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公开(公告)号：CN119128043A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411151917.1
申请日：2024-08-21
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
IPC: G06F16/31 , G06F16/36 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06N5/022
Abstract: 本发明考虑到目前的知识库向量化方法局限在对于词的分类而对句子的理解能力有限，以及对于大段文本数据的单一向量化导致的信息丢失等，利用大模型的能力打造了一种更适用于词嵌入模型向量化的基于大模型的向量知识库构建方法及系统。该方法包括如下步骤：文本分割，描述信息提取，关键描述概念提取，概念数据词典输出，以及向量知识库整合。其中，概念数据词典输出包括概念过滤合并和概念关系规则整理。该系统包括：文本分割模块、信息描述模块、提取概念模块、概念过滤合并模块、概念关系整理模块、大模型模块、词嵌入模块以及向量知识库整合模块。
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公开(公告)号：CN115523934A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211012871.6
申请日：2022-08-23
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
Inventor： 张睿凡
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的车辆轨迹预测方法，其包括步骤：采集环境范围内的所有车辆的行驶数据；获取轨迹预测目标车辆所处位置的局部地图数据；基于时间戳将所有车辆的位置信息和局部地图数据彼此对应；基于时间戳获取同一时刻下的自车、轨迹预测目标车辆、其他车辆的位置信息和车道线信息，并对车辆的位置信息和车道线信息进行编码，以获得轨迹预测目标车辆的位置信息编码向量和车道线信息编码向量；将位置信息编码向量和车道线信息编码向量输入第一神经网络中进行训练，以使得其输出表征着轨迹预测目标车辆驾驶习惯决策依据的隐藏向量；将隐藏向量和轨迹预测目标车辆的历史轨迹输入第二神经网络，即可输出轨迹预测目标车辆的预测轨迹。
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公开(公告)号：CN114399810A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111549877.2
申请日：2021-12-17
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V20/59 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的驾驶员疲劳检测方法，其包括训练步骤和实测步骤，在训练步骤：采集驾驶员在不同疲劳状态下的面部图像作为样本数据，所述样本数据是经过标定的样本数据；构建特征提取神经网络，将所述样本数据输入特征提取神经网络，以输出表征驾驶员疲劳状态的特征向量，对输出的特征向量进行三元组损失函数计算以得到误差，并基于误差对特征提取神经网络进行反向传播参数更新，以训练特征提取神经网络的参数；在实测步骤：采集驾驶员面部图像；将该面部图像输入经过训练的特征提取神经网络，以输出实测特征向量；将该实测特征向量与先前样本数据集中获取到的各不同状态的平均向量特征进行比较，以确定驾驶员的当前疲劳状态。
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公开(公告)号：CN114267206A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111630413.4
申请日：2021-12-28
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
Abstract: 本发明涉及安全报警方法、安全报警装置、安全报警系统及计算机可读存储介质。该安全报警方法包括S1，判断车辆的车速是否大于等于一设定速度，若是，转入步骤S2，若否，转入步骤S3；S2，判断车辆的周围在第一设定距离以内是否有其它车辆，若是，则转入步骤S4，若否，则转入步骤S1；S3，判断车辆的周围在第二设定距离以内是否有其它车辆，若是，则转入步骤S4，若否，则转入步骤S1；S4，判断车辆的驾驶员是否处于分心状态，若是，则触发安全报警。本发明提出了安全报警方法、安全报警装置、安全报警系统及计算机可读存储介质，能在驾驶员处于分心状态下自动触发安全报警，警示周围车辆，避免事故发生。
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公开(公告)号：CN119669481A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411716854.X
申请日：2024-11-27
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
Abstract: 本发明提出一种本地知识图谱的构建方法及构建装置，所述构建方法包括：从本地数据库多文本数据中提炼出第一概念，并进行分类和分层。对分类分层后的第一概念进行确认和补充，优化为多个第二概念。将多文本数据预先分割成多个文本段落，并与所述第二概念进行匹配关联。从关联后的文本段落中分别提取多个局部概念及其关系，构建实体关系多元组。将实体关系多元组中相似的局部概念整合成同一个局部概念。分析多个实体关系多元组中所有关系的相似度，评估所有实体关系多元组之间的关联性。基于此，获取构建完成的知识图谱。这种半自动化的构建方法及构建装置能较好利用专家知识的基础上不过分依赖人工构建规则并最大化的利用大模型的推理理解能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114274954A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111561681.5
