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公开(公告)号：CN114640964A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210343946.2
申请日：2022-03-31
Applicant: 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及车路协同设备部署领域，具体公开了一种基于最优RSU部署位置的车路协同设备部署方法，包括以下步骤：对部署区域的部署需求进行采集，生成对应的部署需求信息；对需要部署区域的现场进行踏勘，生成对应的现场踏勘信息；根据现场踏勘信息和部署需求信息，利用动态规划算法，进行最佳RSU部署位置的求解；根据求解出来的最佳RSU部署位置进行最优路侧设备部署的选择，生成对应的部署方案。本方案能够快速的找到对应的最佳RSU部署位置，并在有限的条件下找到满足覆盖范围的RSU部署方案，即实现在确保部署方案的经济性的同时确保部署方案的最优性。
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公开(公告)号：CN109444928A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811547554.8
申请日：2018-12-18
Applicant: 重庆西部汽车试验场管理有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种定位方法及系统，方法包括：当接收天线无法获取当前时刻的卫星定位信号时，获取当前时刻的待测设备的运动状态数据和预设时刻的定位数据。预设时刻为距当前时刻最近一次，接收天线获取能够获取卫星定位信号的时刻。将运动状态数据输入至定位差值计算模型中，获得当前时刻与预设时刻的定位数据差值。根据当前时刻与预设时刻的定位数据差值和预设时刻的定位数据，获得当前时刻的定位数据。使得待测设备在卫星定位信号被遮挡的条件下，如城市建筑物、道路隧道、立交桥等遮挡卫星信号的交通环境中，仍可以获得待测设备的高精准定位。
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公开(公告)号：CN120070595A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510232824.X
申请日：2025-02-28
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司 , 中汽院车城融合(武汉)科技有限公司 , 中汽院(江苏)汽车工程研究院有限公司
IPC: G06T7/80 , G06T7/73 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及相机外参标定技术领域，公开了一种基于几何特征的相机外参自动化标定方法，包括步骤1：获取UTM点集和图像点集，并形成对应的距离矩阵；根据距离矩阵构建成本矩阵；并找到最优的点对匹配，形成特征点集；步骤2：将特征点集划分为matched点集和unmatched点集；以matched点集形成主区域；在unmatched点集中进行区域划分形成子区域集；步骤3：根据主区域形成主单应性矩阵；并对子区域中的unmatched点集构建子单应性矩阵；步骤4：对各区域内的单应性矩阵进行微调优化，直至满足优化阈值，得到多个单应性矩阵用于外参标定。本发明实现自动化标定，降低误匹配的风险，提高处理效率和结果一致性，确保在复杂环境中依然能够维持高精度的标定结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118505816B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410632935.5
申请日：2024-05-21
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司 , 重庆交通大学
Abstract: 本发明涉及智能驾驶与车路协同技术领域，公开了一种视觉标定及参数修正方法与系统，其方法包括以下步骤：步骤1，获取摄像头的初始标定图像A和实时检测图像B；并保留初始标定图像A与UTM坐标系对应的单应性矩阵HAC；步骤2，采用SuperPoint网络提取图像A和图像B的特征点及描述符；步骤3，根据图像A和图像B的特征点，求解得到单应性矩阵HAB；步骤4，结合HAC和HAB，求解得到图像B与UTM坐标系对应的单应性矩阵HBC；步骤5，使用HBC替换HAC，完成对摄像头的图像标定修正。本发明能够实现摄像头的自动化标定与修正，且修正精准度较高。
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公开(公告)号：CN118609356A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410681934.X
申请日：2024-05-29
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中汽院智能网联科技有限公司 , 重庆科技大学
Abstract: 本发明涉及道路车辆的交通控制方法领域，具体涉及一种实时监控预测特定突发聚集事件诱发交通拥堵的方法，包括：获取历史交通数据、特定事件发生时的数据以及实时监控数据；以公开道路为基础，使用无人机航拍影像对高分辨率地图数据进行采集，利用地理信息系统工具对采集到的地图数据进行处理，包括道路网络、地形、建筑物等信息的提取和建模，利用虚拟环境构建抽象化和参数化的真实场景；将实时监控数据输入训练好的深度学习模型，实时更新预测结果，并提供实时的交通拥堵预测信息；将实时的交通拥堵预测发送至管理端进行显示。本发明通过数据实时捕获，确保系统对事件的感知具有及时性和全面性；交通拥堵的预测的结果更准确并符合实际情况。
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公开(公告)号：CN115035154A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210275221.4
申请日：2022-03-21
Applicant: 中汽院智能网联科技有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习目标检测的视觉多目标跟踪方法，用于计算机视觉跟踪领域，该方法将卡尔曼滤波和深度学习相结合，首先使用一深度学习的网络模型对图像进行目标检测；然后再使用一深度学习的网络模型提取目标的深度特征图，通过比对前、后两帧深度特征图，匹配目标的历史轨迹；对于匹配失败的目标，再使用卡尔曼滤波器进行匹配，如果匹配成功，则更新目标轨迹，如果不成功，则视为新目标。本发明将卡尔曼滤波跟踪方法与深度学习相结合，快速准确的跟踪目标，解决了传统方法反应迟钝，跟踪误差大等问题，提高了复杂场景下多目标跟踪的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN109858655A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910115288.X
申请日：2019-02-14
Applicant: 重庆西部汽车试验场管理有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G06Q10/02
Abstract: 本发明提供了一种预约测试的方法及系统，涉及汽车测试技术领域，该方法包括：预约排期步骤，通过测试排期系统，对用户的预约表单进行排期，得到用户预约表单的排期结果；资源配置步骤，根据所述用户预约表单的排期结果，利用资源预占用系统，对所述汽车自动驾驶测试中的资源进行配置，得到预约表单配置结果；预约安排步骤，通过表单提醒系统，并持续根据实际执行的情况对所述预约表单的资源配置进行调整，将所述预约表单配置结果通知给客户。该方法通过测试排期系统和资源预占用系统，解决了现有自动驾驶整车相关测试业务的预约过程中存在的预约效率低下，灵活性差的问题。
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公开(公告)号：CN214587281U
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202120753479.1
申请日：2021-04-13
Applicant: 中汽院智能网联科技有限公司 , 东风商用车有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本实用新型属于智能交通领域，具体公开了一种车联网智慧杆件，包括内部中空的立杆，所述立杆上部设有横臂，所述横臂长度方向所在直线与所述立杆长度方向所在直线相垂直，所述横臂上滑动连接有接驳件，所述接驳件具有沿水平方向运动的自由度；所述立杆中部固设有支架；所述立杆底部固设有设备仓。本方案通过实现接驳件可在横臂的水平方向进行移动，解决现有的杆件对设备进行安装时无法满足对设备进行位置的调整和移动的，这就会造成设备采集数据的可靠性不佳。
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