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公开(公告)号：CN117854069A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410052132.2
申请日：2024-01-12
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/70 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06V20/56 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本申请公开了一种语义场景补全方法、系统、设备及计算机可读介质，方法包括提取待补全点云数据的体素特征以及占位特征；基于体素特征和占位特征确定二维特征图；基于二维特征图确定语义场景补全结果。根据上述技术手段，本申请实施例针通过提取体素特征提取和占位特征来得到局部结构特征和全局语义信息，使得确定得到的二维特征图携带有几何信息和语义信息，使得语义场景补全结果携带三维场景的几何结构和语义信息，从而可以提高语义场景补全的准确性。同时，本申请实施例将体素特征和占位特征转换为二维特征图，这样可以语义场景补全的计算量，减少语义场景补全所需的计算资源，并提高语义补全的计算效率。
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公开(公告)号：CN117664149A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410101591.5
申请日：2024-01-23
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，具体公开了一种多传感器航迹融合方法、装置、设备及存储介质，方法包括：利用各个单传感器对目标的观测量，通过卡尔曼滤波法计算各个单传感器对应的后验目标状态信息和后验目标状态信息对应的后验协方差矩阵；基于各个单传感器的传感器特性对各个单传感器对应的后验协方差矩阵进行修剪；定义融合状态方程；将各个单传感器的后验目标状态信息作为融合状态方程的观测量，并将修剪后的后验协方差矩阵作为各个后验目标状态信息对应的扰动信息，输入融合状态方程，以通过卡尔曼滤波法计算融合目标状态信息。本发明提高了多传感器航迹融合的准确度。
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公开(公告)号：CN116824320A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310783470.9
申请日：2023-06-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种多传感器特征融合方法、系统、电子设备及存储介质，涉及雷达和视觉融合技术领域。该方法包括：根据图像数据，获取图像BEV特征；根据点云数据，获取初始点云BEV特征；将所述初始点云BEV特征转换至所述图像BEV特征的坐标系下，得到第一点云BEV特征；确定与所述第一点云BEV特征在所述坐标系下匹配的图像BEV特征，将所述第一点云BEV特征与所述匹配的图像BEV特征进行特征融合，得到融合BEV特征；将所述融合BEV特征输入目标检测头，进行目标检测。通过本实施例的多传感器特征融合方法，可以在多传感器特征融合的过程中提高融合特征的精度，以提升目标检测的准确率。
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公开(公告)号：CN116804745A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310784602.X
申请日：2023-06-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种位姿估计方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：采集车辆周围环境的激光点云数据；从激光点云数据中筛选出地面点云数据，并对地面点云数据进行栅格划分，且对每个栅格中的点云数据进行降采样处理后，计算每个栅格中点云数据的评分；基于每个栅格中点云数据的评分，筛选出评分大于预设分值的栅格点云数据，并根据栅格点云数据计算得到激光雷达的位姿。由此，通过对栅格进行降采样，提高算法效率，并从多个维度进行统计可以很好的过滤掉地面的噪声点，并通过筛选后的栅格点云计算激光雷达位姿解决不同场景下地面位姿估计不稳定，误差大的问题，确保拟合的地面精度较高。
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公开(公告)号：CN114998864B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202210593765.5
申请日：2022-05-27
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V20/64 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/762
Abstract: 本申请属于智能驾驶技术领域，提供一种障碍物检测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取原始点云和所述原始点云的采集时刻，所述原始点云通过至少两个不同的视点得到；根据所述采集时刻，对所述原始点云进行时间同步处理，得到同一时刻下的同时刻点云；根据所述视点和车辆坐标系的转换关系，对所述同时刻点云进行过坐标系转换，得到车辆坐标系下的中间点云；对所述中间点云进行合并处理，得到合并点云；对所述合并点云进行聚类处理，得到处理后点云，以根据处理后点云的坐标信息得到障碍物信息。本申请能够保持高精度、高效率地对障碍物进行检测和识别，满足各种环境下对高精度障碍物识别的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117633133A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311613752.0
