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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：CN118585552A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410662301.4
申请日：2024-05-27
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: G06F16/2457
Abstract: 本发明实施例公开了一种驾驶场景数据筛选方法、电子设备及存储介质。该方法包括：获取预设的筛选条件数据，以及，已收集的至少一个驾驶场景数据分别对应的场景标注数据；针对所述至少一个驾驶场景数据中的每个驾驶场景数据，根据所述筛选条件数据以及所述驾驶场景数据对应的场景标注数据，确定所述驾驶场景数据的场景筛选结果；根据所述至少一个驾驶场景数据分别对应的场景筛选结果，从所述至少一个驾驶场景数据中筛选出目标场景数据。本发明实施例的技术方案，提高了收集的驾驶场景数据的质量。
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公开(公告)号：CN118568414A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410710164.7
申请日：2024-06-03
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: 本发明公开了一种自动驾驶标注数据过滤方法、装置、电子设备和存储介质。其特征包括：获取障碍物轨迹数据中的障碍物类别和障碍物坐标信息，根据障碍物坐标信息和障碍物类别构建障碍物轨迹数据对应的轨迹变化集合；对轨迹变化集合中的各个障碍物类别进行数据统计，确定障碍物轨迹数据中至少一个轨迹类别比例；如果最大的轨迹类别比例大于预设的正常类别比例阈值，则将最大的轨迹类别比例确定为目标对比类别，并获取目标对比类别对应的轨迹对比阈值，通过轨迹对比阈值对轨迹变化集合进行数据对比，确定轨迹变化集合对应的轨迹对比比例；如果轨迹对比比例大于预设的正常轨迹阈值，则将障碍物轨迹数据确定为正常轨迹数据。提高了数据筛选的准确率。
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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：CN118154795A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311731621.2
申请日：2023-12-15
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: 本发明公开了一种地面生成方法、装置、电子设备及存储介质。包括：获取车辆行驶过程中的环境点云数据，对环境点云数据进行网格划分，其中，每一网格尺寸小于预设尺寸；确定每一网格中的第一特征点和第二特征点，第一特征点为网格中的高度最低点，第二特征点为相对于第一特征点的预设高度范围中的高度最低点；基于车辆预设范围内的多个网格中第一特征点和第二特征点进行平面拟合，得到基准平面，基于基准平面确定车辆预设范围内的地面；基于车辆预设范围外的网格中的点云数据进行平面拟合，得到候选网格平面，基于车辆预设范围内的地面和车辆预设范围外的候选网格平面形成环境地面。减少了数据处理量，提高了基于点云数据进行地面生成的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116883654A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310777932.6
申请日：2023-06-28
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: 本发明公开了一种语义分割模型的训练方法、语义分割方法、装置及设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、语义分割、自动驾驶等技术领域。该方法包括：基于预设降采样筛选方式，从原始点云数据中确定样本对象对应的样本点云数据；所述样本对象包括必选对象和待筛选对象；基于预设投影规则，对样本点云数据中样本点进行降维映射，得到所述样本点对应的样本距离影像；根据样本距离影像和样本点云数据对应的样本标签数据，对语义分割模型进行训练。通过上述技术方案，能够提高语义分割的准确性。
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公开(公告)号：CN118135003A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410329281.9
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: 本发明公开了一种点云筛选方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取至少两帧点云数据、每帧点云数据对应的标注信息和每帧点云数据对应的采集设备的定位信息；根据各帧点云数据对应的标注信息和各帧点云数据对应的采集设备的定位信息确定各帧点云数据中每个对象标识对应的运动轨迹和速度；删除每帧点云数据中待删除对象标识对应的点云数据和点云数据对应的标注信息，得到筛选后的点云数据和标注信息，其中，所述待删除对象标识包括：曲率大于曲率阈值的轨迹点的运动轨迹对应的对象标识，和/或，相邻帧点云数据对应的速度差值大于差值阈值的对象标识，通过本发明的技术方案，能够提升点云数据和点云数据对应的标注信息的准确度。
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公开(公告)号：CN117994756A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311746074.5
申请日：2023-12-18
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
IPC: G06V20/58 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待检测区域内的点云数据；基于所述待检测区域内的点云数据生成障碍物特征向量；确定所述障碍物特征向量与障碍物特征向量模板中标准特征向量的相似度，其中，所述障碍物特征向量模板包括至少两种障碍物对应的标准特征向量；基于所述障碍物特征向量与各所述障碍物对应的标准特征向量的相似度更新当前障碍物检测结果，得到目标障碍物检测结果。上述技术方案，通过障碍物特征向量与各障碍物对应的标准特征向量的相似度更新当前障碍物检测结果，实现了对当前障碍物检测结果的校正，提升了障碍物检测精度。
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公开(公告)号：CN119251792A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411784154.4
申请日：2024-12-06
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 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种车道线检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及车道线检测技术领域，该方法包括：获取待检测道路对应的目标点云数据，并将目标点云数据转换为栅格特征数据；将栅格特征数据输入至目标检测模型中，得到目标检测模型输出的与栅格特征数据对应的编码值和置信度；其中，目标检测模型中包括动态蛇形卷积层和长短期记忆网络层；基于编码值和置信度，确定待检测道路的车道线。本发明的技术方案通过动态蛇形卷积层和长短期记忆网络层的结合对特征进行处理，解决了现有的车道线检测分割模型，受限于车道线细长并且连续的特征，会出现检测线过于粗大、检测线断开、漏检误检等问题，实现了对细长特征的识别，提高车道线检测的准确度。
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公开(公告)号：CN118692052A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410710187.8
申请日：2024-06-03
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 , B60W60/00 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06T7/70
Abstract: 本发明公开了一种车道锥桶的识别方法、装置、电子设备和存储介质。其特征包括：通过目标车辆的自动驾驶感知系统进行信息采集，得到车道障碍物的障碍物信息；通过预设的高精度地图和所述障碍物信息构建锥桶组，确定至少一个目标锥桶组；逐个对所述目标锥桶组进行融合识别，确定所述目标车辆对应的目标锥桶信息。通过对目标锥桶组进行逐个融合识别，能够精准的识别道路中的连续锥桶，提高车辆自动驾驶的安全性和可靠性。
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