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公开(公告)号：CN115171428A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210731288.4
申请日：2022-06-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G08G1/16 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/26 , G06V10/34 , G06V10/36 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/56 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉感知的车辆切入预警方法，包括如下步骤：1)采集图像，形成第一序列图像；2)利用实例分割模型识别第一序列图像中的车辆区域、位置信息，得到车辆掩膜版信息；3)将车辆掩膜版与原始图像进行融合，形成第二序列图像；4)将第二序列图像输入图像特征提取模型，得到序列图像特征；5)将序列图像特征输入变道预测模型，预测得到车辆变道的可能性。本发明能够准确的预测周围车辆切入本车所在车道意图，从而能够提前给驾驶员发出预警信号，以有效的降低交通事故发生的概率。
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公开(公告)号：CN119211232A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411286973.6
申请日：2022-07-04
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种服务激活管理方法、装置、系统、设备及存储介质，该方法通过获取并将服务激活信息拆分为云端激活信息和车端激活信息，根据云端激活信息激活车端服务的云端配套服务，若云端配套服务激活成功，根据车端激活信息生成用于激活目标车辆的车端服务的车端服务激活指令，以对目标车辆的服务激活进行管理，能够避免由于车端和云端服务激活不同步导致用户体验差，更加匹配车辆服务订阅场景的需要。
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公开(公告)号：CN115174576B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210785848.4
申请日：2022-07-04
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: H04L67/10 , H04L67/12 , H04L67/306 , H04L67/51
Abstract: 本发明提供一种服务激活管理方法、装置、系统、设备及存储介质，该方法通过获取并将服务激活信息拆分为云端激活信息和车端激活信息，根据云端激活信息激活车端服务的云端配套服务，若云端配套服务激活成功，根据车端激活信息生成用于激活目标车辆的车端服务的车端服务激活指令，以对目标车辆的服务激活进行管理，能够避免由于车端和云端服务激活不同步导致用户体验差，更加匹配车辆服务订阅场景的需要。
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公开(公告)号：CN115107759B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210766551.3
申请日：2022-06-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种车辆的辅助驾驶方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：获取当前车辆的驾驶数据与当前所处环境的环境信息；将驾驶数据和环境信息输入至预先训练的强化学习模型，输出用于控制当前车辆自动避让前车切入的辅助控制动作，其中，强化学习模型由当前车辆的训练动作和训练环境之间的交互关系训练得到；在切入车辆切入至当前车辆的前方的过程中，基于辅助控制动作控制当前车辆进行规避。本申请可以在切入车辆切入本车前方时，及时控制车辆执行规避动作，弥补驾驶员经验不足和反应力不足导致的应对失误和应对不及，降低驾驶员面对复杂路况的紧张情绪，增加车辆的驾乘体验，提高车辆的行车安全。
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公开(公告)号：CN117409278A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311437392.3
申请日：2023-10-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 梁斯硕
IPC: G06V10/778 , G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 本申请实施例涉及一种二维位置标注模型的训练方法、装置及电子设备，该方法包括：获取表示目标对象的位置的初始二维位置信息；从原始图像中提取目标子图像；将目标子图像和初始二维位置信息输入初始二维位置标注模型，确定二维位置修正量，并基于二维位置修正量对初始二维位置信息进行修正，得到二维预测位置信息；获取用户输入的期望二维位置信息；确定期望二维位置信息与初始二维位置信息之间的误差；基于误差、初始二维位置信息、二维位置修正量和二维预测位置信息，对初始二维位置标注模型的参数进行调整，得到训练后二维位置标注模型。本申请实施例提高了二维位置标注模型的标注精度，大大提高了标注效率，降低了标注所需的人力成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117058675A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311093006.3
申请日：2023-08-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/70 , G06V20/56 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种车辆环境图像预标注方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括获取车辆环境图像和车辆环境图像对应的镜像图像，分别对车辆环境图像和镜像图像进行目标检测得到第一检测结果和第二检测结果，将第一检测结果与第二检测结果中同一检测框类别的检测框的检测框数据进行比对，确定多个候选检测框的检测框数据，对每一候选检测框对应的目标对象进行属性识别，得到每一候选检测框的属性值，利用属性值确定目标检测框的检测框数据，并将目标检测框的检测框数据和属性值确定为车辆环境图像的预标注结果；能够实现自动对车辆环境图像进行目标检测和属性识别，去除低质量的检测框数据，有效提高标注准确性和标注效率，降低工作量和成本。
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公开(公告)号：CN116778139A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310786975.0
申请日：2023-06-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/10
Abstract: 本发明涉及一种图像标注方法、装置、电子设备及存储介质，图像标注方法包括：获取待标注数据集，所述待标注数据集包括多个待标注图像，所述待标注图像中包含目标对象的待识别属性；在接收到用于为任一所述待标注图像中目标对象添加标注框的拉框操作时，获取所述标注框的标注框信息；将所述待标注图像及所述标注框信息输入属性识别模型，利用所述属性识别模型识别所述标注框内目标对象的待识别属性，得到属性信息，以作为所述待标注图像的标注信息。本申请实施例可以提高标注效率，并且提高标注准确性。
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公开(公告)号：CN116450355A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310435025.3
申请日：2023-04-21
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及集群管理和模型训练技术领域，提供了一种多集群模型训练方法、装置、设备及介质，方法包括：获取模型训练数据集、多个候选集群的资源信息；创建多个模型训练任务，将各模型训练任务的资源需求信息与多个候选集群的资源信息进行匹配，以将匹配的候选集群作为对应模型训练任务的目标集群；将各模型训练任务分配至对应的目标集群，调度各目标集群的内部资源以创建容器，并在容器中根据模型训练数据集执行各模型训练任务。本申请中通过任务分配和各集群独立调度资源，低耦合的将多个集群有机的组织在一起以执行模型训练任务，解决了单集群在业务繁多时的资源短缺问题，为模型训练提供足够的资源和存储空间。
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公开(公告)号：CN115171428B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202210731288.4
申请日：2022-06-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G08G1/16 , G06V10/26 , G06V10/34 , G06V10/36 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/56 , G08G1/01 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉感知的车辆切入预警方法，包括如下步骤：1)采集图像，形成第一序列图像；2)利用实例分割模型识别第一序列图像中的车辆区域、位置信息，得到车辆掩膜版信息；3)将车辆掩膜版与原始图像进行融合，形成第二序列图像；4)将第二序列图像输入图像特征提取模型，得到序列图像特征；5)将序列图像特征输入变道预测模型，预测得到车辆变道的可能性。本发明能够准确的预测周围车辆切入本车所在车道意图，从而能够提前给驾驶员发出预警信号，以有效的降低交通事故发生的概率。
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公开(公告)号：CN116304834A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310336950.0
申请日：2023-03-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F16/25 , G06F16/215 , B60W60/00 , B60W40/00
Abstract: 本发明实施例中的一种待训练数据生成方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取车端的驾驶增量数据和场景应用类型，并将驾驶增量数据上传至云端，再基于场景应用类型对驾驶增量数据进行分类，得到多个场景类型数据集合，并进行元数据提取，得到驾驶场景元数据，再根据预先配置的数据处理节点对所述驾驶场景元数据进行数据格式转换后基于格式转换后的驾驶场景元数据生成用于车端驾驶模型的待训练数；本方案通过将数据上传至云端，进行相应的数据操作可以有效避免中间数据对本地端存储资源的浪费，而且基于对场景数据的元数据提取，并基于元数据对数据进行整体标注以及控制，有效提升数据整体性控制的操作效率，便于对车端模型所需待训练数据的生成。
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