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公开(公告)号：CN118193055A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410395910.8
申请日：2024-04-02
Applicant: 亿咖通(湖北)技术有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本申请提供一种基于RISC‑V扩展指令的运算方法、装置和设备，涉及数据处理技术领域。该运算装置包括：第一寄存器、第二寄存器和处理器；处理器和第一寄存器之间设置有第一多路数据选择器和第二多路数据选择器；第一寄存器和第二寄存器之间设置有第三多路数据选择器；其中，处理器用于接收到数据运算指令后，获取待运算数据；并对待运算数据进行计算处理，得到运算结果；其中，数据运算指令表征进行加法运算的指令，或者，表征进行减法运算的指令；第一寄存器用于处理运算结果中的最高位的比特数据；第二寄存器用于处理运算结果中的除最高位的比特数据之外的比特数据。本申请的方法，提升了运算处理效率和性能。
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公开(公告)号：CN119415562A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411486830.X
申请日：2024-10-23
Applicant: 亿咖通(湖北)技术有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06F16/2455 , G06N3/045 , G06N3/0499
Abstract: 本申请实施例提供一种数据处理装置、方法及车辆。该装置为采用存储器对数据进行运算和存储的存算一体装置，用于依次对多个待处理数据的特征图进行计算以得到各自对应的查询特征；该装置包括：预计算模块，用于对当前待处理数据的特征图进行权重变换，得到并缓存预计算结果；采样模块，用于对目标查询特征进行采样，得到采样结果，目标查询特征包括查询生成模块计算得到的、当前待处理数据之前的任一待处理数据对应的查询特征；注意力权重模块，用于对目标查询特征进行注意力权重计算，得到注意力结果；查询生成模块，用于根据注意力结果、采样结果和预计算结果进行计算，得到并缓存待处理数据对应的查询特征。该装置能提高数据处理的效率。
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公开(公告)号：CN118192934A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410395880.0
申请日：2024-04-02
Applicant: 亿咖通(湖北)技术有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本申请提供一种模乘运算方法、装置、芯片、板卡和车载系统，涉及计算机技术领域。该模乘运算装置包括：处理器和数据运算器；其中，所述数据运算器，包括乘法器、累加器、第一寄存器、第二寄存器、第三寄存器、第一多路数据选择器、第二多路数据选择器、第三多路数据选择器以及第四多路数据选择器；所述处理器，用于接收到数据运算指令之后，获取与所述数据运算指令相匹配的目标数据；并将所述目标数据传输至所述数据运算器中；所述数据运算器，用于接收所述目标数据，并对所述目标数据进行运算处理，得到数据运算结果；其中，所述数据运算结果用于指示模乘运算结果。本申请的方法，提高了模乘运算的运算速度，提升了运算性能。
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公开(公告)号：CN119228642A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411486831.4
申请日：2024-10-23
Applicant: 亿咖通(湖北)技术有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06T3/4038 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06V10/74
Abstract: 本申请实施例提供一种图像处理方法、电子设备、存储介质及程序产品。该方法包括：获取目标车辆的多个视角图像，并根据多个视角图像，确定当前特征图，当前特征图中包括多个采样点；针对任意一个采样点，确定采样点对应的每层图像处理的处理逻辑，处理逻辑包括如下至少一项：时间自注意力机制、空间交叉注意力机制和前馈神经网络；根据每层图像处理的处理逻辑和当前特征图，对采样点进行数据处理，得到采样点对应的图像特征值；根据多个采样点对应的多个图像特征值，确定目标车辆的当前鸟瞰图的特征向量组。提高了车辆自动驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN115862334A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211644357.4
申请日：2022-12-20
Applicant: 亿咖通(湖北)技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种道路交叉口的车辆冲突预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取处于道路交叉口的车辆，作为目标车辆；对所述目标车辆的行驶轨迹进行预测，获得预测行驶轨迹；基于所述预测行驶轨迹生成各所述目标车辆的动态交互框；基于所述动态交互框对车辆冲突进行预测。利用该方法，通过轨迹预测方法，将原始长方形框改为基于预测轨迹的曲线框，既能够更好描述车辆行驶时的复杂转向行为，又能够考虑到车辆的预期驾驶行为以提前辨识潜在冲突对象。同时针对道路交叉口的交互情况，从空间和时间预测冲突的辨识方法，减少计算量的同时保证了预测车辆冲突的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115294544A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211066942.0
