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公开(公告)号：CN117351043A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311402956.X
申请日：2023-10-26
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本发明公开了一种跟踪匹配方法、装置、电子设备和存储介质，涉及自动驾驶开发技术领域。该跟踪匹配方法包括：识别并提取当前帧图像中每个目标车辆的感知框，作为第一感知框集合，确定第一感知框集合中每个第一感知框与预先获取的第二感知框集合中每个第二感知框之间的实际匹配度，按照实际匹配度对每个目标车辆进行跟踪，通过感知框的匹配，解决因依赖模型性能而导致跟踪匹配不稳定性的问题，提高目标感知性能匹配的准确性，实现较为简单和较高匹配准确性的目标跟踪匹配。
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公开(公告)号：CN116342585A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310551901.9
申请日：2023-05-16
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本发明公开了一种产品缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取包含目标产品的基准图像以及待处理图像，所述基准图像中包括正常形态的所述目标产品；根据从所述基准图像及待处理图像中确定出的图像特征点对，对所述待处理图像进行畸变校正，获得校正图像；将所述校正图像与所述基准图像进行比对，根据比对结果对所述目标产品进行缺陷检测。上述技术方案，有效避免了因采集图像畸变而导致的产品缺陷检测失误问题，保证了产品缺陷检测的检测精度，提升了产品缺陷检测的准确率。
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公开(公告)号：CN119152478B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411640795.2
申请日：2024-11-18
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本申请提供一种目标检测方法、装置、存储介质及设备，该方法中，以目标图像序列为一个检测周期，通过第一目标检测模型对该检测周期中的第一帧图像进行初步检测，识别出所有目标在图像上的区域位置，之后，将远处目标区域划分为多个类别，将这多个类别分配给序列中的其余图像，以此截取出远处目标区域图，进而对该远处目标区域图进行目标检测，得到远处目标信息，同时，根据目标图像序列的时间线在该其余图像中选取一帧，从中裁剪出近处目标区域图，进而对该近处目标区域图进行目标检测，得到近处目标信息。如此，在实现对远近处目标的稳定检测的同时，降低计算消耗，提升计算效率，从而满足实时性需求，并且降低对芯片算力的需求。
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公开(公告)号：CN118936928A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411277128.2
申请日：2024-09-12
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明实施例公开了一种故障检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：确定目标车辆中的至少一个待检测传感器，并确定各待检测传感器的传感器类型；针对各待检测传感器，根据当前待检测传感器的传感器类型确定与当前待检测传感器对应的故障检测维度；基于故障检测维度对应的故障检测方式，对当前待检测传感器的待检测数据进行故障检测得到目标故障检测结果。解决了现有技术中对传感器进行故障检测时需要依赖硬件检测的方式，由于无法对传感器进行实时检测可能导致无法及时发现传感器故障的问题，实现了实时对车辆中的传感器进行故障检测，并保证检测结果的准确性和可靠性，进而提高车辆行驶过程中的安全性的效果。
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公开(公告)号：CN118710904A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410837713.7
申请日：2024-06-26
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V20/56 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种图像分割方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待分割的原始道路图像，并对所述原始道路图像进行预处理，生成目标道路图像；将所述目标道路图像输入至目标图像分割模型中进行图像的语义分割处理，确定所述目标道路图像对应的原始语义分割结果，其中，所述目标图像分割模型是基于所述目标道路图像对应的目标特征图和热力图对所述目标道路图像进行语义分割的；基于预设概率阈值对所述目标道路图像对应的原始语义分割结果进行处理，确定所述目标道路图像对应的目标语义分割结果。通过本发明实施例的技术方案，以实现对图像进行准确分割，能够适应复杂多变的图像数据，极大提高泛化能力和图像分割的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118397628A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410531275.1
申请日：2024-04-29
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本公开实施例公开了一种语义分割模型的训练方法、分割方法、装置、设备及介质，包括：获取样本输入数据，其中，样本输入数据包括图像采集设备采集的样本道路图像信息；将样本输入数据输入至预设语义分割模型中进行处理，其中，预设语义分割模型用于提取样本输入数据的空间特征信息和语义特征信息，将空间特征信息和语义特征信息进行融合，并根据融合结果确定道路语义的分割结果；根据预设语义分割模型输出的分割结果确定目标损失关系，并根据目标损失关系对预设语义分割模型进行训练。该方法根据空间特征信息和语义特征信息的融合结果确定道路语义的分割结果，提升了道路语义分割的速度和准确度。
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公开(公告)号：CN118279853A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410329276.8
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本发明公开一种目标检测装置、方法、电子设备及存储介质，涉及大数据技术领域，目标检测装置包括目标簇预测模块以及单目标预测模块；目标簇预测模块用于根据待检测信息，确定目标簇区域，并将目标簇区域发送至单目标预测模块；单目标预测模块用于根据待检测信息，确定每个目标的单目标特征；单目标预测模块还用于针对每一个目标，根据目标的单目标特征，在目标簇区域内对目标进行检测，得到目标的单目标检测结果信息。即本发明的方案，在目标检测时不需要预先根据应用场景的数据集定义锚框的尺寸，而是将目标簇区域作为锚框进行目标检测，提高了模型的泛化能力，提升目标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN116484207A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310455580.2
申请日：2023-04-25
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: G06F18/213 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种多特征提取方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据预先定义的激活点生成公式，构建激活点集；根据激活点集，构建输入输出映射对应的激活函数；根据所述激活函数，构建包含至少两个支路的多特征提取网络模块；根据多特征提取网络模块，构建神经网络识别模型，以实现基于神经网络识别模型对待检测信息进行多特征提取。利用该方法，根据激活点生成公式构建激活函数，替代现有非线性激活函数功能，有效提高了推理速度和精度，节约了计算资源占用。同时，设置不同的激活函数分别作为多特征提取网络模块中两个支路的激活函数映射规则，可以更好的提取输入特征张量中的多尺度特征，进而提升最终模型的识别率与识别效率。
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公开(公告)号：CN115729992A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211312325.4
申请日：2022-10-25
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06F16/25 , G06F16/245 , G01S13/931 , G01S13/86 , G01S17/86 , G01S17/931
Abstract: 本发明公开了一种车载传感器的数据处理方法、装置、存储介质以及车辆。其中，该方法包括：通过预设途径接受多个车载传感器的传感器数据，其中，多个车载传感器用于采集车辆的工况信息，车载传感器至少包括如下之一：车载摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外传感器、超声波传感器、轮速计、转角仪；对传感器数据进行处理，获得目标数据；对目标数据进行解析，以获得统一格式的解析数据，将解析数据发布至目标位置。本发明解决了相关技术的车载传感器数据处理过程繁杂的技术问题。
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公开(公告)号：CN115457152A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211294108.7
申请日：2022-10-21
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种外参标定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取车辆的惯性测量单元数据和雷达点云数据；基于所述车辆的惯性测量单元数据和雷达点云数据确定点云补偿数据；对所述点云补偿数据进行过滤处理，得到平面点云数据；基于所述平面点云数据进行正态分布匹配建图，得到目标点云地图；根据所述目标点云地图中的点云数据进行非线性迭代优化，得到目标外参，其中，所述目标外参为雷达坐标系到IMU坐标系的变换矩阵。通过上述技术方案，降低了外参标定误差，并且该外参标定方法不依赖特定环境，鲁棒性高。
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