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公开(公告)号：CN117765495A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311786291.7
申请日：2023-12-22
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G01C21/00 , G01C21/20 , G01S19/48 , G01S19/43 , G01S19/49 , G01C21/34 , G01C21/32 , G01C25/00 , G06T7/80
Abstract: 本发明涉及一种车辆语义定位的修正方法及装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取目标车辆在当前位置对应的地图车道线以及感知语义信息，其中，感知语义信息包括多个感知车道线点；将地图车道线以及多个感知车道线点进行匹配，得到匹配结果；按照匹配结果对多个感知车道线点进行分类，得到多个分类组别，其中，每个分类组别用于指示根据感知语义信息预识别出的车道线；在多个分类组别大于预设数量的情况下，在多个分类组别中确定出异常分类组别；基于异常分类组别完成对感知语义信息的修正。通过本申请，进而可以解决相关技术中存在的车辆语义定位存在计算成本和人工成本高，且难以提供高准确度的技术问题。
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公开(公告)号：CN117173251A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311047142.9
申请日：2023-08-18
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种数据集标注方法及装置，包括：获取车辆的GPS初始定位信息、惯导信息和环视图像；将所述环视图像中的前视图像与高精地图进行匹配，获得当前车辆定位信息；对所述GPS初始定位信息、所述当前车辆定位信息和所述惯导信息进行融合，输出车辆定位结果；判断所述环视图像与所述车辆定位结果是否对齐，若对齐，则根据所述GPS的初始定位信息在所述高精地图上定位出所述车辆定位结果；在所述高精地图上根据所述环视图像选取预设图像区域，并将所述环视图像与所述预设图像区域对应，再根据所述高精地图上的地图信息进行标注，获得标注数据，以解决目前数据标注效率低的问题和人工标注费用高的问题。
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公开(公告)号：CN116147620A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310207165.5
申请日：2023-03-06
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种方案验证阶段的融合定位数据处理方法，包括：数据通讯转发端进程对接收到的多个传感器数据分别进行预处理；针对占字节数小的各第一类传感器数据，数据通讯转发端进程采用消息队列的方式将封装后的第一类传感器数据转发到数据通讯接收端进程；针对占字节数大的第二类传感器数据，数据通讯转发端进程采用共享内存的方式将封装后的各第二类传感器数据转发到数据通讯接收端进程；对接收到的第一类传感器数据进行航迹推算处理，对接收到的第二类传感器数据进行去畸变处理；将经过航迹推算处理后得到的结果和对经过去畸变处理后得到的结果以ROS格式的消息并发送至融合定位进程；融合定位进程基于接收到的全部ROS消息进行融合定位。
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公开(公告)号：CN116030204A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210936143.8
申请日：2022-08-05
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种自动驾驶地图生成方法、装置、电子设备和存储介质，该方法通过获取车辆的环境图像信息和车辆位置信息，对环境图像信息进行逆深度投影处理，得到处理后的图像，对处理后的图像进行图像分割，得到若干子图图像，根据一子图图像内不同时刻的图像采集装置的位置，得到子图内图像采集装置在起始时刻到终止时刻的轨迹数据，根据轨迹数据中第一帧图像和最后一帧图像的位姿差，确定投影平面，并使投影平面经过第一帧图像和最后一帧图像，将最后一帧图像作为下一子图的第一帧图像，以使所有子图通过投影平面连接形成驾驶地图，实现了低成本、不需要额外布置装置、耗时短，利于辅助车辆进行高精度定位使用的自动驾驶地图的生成。
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公开(公告)号：CN114812573A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210428550.8
申请日：2022-04-22
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及智能驾驶车辆技术领域，具体涉及基于单目视觉特征融合的车辆定位方法及可读存储介质。所述方法包括：通过里程计数据恢复前目和后目中任意一个视觉图像的尺度并进行建图，生成对应的第一车辆运行轨迹和第一视觉特征地图；通过第一车辆运行轨迹恢复前目和后目中另一个视觉图像的尺度并进行建图，生成对应的第二视觉特征地图；将第一视觉特征地图和第二视觉特征地图进行融合，生成融合视觉特征地图；匹配前目和/或后目的视觉图像以及融合视觉特征地图中的特征点，以实现重定位。本发明还公开了一种可读存储介质。本发明能够实现前后目尺度的恢复和车辆运动轨迹的融合，从而能够提高单目视觉建图和定位的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114648586A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210302013.9
