基于颜色和结构的目标特征计算方法

    公开(公告)号:CN114549872B

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202210182604.7

    申请日:2022-02-27

    Inventor: 吴川平 单玉梅

    Abstract: 本发明公开了基于颜色和结构的目标特征计算方法,目标图像特征计算方法包括:在原图中获取目标感兴趣区域,基于目标感兴趣区域图像进行直方图计算、结构相似性计算、图像质量计算、深度特征计算、目标世界坐标系下的位置计算。本专利提供的目标特征计算方法的有益效果是在保证速度实用性的同时,能够更全面的描述目标,提高工程中运用目标相似度对比等功能时对不同的和相同的目标进行区别和判定以及检测等,提高了特征计算面对不同场景和光照时的鲁棒性。

    一种基于复合模型的车辆换道意图的预测方法

    公开(公告)号:CN114590275B

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202210325865.X

    申请日:2022-03-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于复合模型的车辆换道意图的预测方法,包括:采集本车和周边车辆的速度信息和位置信息;将本车和周边车辆布置到同一坐标系中,所有目标车辆的轨迹信息构成训练集A;建立三个隐马尔可夫模型,分别为向左换道模型,车道保持模型,向右换道模型;训练集A输入三个模型中进行初步预测,分别输出与之对应的概率;将邻居车辆与对应目标车辆的纵向距离和对应的概率结合形成训练集B,然后将训练集B输入多层感知机模型中,以目标车辆对应的真实换道意图作为标签,完成多层感知机模型的训练,以得到训练模型;实时采集目标车辆以及邻居车辆的速度信息和位置信息,输入训练模型中进行车辆换道意图的预测,从而输出目标车辆换道意图。

    车辆图像数据同步采集方法、系统、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116095247B

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202310083988.1

    申请日:2023-01-31

    Abstract: 本申请提供了一种车辆图像数据同步采集方法、系统、电子设备及存储介质,其方法包括响应于采集指令,对多个车载图像采集装置进行多线程采集,得到多帧初始图像,对多帧初始图像进行分组得到多个待同步图像数据组,基于每一待同步图像数据组中的初始图像对应的时间戳计算每一待同步图像数据组的最大时间差,根据最大时间差对多个待同步图像数据组进行筛选,得到多个同步图像数据组,完成车辆图像数据的同步采集,该车辆图像数据同步采集方法采用多线程机制采集多帧初始图像,对多帧初始图像进行处理以得到同步图像数据组,实现车辆图像数据的同步采集,缩小了图像数据的时间戳误差,为后续图像数据融合提供了便利。

    车外视觉图像的质量评估方法、装置、车辆及存储介质

    公开(公告)号:CN117036270A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310968941.3

    申请日:2023-08-01

    Abstract: 本申请涉及车辆视觉技术领域,具体是涉及车外视觉图像的质量评估方法、装置、车辆及存储介质。获取目标车辆对应的车外视觉图像和车辆运行信息,其中,车外视觉图像和车辆运行信息的采集时间相同;根据车辆运行信息,确定目标车辆的车辆状态信息;若车辆状态信息为正常运行状态,则根据车外视觉图像确定目标图像质量信息。本发明通过同时采集车外视觉图像和车辆运行信息,判断车外视觉图像采集时的车辆状态。由于车辆处于异常运行状态时采集到的车外视觉图像的图像质量/可靠性通常极差,所以本发明只对车辆处于正常运行状态时采集的车外视觉图像进行图像质量评估,以减少产生无效的图像质量评估,节约系统的计算开销。

    一种车辆视觉检测的自动标定方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN116228884A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202310223168.8

    申请日:2023-03-09

    Abstract: 本发明属于车辆视觉检测技术领域,提供一种车辆视觉检测的自动标定方法、装置及介质,方法包括:对车辆相机进行静态标定,获得投影矩阵;在车辆行驶过程中,自动检测地面目标的远距离信息和近距离信息;根据投影矩阵和近距离信息计算获得近距离世界坐标;采集远距离信息到近距离信息之间的车身姿态数据;根据近距离世界坐标和车身姿态数据,计算获取远距离世界坐标;根据远距离世界坐标和远距离信息组成目标数据对;采集多组目标的目标数据对,选取目标数据对进行最小二乘法迭代,计算获得第二内参系数和第二外参系数。本申请用来解决背景技术中指出的,在视场内设置编码点和标志点,制造难度大、操作使用困难、价格昂贵且保养维护困难的问题。