申请日：2021-12-16
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车内外感知结合的车辆主动接管系统，其包括：驾驶员状态监测模块、车外感知控制模块和智能决策模块。其中，驾驶员状态监测模块能够监测驾驶员的疲劳分心状态；车外感知控制模块能够检测车外环境数据，并基于车外环境数据生成事故系数；智能决策模块可以基于驾驶员状态监测模块传输的驾驶员的疲劳分心状态和车外感知控制模块传输的事故系数决定是否接管车辆。相应地，本发明还公开了一种车内外感知结合的车辆主动接管方法，其包括步骤：驾驶员状态监测模块实时监测驾驶员的疲劳分心状态；车外感知控制模块检测车外环境数据，并基于车外环境数据生成事故系数；智能决策模块基于接收的疲劳分心状态和事故系数，决定是否接管车辆。
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公开(公告)号：CN114148332A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111551786.2
申请日：2021-12-17
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
Abstract: 本发明涉及一种车辆驾驶启动提示方法、车辆驾驶启动提示系统及计算机可读存储介质。该车辆驾驶启动提示方法包括S1，判断自车是否处于停止状态，若否转入步骤S7；S2，判断是否有前车，若否转入步骤S4；S3，判断前车是否移动及驾驶员是否未看向前方；S4，判断信号灯是否为绿灯及驾驶员是否未看向前方；S5，自车输出报警信号，提醒驾驶员前车已起步，转入步骤S7；S6，自车输出报警信号，提醒驾驶员信号灯为绿灯，转入步骤S7；S7，返回步骤S1。本发明提出了一种车辆驾驶启动提示方法、车辆驾驶启动提示系统及计算机可读存储介质，能对驾驶员推送启动提示，提升驾驶体验。
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公开(公告)号：CN116588134A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310273480.8
申请日：2023-03-20
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
Abstract: 本发明涉及一种面向城市开放道路场景预测车辆轨迹的方法、设备及可读存储介质。该面向城市开放道路场景预测车辆轨迹的方法包括：S1，获取感知信息；S2，存储、管理感知信息；S3，基于感知信息提取高精地图数据；提取过往k帧的所有运动车辆的感知信息；基于感知信息提取运动状态向量；S4，基于高精地图数据和运动状态向量生成目标车辆的车道线向量、人行道向量；生成历史轨迹向量；S5，生成最小值向量；S6，输入深度神经网络模型，推理生成未来s秒内的目标车辆预测轨迹。本发明提出了一种面向城市开放道路场景预测车辆轨迹的方法、设备及可读存储介质，预测准确率高、耗时短且适用性强。
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公开(公告)号：CN114312785A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111533598.7
申请日：2021-12-15
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于车辆的变道辅助系统，其包括：驾驶员监测系统，其包括安装于车辆内的驾驶员监测摄像头，以识别驾驶员的视线注视方向；车道线感知系统，其包括车道线检测摄像头，所述车道线感知系统检测车辆与车道线的位置关系；车辆后方目标识别系统，其检测后方车辆与本车辆的位置关系；处理器，其与驾驶员监测系统、车道线感知系统和车辆后方目标识别系统分别连接，以接受其传输的信号，所述处理器基于接收的信号判断驾驶员是否有变道意图以及是否满足安全变道条件；转向灯，其与所述处理器连接，所述处理器在驾驶员具有变道意图且满足安全变道条件的情况下，控制转向灯开启。此外，本发明还公开了一种用于车辆的变道辅助方法。
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公开(公告)号：CN119272114A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411332933.0
申请日：2024-09-24
Applicant: 上汽大众汽车有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0455 , B60W60/00
Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于训练的分段式车辆轨迹预测方法，所述方法包括：S1)数据采集，所述数据为在试验道路采集的车辆行驶数据；S2)数据准备，将所述数据集划分为训练集，验证集和测试集；S3)模型构建，所述模型包括车辆环境动态编码模块、驾驶习惯高维表征模块、历史轨迹对齐模块、预测映射模块以及模型优化模块，所述模型用于数据训练；S4)模型优化，训练过程中，利用所述模型优化模块优化模型参数；S5)使用模型进行预测；利用训练好的模型对目标车辆的未来轨迹进行分段预测，通过预测中间量加速度和方向盘转角来约束预测轨迹，并引入驾驶习惯高维表征向量以保证预测轨迹的一致性。
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