申请日：2023-11-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F16/29 , G01C21/28 , G01C21/34 , G01S7/41 , G01S13/86 , G01S13/931 , G01S17/86 , G01S17/931 , G01S7/48 , G06F16/215 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供一种车辆可通行区域计算方法、装置、设备及存储介质，其方法包括获取目标车辆的历史行车数据和当前初始数据，剔除当前初始数据中的干扰数据得到候选数据，并基于候选数据计算各候选数据对应的当前行车角度和当前行车距离半径，基于当前行车角度和当前行车距离半径构建当前车辆坐标系，基于历史行车数据确定历史行车位置，并将历史行车位置转换至当前车辆坐标系中，以得到用于确定可通行区域的目标参数并计算其置信度，当目标参数的置信度大于或等于预设置信度阈值，基于该目标参数确定目标车辆的可通行区域；通过对历史数据和当前数据进行累加，提升了对环境识别的准确性，并充分利用了各传感器的优势，提升了其可通行区域的有效性。
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公开(公告)号：CN117409296A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311513687.4
申请日：2023-11-14
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 钱少华
IPC: G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/40 , G06N3/0455
Abstract: 本发明是一种激光点云多任务模型结构、构建方法、处理方法及应用，涉及自动驾驶感知技术领域，多任务模型结构包括共享主干模型及若干个单任务主干模型，共享主干模型拥有共享编码器，每一个单任务主干模型拥有各自的单任务主干编码器，共享编码器为若干个单任务主干模型所公有，充分利用所有模型参数不造成资源浪费，在训练时，对每一单任务主干模型进行训练，不同任务非同源数据集输入至激光点云多任务模型进行处理，解决不同任务非同源数据集训练的问题。以激光点云多任务模型对激光点云数据进行特征提取，无需将点云数据叠加拼接，在特征融合阶段进行特征图对齐，对不同融合模块进行融合，解决时间和空间上的特征对齐问题，提高特征融合质量。
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公开(公告)号：CN117271112A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311064559.6
申请日：2023-08-22
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及智能驾驶技术领域，特别涉及一种基于内存池的模型部署数据存储管理方法及装置，方法包括：当在模型部署运行过程中接收到内存申请指令时，获取当前内存需求信息，对预设的哈希表进行搜索，哈希表中封装有预设的内存池中各个内存单元对应的内存块信息、起始地址和空闲标识；确定目标内存块信息对应的目标内存单元；若目标内存单元的空闲标识为空闲状态，则将目标内存单元的空闲标识调整为占用状态，根据目标内存单元的起始地址调用目标内存单元，以存储模型部署数据。本申请将内存池的内存块信息、起始地址和空闲标识封装到哈希表中，搜索哈希表得到起始地址，提高了内存池的响应速度，减少了向操作系统申请内存的次数。
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公开(公告)号：CN117036657A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311055075.5
申请日：2023-08-21
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/20 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于毫米波雷达与相机的目标检测方法及相关设备，所述方法包括：获取毫米波雷达采集到的目标点云数据和相机拍摄到的目标图像，通过经过训练的毫米波特征提取网络从所述目标点云数据中提取毫米波特征，通过经过训练的图像特征提取网络从所述目标图像中提取图像特征；将所述毫米波特征和所述图像特征输入到经过训练的区域候选网络中，生成并输出候选框；将所述毫米波特征、所述图像特征和所述候选框输入到经过训练的检测头网络中，生成并输出目标框；根据所述目标框，得到目标检测结果。本申请通过采用多种网络对数据进行处理得到了准确的目标检测结果，方便了车辆自动驾驶时对周围物体的检测，提高了自动驾驶车辆的安全性。
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公开(公告)号：CN116503718A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310484021.4
申请日：2023-04-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/98 , G06V20/56 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种目标检测模型的性能评估方法及系统，方法如下：按照场景将数据集分成若干个不同的场景数据集，场景数据集包括原始点云数据和标签数据；将不同场景数据集中的原始点云数据输入待评估的目标检测模型进行处理，处理得到目标预测框；将不同场景数据集中的标签数据输入待评估的目标检测模型进行处理，处理得到真值框；计算不同场景下真值框与目标预测框之间的距离；根据设定的距离范围，筛选出所需距离范围的预测框和真值框；计算各个距离范围内各类别的AP、mAP值；依次输出各类别在不同场景、距离下的目标检测模型的性能指标报告；本发明对目标检测模型的mAP值的计算区分不同场景、不同距离范围。
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