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公开(公告)号：CN114445577A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111681697.X
申请日：2021-12-29
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种基于图网络的预计达到时间计算方法和系统，同时对历史轨迹数据的车辆类型和天气信息进行挖掘。在时间和空间信息深度融合方面，采用最自然的图神经网络进行建模，充分考虑局部区域内连通路段车流速度相互影响，以最贴切的图结构对道路拓扑进行建模。通过将轨迹数据在图结构上投影，通过特征建模的方式将时间信息和空间结构信息充分融合；在特征建模过程中引入高精度地图中影响车辆流通的道路属性信息，如路段道路类型，路段最高限速，路段车道数，是否是路口等，这些信息以信息嵌入的方式引入到静态图网络建模中；先利用利用缓存机保证查询的实时性，其次是将世界划分成局部片区，保证图网络训练稳定性和收敛速度。
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公开(公告)号：CN114445577B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202111681697.X
申请日：2021-12-29
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司
IPC: G06T17/05 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种基于图网络的预计达到时间计算方法和系统，同时对历史轨迹数据的车辆类型和天气信息进行挖掘。在时间和空间信息深度融合方面，采用最自然的图神经网络进行建模，充分考虑局部区域内连通路段车流速度相互影响，以最贴切的图结构对道路拓扑进行建模。通过将轨迹数据在图结构上投影，通过特征建模的方式将时间信息和空间结构信息充分融合；在特征建模过程中引入高精度地图中影响车辆流通的道路属性信息，如路段道路类型，路段最高限速，路段车道数，是否是路口等，这些信息以信息嵌入的方式引入到静态图网络建模中；先利用利用缓存机保证查询的实时性，其次是将世界划分成局部片区，保证图网络训练稳定性和收敛速度。
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公开(公告)号：CN116152347A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211547313.X
申请日：2022-11-30
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种车载摄像头安装姿态角标定方法及系统，该方法包括：以预定方式安装标定板后，通过车载摄像头采集标定板图像；基于标定板图像中角点像素坐标及车载摄像头光心像素坐标，分别计算车载摄像头的偏航角、俯仰角和翻滚角，基于偏航角、俯仰角和翻滚角对车载摄像头的安装姿态角进行标定。通过该方案可以有效提高车载相机安装姿态角标定的准确性和可靠性，避免现有解算方法带来的结果不确定性。
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公开(公告)号：CN114488094A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111576741.0
申请日：2021-12-21
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种车载多线激光雷达与IMU外参数自动标定方法及装置，该方法通过在标定板上挖取圆孔作为激光雷达可识别特征，计算在激光雷达坐标系下标定板四个角点的坐标，结合车载GPS/IMU的绝对位姿信息，实现与标定板上WGS‑84控制点的同名点配对，最后采用高斯牛顿法求解出激光雷达与IMU的外参矩阵。通过该方案可以降低标定场景要求，实现自动化外参标定，能有效提高标定效率，避免人为因素影响，保障标定结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114485698A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111623443.2
申请日：2021-12-28
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种交叉路口引导线生成方法及系统，包括：获取车辆轨迹数据；划定交叉路口范围的多边形ROI区域，通过改进的Savitzky‑Golay滤波器对ROI区域中每条车辆轨迹进行平滑滤波处理；通过K‑means算法对交叉路口ROI区域的车辆轨迹数据粗分类；对粗分类后的轨迹簇，通过DBSCAN空间密度聚类算法将驶入和驶出车道均相同的轨迹线归类，并根据每条轨迹线中的车辆类型再次进行归类；通过RANSAC曲线拟合算法对轨迹簇进行多项式曲线拟合，得到不同车型车辆对应的交叉路口引导线。通过该方案可以提高交叉路口引导线制作效率，降低人工绘制成本，实现不同车型引导线的构建，可以保障引导线的准确性并能提供安全引导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114219078A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111545139.0
