指令后，将车端文件实时上传到云端；数据处理：云端接收到上传的文件后，按文件类型进行实时分类处理，对视频文件通过图像处理方式抓取录制起止时间；场景回放：根据数据处理后的信号文件，通过时间将信号文件与视频文件进行对齐，实现信号绘制场景及视频录制场景多源数据在线同步回放。通过采集信号文件和视频文件等多种来源数据，实现多源数据实时高效场景同步回放，可实现快速重现驾驶场景，提高分析问题准确性和效率。
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公开(公告)号：CN114743170A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210435027.8
申请日：2022-04-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于AI算法的自动驾驶场景标注方法，能够对自动驾驶数据的原始数据打上对应的场景标签，让用户可根据标签对数据进行筛选，从而快速获得较为富集、且具有针对性的场景数据，既提高了对数据的筛选效率，也降低了需要进行标注的数据量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114638320A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210434758.0
申请日：2022-04-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06K9/62 , G06V20/40 , G06V20/58 , G06F16/242 , G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据进行驾驶工况标记的方法、系统及车辆，该方法包括：1）设定多种驾驶工况规则表达式，将整车信号值与驾驶工况规则表达式进行一一匹配，若成功则将对应的驾驶工况作为该时刻车辆的驾驶工况，若不成功则采用AI算法对该时刻采集到的视频图片数据进行计算以得到该时刻的驾驶工况；2）设定多种驾驶场景规则表达式，对整车信号值采用驾驶场景规则表达式进行驾驶场景的识别，对视频图片数据采用AI算法进行驾驶场景的识别；3）将驾驶工况和驾驶场景进行匹配关联，以实现驾驶工况的标记。本发明能对驾驶工况进行更加广泛的覆盖，同时还能将驾驶工况和驾驶场景进行关联，以方便研发人员定位驾驶工况发生原因。
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公开(公告)号：CN114565436B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210190361.1
申请日：2022-02-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06Q30/0601 , G06N3/045 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提出一种基于时序建模的物品推荐系统、方法、设备及存储介质，在wide‑and‑deep模型中通过用户ID增强个性化，考虑用户和物品的相关信息，把用户ID这一离散属性进行编码，降低维度，训练双塔模型，更新，当网络达到最优状态时，获得具有物理意义的空间向量，从向量中提取隐含着用户的个性化偏好。本发明加入用户ID增强推荐的个性化、充分利用LSTM结合attention技术对用户行为序列建模，充分挖掘用户偏好。通过对行为序列进行双向循环挖掘提高推荐结果的准确性、多样性的同时减少耗时耗力的特征工程。
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公开(公告)号：CN115273026A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210806289.0
申请日：2022-07-08
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明适用于汽车驾驶技术领域，提供了一种自动驾驶数据处理方法、装置、电子设备及介质，其中，方法包括：获取自动驾驶场景中的车辆数据，车辆数据包括车辆信号数据和车辆图片数据；根据多种预设事件类别确定车辆信号数据包含的目标事件类别，每种预设事件类别对应多种事件标签；根据预设标签匹配规则和目标事件类别匹配车辆信号数据的目标事件标签；将车辆图片数据输入预设标签识别模型，得到车辆图片数据的目标事件标签；根据车辆信号数据的目标事件标签和车辆图片数据的目标事件标签对车辆数据进行标注，得到目标标注结果；解决了由人工分析处理自动驾驶场景中的车辆数据所导致的数据处理效率低等问题。
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公开(公告)号：CN116597176A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310613499.2
申请日：2023-05-26
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种图像去重方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取多个目标图像。通过预设压缩算法对每个目标图像进行处理，生成每个目标图像的特征信息，以获取多个特征信息。将多个目标图像和多个特征信息输入训练后的聚类模型，得到至少一个第一聚类簇，第一聚类簇包括至少一个目标图像，第一聚类簇中的目标图像的特征信息与第一聚类簇对应的聚类中心信息之间的相似度大于第一预设相似度阈值。对每个第一聚类簇中的目标图像进行筛选，得到至少一个第二聚类簇，第二聚类簇中任意两个目标图像之间的相似度均小于第二预设相似度阈值。由此，可以减少对多个图像进行去重处理的时间。
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公开(公告)号：CN114565436A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210190361.1
申请日：2022-02-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于时序建模的物品推荐系统、方法、设备及存储介质，在wide‑and‑deep模型中通过用户ID增强个性化，考虑用户和物品的相关信息，把用户ID这一离散属性进行编码，降低维度，训练双塔模型，更新，当网络达到最优状态时，获得具有物理意义的空间向量，从向量中提取隐含着用户的个性化偏好。本发明加入用户ID增强推荐的个性化、充分利用LSTM结合attention技术对用户行为序列建模，充分挖掘用户偏好。通过对行为序列进行双向循环挖掘提高推荐结果的准确性、多样性的同时减少耗时耗力的特征工程。
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