申请日：2022-09-01
Applicant: 亿咖通(湖北)技术有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V20/58 , G06V10/764 , G06F16/29
Abstract: 本申请提供一种驾驶场景分类方法、装置、设备及存储介质，涉及自动驾驶技术领域，该驾驶场景分类方法包括：获取车辆行驶过程中的驾驶场景数据，驾驶场景数据包括车辆的行驶轨迹、驾驶场景的图像和图像对应的点云数据；基于行驶轨迹，获取地图中与行驶轨迹匹配的道路对应的道路数据；基于图像和图像对应的点云数据，识别车辆的行驶环境，得到车辆的环境数据；根据道路数据和环境数据，确定驾驶场景数据对应的驾驶场景。本申请能够大大提高驾驶场景分类的效率。
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公开(公告)号：CN116012732A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211581573.9
申请日：2022-12-08
Applicant: 亿咖通(湖北)技术有限公司
IPC: G06V20/17 , H04N23/68 , H04N23/951 , G06V10/40 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06V10/22 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种视频生成方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取待处理视频的每帧图像对应的目标区域；提取所述目标区域对应的目标特征点集；根据所述目标特征点集进行特征点匹配，得到目标矩阵；根据所述目标矩阵对第一图像进行单应性变换，得到所述第一图像对应的目标图像，其中，所述第一图像为所述待处理视频中除首帧图像以外的其他图像；根据所述待处理视频的首帧图像和所述目标图像生成目标视频。本发明实施例的技术方案，可以解决高空无人机拍摄视频时存在抖动的问题，能够实现对视频进行去抖。
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公开(公告)号：CN115526263A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211257618.7
申请日：2022-10-14
Applicant: 亿咖通(湖北)技术有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种车辆的异常定位方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据对车辆进行功能运行过程中生成的至少一类运行数据，确定车辆在功能运行异常时对应的目标组合数据，目标组合数据包括运行问题类别以及各运行问题类别关联的特征数据；根据目标组合数据，对设定的机器学习模型进行训练，获得分类模型；根据分类模型，定位车辆在功能运行异常时的运行异常对象。利用该方法，通过各运行数据确定功能运行异常的问题数据，然后基于问题数据进行模型训练获得分类模型，根据分类模型，确定不同问题下影响决策效果的运行异常对象，实现了自动定位运行异常对象，提高了异常定位的效率和准确率，降低了人工成本。
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公开(公告)号：CN115904957A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211405190.6
申请日：2022-11-10
Applicant: 亿咖通(湖北)技术有限公司
Inventor： 顾瑞红
IPC: G06F11/36
Abstract: 本申请实施例提供一种自动化测试方法、设备、存储介质及程序产品，该方法包括获取第一待回播数据，第一待回播数据包括：第一原始传感数据和第一过程数据，第一过程数据为第一模型基于第一原始传感数据运行输出的过程数据，通过播放第一待回播数据，将第一模型优化为第二模型，并基于第二模型，根据第一原始传感数据，生成第二待回播数据，将第一待回播数据与第二待回播数据进行播放和对比，获得验证结果，并根据验证结果，确定是否将第一模型更新为第二模型。本申请实施例提供的方法能够在研发和测试过程中保证第二模型的效果和质量。
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公开(公告)号：CN115630760A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211397257.6
申请日：2022-11-09
Applicant: 亿咖通(湖北)技术有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种行车规划方法、装置、设备及介质。该方法包括：确定当前行车周期下自身车辆和周边车辆的当前行车轨迹信息；基于各当前行车轨迹信息，进行下一行车周期的行车安全判定，并获得行车安全判定结果；根据行车安全判定结果，确定下一行车周期的下一行车决策信息。通过在行车决策规划前根据车辆的历史轨迹，对下一行车周期的行车路径进行行车安全的判定，判断是否存在行车危险，根据判定结果决定是否更新车辆的规划路线，从而确定下一行车决策信息。实现了在预测到有危险时，提前更新最优路径并及时采取相应措施，解决了规划滞后的问题，避免行车过程中不必要的危险，提高了行车规划的效率，保证了行车安全。
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