申请日：2021-12-15
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司
Inventor： 乔少华
Abstract: 本发明涉及一种神经网络模型交互训练方法及装置，其方法包括：确定参与交互训练的一个主神经网络，以及至少一个次神经网络；根据所述主神经网络和次神经网络之间的分布差异，确定参与交互训练的目标函数；根据所述目标函数训练所述主神经网络和次神经网络，直至目标函数值达到阈值且趋于稳定，得到训练完成的主神经网络。本发明提出一种神经网络交互训练方法，同时采用KL散度来度量主网络与次网络的预测概率分布差异，实现主次网络交互学习经验来引导主网络学习，从而获得与次网络相近或略高的性能，也缓解了主网络单独训练时收敛缓慢，容易陷入局部最优，特别在训练样本量限制条件下，网络模型泛化性较弱，检出率偏低等问题。
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公开(公告)号：CN115982584A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211742137.5
申请日：2022-12-29
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司
IPC: G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种数据自适应神经网络模型训练方法及装置，其方法包括：获取待训练神经网络模型的多个训练样本，并确定待训练神经网络模型的第一目标损失函数及其学习率、实时迭代次数、最大迭代次数和扰动学习率；基于实时迭代次数和最大迭代次数，确定扰动数据迭代次数；根据一个或多个训练样本、扰动数据迭代次数和扰动学习率，计算每次迭代的训练数据扰动量；基于所述训练数据扰动量和第一目标损失函数，确定并计算第二目标损失函数；根据最大迭代次数和第二目标损失函数，训练待训练神经网络模型至预设的最优条件。本发明通过估计扰动的方式对训练数据进行平滑处理，持续引导模型梯度变化趋于全局最优，避免局部最优解问题。
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公开(公告)号：CN118628578A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410592003.2
申请日：2024-05-14
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种环视相机相对位姿标定方法及系统，该方法包括：获取环视相机多帧图像，对图像预处理后，通过对图像特征匹配估计初始相对位姿；基于两相机的多帧图像进行联合优化；对相机位姿估计进行反向投影，得到每个像素点在三维空间中的坐标，对三维坐标点重投影并进行三维点云匹配，基于点云匹配结果对相机位姿估计进行优化，构建重投影残差函数，结合环视相机间位姿成环约束对优化后的位姿估计进一步优化，重复相机位姿优化过程直至位姿估计收敛，并标定环视相机对应的相对位姿。通过该方案可以降低环视相机相对位姿标定成本，保障标定结果的准确性，基于软件算法实现相对位姿标定，实施过程简单高效，能有效避免外界因素干扰。
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公开(公告)号：CN118212298A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410261094.1
申请日：2024-03-07
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种地面POI映射到车载坐标系的方法及装置，其方法包括：获取相机的内参和外参，并对所述内参和所述外参进行标定；根据标定后的内参和外参，确定相机坐标系与车载坐标系的转换关系；测量相机到地面的高度；基于相机坐标系与车载坐标系的转换关系，以及相机到地面的高度，计算地面POI图像中的每个像素点在车载坐标系的坐标。本发明使用单一相机便可以推导出地面POI在车体系下的坐标，系统复杂度低且高效，精度高，适应性强。
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公开(公告)号：CN114485698B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202111623443.2
申请日：2021-12-28
Applicant: 武汉中海庭数据技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种交叉路口引导线生成方法及系统，包括：获取车辆轨迹数据；划定交叉路口范围的多边形ROI区域，通过改进的Savitzky‑Golay滤波器对ROI区域中每条车辆轨迹进行平滑滤波处理；通过K‑means算法对交叉路口ROI区域的车辆轨迹数据粗分类；对粗分类后的轨迹簇，通过DBSCAN空间密度聚类算法将驶入和驶出车道均相同的轨迹线归类，并根据每条轨迹线中的车辆类型再次进行归类；通过RANSAC曲线拟合算法对轨迹簇进行多项式曲线拟合，得到不同车型车辆对应的交叉路口引导线。通过该方案可以提高交叉路口引导线制作效率，降低人工绘制成本，实现不同车型引导线的构建，可以保障引导线的准确性并能提供安全引导。
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