公开(公告)号：CN116758396A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310765528.7

申请日：2023-06-26

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 刘金彦 ,  钱少华 ,  邓皓匀 ,  姜铭山

IPC: G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/22

Abstract: 本申请公开了一种目标检测的精度控制方法、装置、电子设备及存储介质，属于目标检测技术领域。其中，该方法包括：获取全量图像集，并采用所述全量图像集训练深度学习算法，得到第一深度学习模型；计算所述第一深度学习模型预测多个标签类别的预测精度；根据所述预测精度生成优化图像集；采用所述优化图像集微调所述第一深度学习模型，得到第二深度学习模型；采用所述第二深度学习模型进行目标检测。通过本申请，解决了相关技术中目标检测模型的检测精度较低的技术问题。

公开(公告)号：CN116185494A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310195642.0

申请日：2023-03-01

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 张洋森 ,  钱少华 ,  朱张平 ,  刘磊

IPC: G06F8/76 ,  G06F8/60 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种用户模型移植的量化方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取训练模型，并对训练模型进行格式转化，得到目标中间格式；利用预设的网络移植工具和预设的运行时环境对目标中间格式进行转化，得到模型格式文件；对模型格式文件进行后量化操作，并基于预设的训练框后处理和评价体系对后量化结果进行评价，得到训练模型评价指标，根据训练模型评价指标确定是否输出训练模型。由此，解决了目前训练平台训练出的模型，在工程化时存在精度损失情况，导致无法科学准确的进行模型精度评价等问题，使得不同的算法模型可以找到适合的量化算法进行部署，达到生产精度要求，并且可以自动的筛选出合适的算法进行部署。

公开(公告)号：CN116032153A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202310170842.0

申请日：2023-02-27

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 郑宇航 ,  董楠 ,  钱少华 ,  李玉坷 ,  张平

IPC: H02N2/18

Abstract: 本申请涉及能量采集装置技术领域，具体涉及一种振动能量采集装置及能量采集方法，包括：外壳；固定块，设置于所述外壳内；第一悬臂梁，其第一端设置于所述固定块上，所述第一悬臂梁上设置有安装槽；第二悬臂梁，设置于所述安装槽内，并且所述第二悬臂梁的第一端与所述第一悬臂梁连接；质量块，设置于所述第一悬臂梁的第二端上；压电薄膜组件，包括第一压电薄膜与第二压电薄膜，所述第一压电薄膜设置于所述第一悬臂梁上，所述第二压电薄膜设置于所述第二悬臂梁上，所述第一压电薄膜与第二压电薄膜相互独立；频率调节机构。通过调节第二永磁体和第一永磁体之间的距离、第三永磁体与第一永磁体之间的距离，从而能够根据振动源频率调节产生的电压。

公开(公告)号：CN115862000A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211667019.2

申请日：2022-12-22

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 钱少华

IPC: G06V20/64 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/774 ,  G06V10/40

Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种目标检测方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括以下步骤：获取激光雷达的点云检测数据集；将点云检测数据集输入预先构建的稀疏卷积网络模块，输出点云检测数据集的鸟瞰特征图，其中，稀疏卷积网络模块将点云检测数据集中稀疏的三维特征转变为稠密特征图，拼接所有稠密特征图得到鸟瞰特征图；将鸟瞰特征图输入置信度校正模块，输出校正后的三维检测框，利用校正后的三维检测框检测目标。由此，解决了相关技术激光雷达目标检测算法检测精度较低、结构复杂、检测效率较低且检测范围较窄等问题。

公开(公告)号：CN115438728A

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202211058395.1

申请日：2022-08-31

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 张滋 ,  钱少华 ,  任凡 ,  徐力 ,  史双武

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/12 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明涉及一种基于鲁棒滤波的目标融合方法及系统，其方法包括以下步骤：S1、建立描述目标的非线性系统模型，包括状态方程和量测方程；S2、对目标进行基于非线性信息滤波的状态估计；S3、对目标状态估计信息进行更新输出。本发明通过建立描述目标的非线性系统模型，对目标进行基于非线性信息滤波的状态估计，对目标状态估计信息进行更新输出，提高了目标融合对异常噪声的鲁棒性，同时考虑到无迹滤波相对于扩展滤波精度更高的实际情况，提出基于Huber估计的鲁棒无迹卡尔曼滤波算法，以提高滤波的稳定性和精确度。

公开(公告)号：CN115100616A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210724933.X

申请日：2022-06-23

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 钱少华

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本申请特别涉及一种点云目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取多个场景的点云数据，并从点云数据中截取感兴趣区域ROI区域点云数据，并对ROI区域点云数据的鸟瞰图BEV视角进行栅格化处理，并对每个非空栅格中点云数据进行特征提取，得到每个非空栅格中每个点云数据的点云特征；并输入至预先构建的3D Encoder网络，得到2D伪图片特征图；将2D伪图片特征图输入至预先构建的2D CNN网络，并结合特征金字塔进行特征融合，将特征融合结果输入至centerNet检测头，得到目标检测结果。由此，解决了相关技术在拐弯处对目标偏航角的学习欠优，检测距离近等问题，检测偏航角更准，检测距离更远。

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

Inventor： 邓皓匀 ,  任凡 ,  王宽 ,  钱少华

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。