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公开(公告)号：CN117788799A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311815963.2
申请日：2023-12-27
Applicant: 苏州市大数据集团有限公司 , 天翼交通科技有限公司 , 先导(苏州)数字产业投资有限公司 , 苏州智能交通信息科技股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V20/40
Abstract: 本发明提供一种目标区域检测的方法、系统、设备和存储介质，方法包括：采集目标区域的视频流、稠密点云数据和稀疏点云数据；对视频流中的图像帧、稠密点云数据和稀疏点云数据分别进行处理得到第一、第二和第三特征嵌入向量；将第一、第二和第三特征嵌入向量分别投影到BEV空间下得到第一BEV特征嵌入向量、第二BEV特征嵌入向量和第三BEV特征嵌入向量；以及将第一BEV特征嵌入向量、第二BEV特征嵌入向量和第三BEV特征嵌入向量融合得到BEV特征融合特征，并根据BEV特征融合特征确定目标区域中是否存在预设状况。本发明多模态的综合检测方法能够有效应对路面施工的复杂情况，为自动驾驶车辆的行驶提供可靠的保护。
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公开(公告)号：CN117746393A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311814923.6
申请日：2023-12-27
Applicant: 苏州市大数据集团有限公司 , 天翼交通科技有限公司 , 先导(苏州)数字产业投资有限公司 , 苏州智能交通信息科技股份有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V20/56 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供一种实现端到端多任务的方法、系统、设备和存储介质，方法包括：使用图文预训练模型对任务图像进行编码得到包括整张图像特征的第一向量；对所述任务图像进行预处理，并使用自注意力模型对预处理后的任务图像进行计算得到图像块之间具有关联性的第二向量；将所述第一向量和所述第二向量进行拼接得到图像融合特征；以及对所述图像融合特征进行编码和解码后输出到多个任务分支进行任务处理。本发明通过图文预训练模型进行多模态预训练，提高了模型在多分类、目标检测、语义分割和实例分割中的的鲁棒性；提高了模型的推理速度，降低了模型部署的复杂度和对硬件设备的要求。
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公开(公告)号：CN117765747A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311814917.0
申请日：2023-12-27
Applicant: 苏州市大数据集团有限公司 , 天翼交通科技有限公司 , 先导(苏州)数字产业投资有限公司 , 苏州智能交通信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种提示驾驶员安全行车的方法、系统、设备和存储介质，方法包括：采集目标区域的交通信息数据，并根据所述交通信息数据确定交通参与者的位置；检测行车道指示灯指示通行的方向对应的目标区域中是否存在与行车方向不一致的人或车辆；响应于目标区域中存在与行车方向不一致的人或车辆，在所述行车道指示灯对应的显示装置上显示告警标识；以及响应于目标区域中不存在与行车方向不一致的人或车辆，在所述行车道指示灯对应的显示装置上显示最优通行速度。本发明为通过路口的驾驶员提供包括路口行人横穿提醒与高效通过路口的辅助驾驶类提示信息，从而规避可能发生的事故，以及提高城市交通通行效率。
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公开(公告)号：CN117671959A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311814921.7
申请日：2023-12-27
Applicant: 苏州市大数据集团有限公司 , 天翼交通科技有限公司 , 先导(苏州)数字产业投资有限公司 , 苏州智能交通信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种预测交叉路口车辆排队长度的方法、系统、设备和存储介质，方法包括：获取每个方向的历史车辆排队长度，并根据历史车辆流量训练流量预测模型；统计当前周期目标方向的饱和流率，并根据所述训练流量预测模型、所述饱和流率和所述历史车辆排队长度预测下一个周期所述目标方向的排队长度。本发明通过路侧感知设备获取全量车辆的实时位置，实时计算交叉口排队长度，并根据历史车辆流量预测目标方向的车辆排队长度。
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公开(公告)号：CN117542204A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311814920.2
申请日：2023-12-27
Applicant: 苏州市大数据集团有限公司 , 天翼交通科技有限公司 , 先导(苏州)数字产业投资有限公司 , 苏州智能交通信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种路况计算方法及装置，其中，方法包括：通过路端感知设备获取车辆数据，并根据车辆类型对车辆数据进行分类；根据分类数据分别计算不同类型车辆的自由流速、路段平均行驶速度及路段流量；根据自由流速及路段平均行驶速度分别计算不同类型车辆的车辆路况指数；根据路段流量及当前路段内所有类型车辆的车辆路况指数计算当前路段的路段路况指数。本发明的有益效果包括：通过路旁雷达获取车辆数据，并对车辆进行分类以分别计算不同类型车辆的车辆路况指数，而后根据该路段内所有车辆的车辆路况指数综合统计该路段的路段路况指数，从而能够更加真实的反应该路段的拥堵情况。
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