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公开(公告)号：CN119152478A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411640795.2
申请日：2024-11-18
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本申请提供一种目标检测方法、装置、存储介质及设备，该方法中，以目标图像序列为一个检测周期，通过第一目标检测模型对该检测周期中的第一帧图像进行初步检测，识别出所有目标在图像上的区域位置，之后，将远处目标区域划分为多个类别，将这多个类别分配给序列中的其余图像，以此截取出远处目标区域图，进而对该远处目标区域图进行目标检测，得到远处目标信息，同时，根据目标图像序列的时间线在该其余图像中选取一帧，从中裁剪出近处目标区域图，进而对该近处目标区域图进行目标检测，得到近处目标信息。如此，在实现对远近处目标的稳定检测的同时，降低计算消耗，提升计算效率，从而满足实时性需求，并且降低对芯片算力的需求。
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公开(公告)号：CN118688473A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410682110.4
申请日：2024-05-29
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: G01P3/38
Abstract: 本发明实施例公开了一种对象速度确定方法。该方法包括：获取自车车辆针对目标对象进行图像采集得到的目标对象图像，目标对象图像的图像时间戳，以及，各备选时间戳与各备选自车定位信息之间的第一对照关系；根据图像时间戳以及第一对照关系，确定图像自车定位信息、前帧时间戳以及前帧自车定位信息；根据目标对象图像、图像自车定位信息、前帧时间戳以及前帧自车定位信息，确定目标对象的对象速度。本发明实施例的技术方案，提高了对象速度确定的稳定性与准确性。
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公开(公告)号：CN118419046A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410682123.1
申请日：2024-05-29
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种状态预测方法、装置、车辆及存储介质，该方法包括：获取车载传感器在当前时刻下采集的当前环境数据，以及在当前时刻之前的预设时间段内采集的历史环境数据；对各环境数据进行特征提取，得到特征提取结果，特征提取结果包括与当前环境数据对应的当前特征提取结果以及与历史环境数据分别对应的历史特征提取结果；对特征提取结果进行特征蒸馏，得到特征蒸馏结果；对特征蒸馏结果和当前特征提取结果进行拼接，并将拼接特征输入至预设状态预测模型中，以通过预设状态预测模型预测当前环境数据中的目标对象在下一时刻的状态信息，可以实现快速、准确地预测目标对象的状态信息，便于及时避让目标对象，提高了车辆行驶的安全性。
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公开(公告)号：CN118262314A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410244072.4
申请日：2024-03-04
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/56 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种车道线检测方法、装置、设备及介质。通过获取待处理车道线图像和车道线检测模型；将待处理车道线图像输入车道线检测模型中，基于特征提取模块对待处理车道线图像进行特征提取，得到第一特征图像；基于多个检测模块对第一特征图像进行多个检测任务的预测处理，得到多个检测任务的检测结果，检测结果包括车道线起始点坐标、相邻行间车道线点横向偏差、车道线长度、车道线形状类别和车道线颜色类别；基于多个检测任务的检测结果确定车道线点坐标和/或车道线类别。本发明实施例可以独立执行多个检测任务，避免多个检测任务之间的相互干扰，多个检测结构共同表征同一车道线，有效提升了车道线检测的精度、速度和泛化性。
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公开(公告)号：CN116486222A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310617923.0
申请日：2023-05-29
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种空间位置识别方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取相机拍摄目标物体得到的原始图像，并将原始图像输入空间位置识别网络，空间位置识别网络包括特征提取模块和特征融合模块；利用特征提取模块对原始图像进行特征提取，得到原始图像的初始图像特征；利用特征融合模块对初始图像特征进行特征融合，得到目标物体的位置图像特征；根据相机的拍摄参数、初始图像特征、位置图像特征和预设权重参数确定目标物体的空间位置。即本发明的技术方案，无需输入多张原始图像至空间位置识别网络，减少特征提取模块和特征融合模块的计算参数量，进而提高空间位置识别的识别速度，提升空间位置识别网络的网络性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116363378A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310323241.9
申请日：2023-03-29
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: G06V10/40 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多尺度特征提取方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取输入特征张量；将所述输入特征张量输入网络提取层，通过多尺度特征提取模块得到输出特征张量；其中，所述多尺度特征提取模块用于对所述输入特征张量依次进行卷积操作、归一化操作、激活操作以及池化操作，所述池化操作为环形池化，所述环形池化的池化执行位置可滑动。该方法通过环形池化进行特征提取，能够减小计算量，有效保障识别的时效性，通过改变池化执行位置可以更全面的提取多尺度特征。
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公开(公告)号：CN119380314A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411372078.6
申请日：2024-09-29
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/774
Abstract: 本申请公开了一种车辆感知的置信度确定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据目标车辆通过前端感知获取到的当前帧的目标图像，确定目标图像中至少一个目标物体的初始置信度；根据初始置信度和目标物体的历史置信度集，确定目标物体的候选置信度；获取目标物体的测距数据、测速数据和当前状态；并在测距数据、测速数据和当前状态满足置信度调整条件的情况下，对候选置信度进行调整，得到目标物体的目标置信度。上述技术方案，通过引入历史置信度集更新置信度，并根据目标物体的测速数据、测距数据和当前状态适应性调整候选置信度，可以提高目标置信度的可靠性。
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公开(公告)号：CN118262332A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410244065.4
申请日：2024-03-04
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种车辆朝向的确定方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：获取目标车辆图像；其中，所述目标车辆图像包括目标车辆的部分车身或者全部车身；将所述目标车辆图像输入车轮关键点检测模型，得到所述目标车辆的车轮角点；根据所述车轮角点确定所述目标车辆的朝向信息。本技术方案，能够根据车轮关键点检测模型确定出车轮角点，根据车轮角点坐标确定车辆的朝向，以获得截断场景更加准确的检测效果。
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公开(公告)号：CN118172408A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410329303.1
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种车辆位姿确定方法、装置、电子设备及介质。该方法包括：在车辆直线运动过程中或者静止过程中获取车辆的初始位姿；根据所述初始位姿从高精地图中获取车辆所在车道的第一车道线，并在获取初始位姿的时刻通过车辆上配置的图像采集器采集所述车辆所在车道的第二车道线；将所述第一车道线与所述第二车道线进行匹配，根据匹配结果对所述初始位姿进行调整，得到车辆的目标位姿。上述方案解决了目前在车辆位姿确定的过程中精度不高，以增加硬件设备的方式提高精度时导致硬件成本过高的问题，在不增加车辆上硬件设备，仅利用车辆上已有设备的基础上，精准地确定车辆位姿。
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公开(公告)号：CN117132955A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311107922.8
申请日：2023-08-30
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种车道线的检测方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括：将待处理图像输入至车道线检测模型中；通过车道线检测模型对待处理图像进行特征提取，在得到的特征图像中确定至少两个锚向量，其中，锚向量通过射线进行表示；确定与各锚向量匹配的全局特征向量，并在各全局特征向量中确定车道线特征向量；根据车道线特征向量在待处理图像中进行车道线标注，并通过车道线检测模型输出标注后的待处理图像。本发明实施例的技术方案，解决了现有技术中的车道线检测方式，在复杂场景下检测效率慢、检测准确率低的问题，提高了复杂场景下的车道线检测的检测精度和检测速度。
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