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公开(公告)号：CN115423117A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211052545.8
申请日：2022-08-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供种数据处理方法、装置、车辆、存储介质及设备，应用于自动驾驶，所述数据处理方法包括：对当前数据集进行一次变换处理，得到过渡数据集，所述一次变换能够使所述过渡数据集预存的源数据集数据分布一致的；将所述过渡数据集输入预设的感知模型，输出过渡感知结果，其中，所述感知模型基于所述源数据集训练得到；对所述过渡感知结果进行二次变换处理，得到目标感知结果，其中，所述一次变换处理为二次变换处理的逆变换处理。本发明的数据处理方法、数据处理装置、存储介质及设备，能够大幅缩短了研发周期，减少人力消耗。
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公开(公告)号：CN115409936A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210993223.7
申请日：2022-08-18
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06T17/00 , G06F16/16 , G01S7/486 , G01S7/4912 , G01S17/88
Abstract: 本申请涉及一种点云数据处理方法、装置、车辆及存储介质，包括：将点云文件转换成rosbag文件，根据预设标注需求对rosbag文件进行标注，得到标注rosbag文件；将标注rosbag文件中主题相同的标注rosbag文件合并为标签文件，点云文件和标签文件生成新rosbag文件；从新rosbag文件提取三维坐标和点云强度，将三维坐标和点云强度按第一预设帧数写入bin文件，按顺序将标签文件的标注信息按第二预设帧数写入txt文件，输出bin文件和txt文件，通过bin文件和txt文件显示点云文件。解决相关技术中点云数据处理方法不能用于激光雷达点云深度学习训练，且数据结果不精确等问题，提高数据的精确度。
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公开(公告)号：CN114998864A
公开(公告)日：2022-09-02
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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公开(公告)号：CN114926662A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210601774.4
申请日：2022-05-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/72 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供一种数据处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质，包括：获取第一点云文件集合和第一标注文件集合；将第一点云文件从第一点云文件集合中删除，得到第二点云文件集合，第一标注文件集合中不包括与第一点云文件相关联的标注文件；将第一标注文件从第一标注文件集合中删除，得到第二标注文件集合，第一点云文件集合中不包括与第一标注文件相关联的点云文件；将第二标注文件从第二标注文件集合中删除，得到第三标注文件集合，并将与第二标注文件关联的点云文件从第二点云文件集合中删除，得到第三点云文件集合，第二标注文件中包括第一三维标注框。通过该方法，可以提高数据处理的效率。
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公开(公告)号：CN112706785A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110129398.9
申请日：2021-01-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种自动驾驶车辆环境认知目标选择方法、装置及机器可读存储介质，包括1，从车辆感知接口中获取感知信息和本车信息；2，根据感知信息和本车信息，对行驶环境建立边界线模型；3，建立边界线仲裁模块，选取当前场景最优边界线模型；4，根据最优的边界线模型，将目标依次放入对应车道中，过滤超出边界线的目标。本发明通过收集传感器、本车信息数据，对自动驾驶车辆行驶环境建立多个模型，选出行驶道路中的目标，为自动驾驶车辆轨迹规划提供准确、有效的信息，部分解决现有技术存在的目标选择鲁棒性、适应性等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119150019A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411175946.1
申请日：2024-08-26
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06N5/04
Abstract: 本申请提供一种数据采集处理方法、电子设备、车辆及存储介质，涉及数据处理技术领域。方法包括：获取车端设备采集的数据；将数据输入推理模型，得到由推理模型输出的表征数据所属场景的推理结果，推理模型具有识别指定场景的功能，指定场景至少包括bad case场景、corner case场景及hard case场景中的一种；基于推理结果，对数据进行处理，其中，当推理结果表示数据所处场景属于预设场景库中的场景时，对数据执行本地存储和/或上传操作。如此，对于无需关注的场景数据，便不用存储与上传，从而有利于降低数据存储资源的开销，提高存储、上传的数据的有效性，进而有利于提升后续数据挖掘分析的效率。
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公开(公告)号：CN117372681A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311408275.4
申请日：2023-10-26
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种点云数据处理方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机信息处理技术领域。该方法包括：点云数据处理装置根据车辆的类型，对车辆对应的目标框划分，得到多个子区域，车辆的点云数据均位于目标框对应的区域内，多个子区域中的每个子区域对应一个车辆部位；并确定目标子区域包括的车辆的点云数据中的点的数量，目标子区域为多个子区域中的任意一个。进一步的，点云数据处理装置在数量大于预设阈值的情况下，确定在目标子区域内存在车辆的目标车辆部位，目标车辆部位为与目标子区域对应的车辆部位。由此，实现确定车辆点云数据的空间分布情况。
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公开(公告)号：CN116299540A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310000893.9
申请日：2023-01-03
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，提供一种激光雷达目标航向角拟合方法和装置，拟合方法包括：获取目标车辆的点云簇，并遍历所有点云簇；采用基于栅格邻域密度统计的离群点滤除算法，对所述点云簇进行离群点滤除处理；采用基于搜索的L‑shape拟合算法和基于主成分分析的拟合算法，对进行离群点滤除处理后的所述点云簇进行航向角拟合处理，以获取所述目标车辆的航向角。本申请通过对目标车辆的点云簇进行离群点滤除处理，以及通过基于搜索的L‑shape拟合算法和基于主成分分析的拟合算法的相互配合，不仅能够提升拟合效率，而且还能够提升航向角拟合结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116152762A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310002830.7
申请日：2023-01-03
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/25 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及一种目标关联融合方法、装置、车辆及存储介质，包括：将聚类输出的检测目标和深度学习输出的检测目标分别缓存至第一检测目标缓存队列和第二检测目标缓存队列；获取时间戳匹配的聚类检测目标和深度学习检测目标，放入到预设的向量容器；若预设的向量容器为第一预设值，将深度学习检测目标或聚类检测目标作为关联融合后的目标；若预设的向量容器为第二预设值，计算匹配矩阵，匹配矩阵为空时，将深度学习检测目标作为关联融合后的目标，匹配矩阵不为空时，遍历匹配矩阵，将深度学习检测目标和满足预设筛选条件的聚类检测目标作为关联融合后的目标，从而输出稳定准确性更高的检测目标，以便进行统一的跟踪处理。
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公开(公告)号：CN115877372A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211501618.7
申请日：2022-11-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明属于汽车智能驾驶技术领域，具体涉及一种激光雷达检测方法、设备、车辆及存储介质。一种激光雷达检测设备，包括有点云转换模块、鸟瞰图特征表示生成模块、模型预测模块和目标后处理模块，原始数据经过点云转换模块转换为鸟瞰图模块输入的数据结构，在鸟瞰图特征表示生成模块生成鸟瞰图特征，通过模型预测模块根据预设的训练模型对所述鸟瞰图特征进行特征提取，进一步进行回归处理，获取鸟瞰图下预测结果，目标后处理模块将所述预测结果从鸟瞰图空间解码到原始的3D空间下通过预设的目标后处理算法，通过海量的数据对模型进行更新与迭代，获取筛选后高精度的障碍物图像。
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