    动态图像的分类方法、装置、车辆及存储介质

    公开(公告)号:CN115953624A

    公开(公告)日:2023-04-11

    申请号:CN202211604261.5

    申请日:2022-12-13

    Abstract: 本申请涉及细粒度动图分类技术领域,特别涉及一种动态图像的分类方法、装置、车辆及存储介质,其中,包括:获取待分类的动态图像;识别动态图像中每帧图像的特征图,将每帧图像的特征图输入预先训练得到的分类模型,输出动态图像的实际分类类别,其中,分类模型包括第一分支网络,且第一分支网络包括细粒度分类器和粗粒度分类器,利用细粒度分类器和粗粒度分类器分别生成动态图像的细粒度预测分数和粗粒度预测分数,并根据细粒度预测分数和/或粗粒度预测分数匹配动态图像的实际分类类别。由此,解决了相关技术中细粒度分类任务的方法,无法提升细粒度图像分类模型的性能,导致图像分类模型的泛化性和健壮性较低等问题。

    自动驾驶系统的冗余控制方法、自动驾驶系统、汽车、控制器及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN112373477B

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202011317326.9

    申请日:2020-11-23

    Abstract: 本方案涉及一种自动驾驶系统的冗余控制方法、自动驾驶系统、汽车、控制器及计算机可读存储介质,用于在自动驾驶系统故障且故障未超过容限时,仍然能够保持沿着车道中心线行驶。该方法包括:在自动驾驶功能激活时,根据前视摄像头和雷达采集到的信息拟合出使车辆沿车道中心线行驶的安全路径方程以及确定车辆当前所在车道的车道宽度;根据安全路径方程的系数和确定出的车道宽度,确定车辆当前具体所处的偏置区域;根据车辆所处的偏置区域和车辆在上一控制周期是否激活第一冗余安全控制模块功能,确定主控制子系统当前的故障等级;根据主控制子系统当前的故障等级,激活对应等级的冗余控制功能,并按照对应等级的冗余控制功能进行车辆控制。

    基于yolov5-shufflenetv2的车位号码识别方法、设备和介质

    公开(公告)号:CN115424243A

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202211055766.0

    申请日:2022-08-31

    Abstract: 本发明涉及交车位号识别技术领域,为基于yolov5‑shufflenetv2的车位号码识别方法、设备和介质。该方法包括改进yolov5目标检测网络结构,将yolov5原始模型的主干网络更换为CNN网络shufflenetv2得到车位号码识别模;采集制作车位号的数据集,根据车位号的数据集处理为车位号训练集,使用车位号训练集对车位号码识别模型进行训练;将输入车位号图片输入训练后的车位号码识别模型进行车位号码识别,输出车位号结果。本发明可以在停车位号有限文字类别的情况下,提高了停车位号识别的准确度和速度。

    一种基于复合模型的车辆换道意图的预测方法

    公开(公告)号:CN114590275A

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202210325865.X

    申请日:2022-03-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于复合模型的车辆换道意图的预测方法,包括:采集本车和周边车辆的速度信息和位置信息;将本车和周边车辆布置到同一坐标系中,所有目标车辆的轨迹信息构成训练集A;建立三个隐马尔可夫模型,分别为向左换道模型,车道保持模型,向右换道模型;训练集A输入三个模型中进行初步预测,分别输出与之对应的概率;将邻居车辆与对应目标车辆的纵向距离和对应的概率结合形成训练集B,然后将训练集B输入多层感知机模型中,以目标车辆对应的真实换道意图作为标签,完成多层感知机模型的训练,以得到训练模型;实时采集目标车辆以及邻居车辆的速度信息和位置信息,输入训练模型中进行车辆换道意图的预测,从而输出目标车辆换道意图。

    自动驾驶系统的冗余控制方法、自动驾驶系统、汽车、控制器及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN112373477A

    公开(公告)日:2021-02-19

    申请号:CN202011317326.9

    申请日:2020-11-23

    Abstract: 本方案涉及一种自动驾驶系统的冗余控制方法、自动驾驶系统、汽车、控制器及计算机可读存储介质,用于在自动驾驶系统故障且故障未超过容限时,仍然能够保持沿着车道中心线行驶。该方法包括:在自动驾驶功能激活时,根据前视摄像头和雷达采集到的信息拟合出使车辆沿车道中心线行驶的安全路径方程以及确定车辆当前所在车道的车道宽度;根据安全路径方程的系数和确定出的车道宽度,确定车辆当前具体所处的偏置区域;根据车辆所处的偏置区域和车辆在上一控制周期是否激活第一冗余安全控制模块功能,确定主控制子系统当前的故障等级;根据主控制子系统当前的故障等级,激活对应等级的冗余控制功能,并按照对应等级的冗余控制功能进行车辆控制。

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