申请日：2022-03-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉线特征估计车辆绝对姿态的方法及存储介质，该方法包括以下步骤：S1、对车辆摄像机获取的车辆外部的图像进行处理后，映射到高斯球上；S2、设置RANSAC算法总迭代次数；S3、从高斯球上任选3点(P1，P2，P3)构建一组Manhattan；S4、根据点和向量的误差公式计算该组Manhattan的内点数；S5、重复步骤S3和S4，直到达到步骤S2设置的总迭代次数，选取内点数最多的一组Manhattan，根据所有内点和公式计算相机姿态Rcw；S6、计算车辆姿态Rvw，以估计车辆绝对姿态。本发明能准确估计位置以使车辆在室内环境定位过程中的位姿更加准确。
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公开(公告)号：CN120014576A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510085112.X
申请日：2025-01-20
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，公开了基于高斯混合模型的目标检测方法、装置、车辆及介质，本发明通过将行驶场景图像进行图像特征提取，得到特征序列，经过线性投影层进行提取，得到查询、键和值，并将每个键建模为预设数量个高斯分布的高斯混合模型，计算查询分别在高斯混合模型中的概率，基于键对应的高斯混合模型和查询在高斯混合模型中的概率，计算当前键与所有查询的注意力分数，继而得到所有键与所有查询的注意力分数，再将注意力分数与值序列进行点积相乘，得到目标特征序列，最后确定目标的检测结果，通过基于混合高斯分布的自注意力机制，减少了自注意力模型的计算成本，提高了模型输出的可解释性，并且实现了更好的目标检测结果。
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公开(公告)号：CN120014232A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510087141.X
申请日：2025-01-20
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及车辆目标检测技术领域，公开了一种目标检测方法、装置、计算机设备和车辆，方法包括：获取待检测图像并提取待检测图像的特征图；从特征图中提取基于方差的不确定性图；将特征图的位置编码、不确定性图和特征图转换为第一特征序列后输入编码层；中间分类预测层对编码层输出第二特征序列进行处理，得到多个预测查询向量；基于融合了预测查询向量和解码层查询向量的解码层对第二特征序列进行处理，得到第三特征序列；将第三特征序列输入匈牙利匹配层，匹配得到目标特征序列；通过分类检测层和回归检测层分别对目标特征序列进行处理，得到待检测图像中的目标位置和目标类别。本发明提高了基于Transformer目标检测方法的准确性。
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公开(公告)号：CN119169581A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411186006.2
申请日：2024-08-27
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V10/24 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种道路元素检测模型训练方法、检测方法、装置和电子设备，训练方法包括：获取训练样本，所述训练样本包括基于众包地图获取的目标位置对应的局部众包信息和所述目标位置对应的前视语义信息；将所述局部众包信息和所述前视语义信息输入道路元素检测模型，学习得到所述目标位置的道路元素矢量点集，所述道路元素矢量点集表征矢量化的道路元素以及所述道路元素的拓扑信息；根据所述道路元素矢量点集更新所述道路元素检测模型的模型参数。本发明实施例实现高精度道路检测，不依赖于高成本设备，降低自动驾驶设备成本。
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公开(公告)号：CN117953060A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410131399.0
申请日：2024-01-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司 , 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及智能定位技术领域，公开了一种基于特征匹配的定位方法、装置、设备以及介质。本发明实施例提供的一种基于特征匹配的定位方法，根据采集的点云数据，确定全局点云地图；通过对采集的图像数据进行特征提取，获得对应的点云描述子；根据所述点云描述子、构建的语义要素数据库和所述全局点云地图，对所述点云描述子进行定位。本发明通过利用高频IMU信息，语义要素数据库，稀疏视觉点云，逐级特征匹配定位算法在第一级直接使用几何语义特征描述子进行匹配无法精准地获取配准信息时，逐渐引入车身视觉、IMU等传感信息搭建因子图，并在后续匹配过程中逐步扩张因子图加强配准精度，直至实现精准定位。
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