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公开(公告)号：CN114743170B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210435027.8
申请日：2022-04-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/70 , G06V20/56 , G06V20/58 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于AI算法的自动驾驶场景标注方法，能够对自动驾驶数据的原始数据打上对应的场景标签，让用户可根据标签对数据进行筛选，从而快速获得较为富集、且具有针对性的场景数据，既提高了对数据的筛选效率，也降低了需要进行标注的数据量。
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公开(公告)号：CN117270817A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311230480.6
申请日：2023-09-21
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于流程引擎Camunda实现DAG流程自动化方法，包括：获取基于业务建模的DAG流程绘图，并读取DAG流程绘图中任务组件的属性信息以及任务组件之间的关联关系，从而使得根据任务组件的属性信息以及任务组件之间的关联关系生成Camunda可执行的业务流程建模符号BPMN流程图，本发明实施例避免了只能基于特定的业务场景对DAG的任务调度实现细节做了实际优化和封装，但是对于AI训练开发模型整个任务流实现不具备普适性的问题，满足了智能驾驶AI训练开发整个任务流长时间，高频次的高效流转的需求，实现了更快的迭代更新升级。
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公开(公告)号：CN116304834A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310336950.0
申请日：2023-03-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F16/25 , G06F16/215 , B60W60/00 , B60W40/00
Abstract: 本发明实施例中的一种待训练数据生成方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取车端的驾驶增量数据和场景应用类型，并将驾驶增量数据上传至云端，再基于场景应用类型对驾驶增量数据进行分类，得到多个场景类型数据集合，并进行元数据提取，得到驾驶场景元数据，再根据预先配置的数据处理节点对所述驾驶场景元数据进行数据格式转换后基于格式转换后的驾驶场景元数据生成用于车端驾驶模型的待训练数；本方案通过将数据上传至云端，进行相应的数据操作可以有效避免中间数据对本地端存储资源的浪费，而且基于对场景数据的元数据提取，并基于元数据对数据进行整体标注以及控制，有效提升数据整体性控制的操作效率，便于对车端模型所需待训练数据的生成。
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公开(公告)号：CN116228868A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310302056.1
申请日：2023-03-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06T7/73 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种数据标注目标辅助定位方法、数据标注系统、设备及存储介质，包括步骤如下：根据已标注的目标图像数据集的类型，选择并训练用于辅助定位的目标检测模型；使用完成训练的目标检测模型对待标注的图像进行处理，得到待标注目标序列，包括待标注目标的位置、大小、置信度；根据选择待标注目标序列中的待标注目标，将选择的待标注目标平移、缩放至预先设置的标注工作视野框中。本发明能自动将标注目标平移缩放至合适的工作视野，提高标注效率。
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公开(公告)号：CN115689196A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211339167.1
申请日：2022-10-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0633 , G06Q10/10
Abstract: 本申请提供一种自动驾驶数据的处理方法、装置、设备、介质及程序，该方法包括：获取自动驾驶数据的处理任务；在所述处理任务中获取所述自动驾驶数据的处理需求，将所述自动驾驶数据的处理需求分类为标准处理或非标准处理；当所述自动驾驶数据的处理需求为所述标准处理时，采用预配置的通用处理流程对所述自动驾驶数据进行处理，生成第一处理结果；当所述自动驾驶数据的处理需求为所述非标准处理时，配置自定义处理流程，采用所述自定义处理流程对所述自动驾驶数据进行处理，生成第二处理结果。本申请通过自定义处理流程管理，动态的支持了业务需求的变动，降低了实例开发调试成本和维护成本，提高了自动驾驶数据的处理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115238746A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210911454.9
申请日：2022-07-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种驾驶场景切分方法、装置、设备及介质，该驾驶场景切分方法，包括接收并存储车辆行驶过程中的记录的第一整车数据信号；对所述第一整车数据信号进行解析，以获取第二整车数据信号；根据时序读取所述第二整车数据信号，以还原车辆当时的驾驶场景数据；遍历所述驾驶场景数据，结合预定义的表现不佳场景的切分规则，切分出自动驾驶辅助系统的表现不佳驾驶场景。本发明，可对真实驾驶数据进行更充分的利用，挖掘出自动驾驶辅助系统在实际应用的表现不足之处，而非仅是仿真环境的模拟或仿真环境的参数调整，场景数据更具代表性，对研发更有指导意义。
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公开(公告)号：CN116721249A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310794882.2
申请日：2023-06-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种基于神经网络的融合标注方法及相关设备，所述方法包括获取所述点云数据的点云采集参数、所述图像数据的图像采集参数以及点云数据与图像数据间的标定参数；基于点云数据确定图像数据中的目标物体的伪3D框；基于点云采集参数、图像采集参数、伪3D框、标定参数以及经过训练的图像标注模型，标注图像数据中的目标物体的标注框。本申请中的图像标注模型可以从点云采集参数、图像采集参数、伪3D框以及标定参数中学习到将准确的伪3D框映射为准确的标注框所需的信息，并基于该信息生成标注框，避免了物理设备的误差累积对标注框准确性的影响，无需标注员手动调整每个基于伪3D框确定的标注框，降低了融合标注的标注成本。
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公开(公告)号：CN116452934A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310435020.0
申请日：2023-04-21
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/64 , G06T3/00
Abstract: 本发明提供一种融合标注方法、装置、设备及存储介质，该方法通过获取初始三维点云和初始二维图像，对初始三维点云和初始二维图像进行数据同步，得到待标注三维点云和待标注二维图片，基于待标注三维点云确定三维目标框，并对三维目标框进行映射，得到待标注二维图像中的伪三维目标框，对三维目标框中的多个目标点云进行第一分类识别，对伪三维目标框中的多类目标图像进行第二分类识别，将识别得到的点云识别信息和图像识别信息输入至决策器进行集成学习，以根据决策器的输出结果进行融合标注；本申请通过弱分类器分别对三维点云和二维图像进行识别，又通过决策器对分别的识别结果进行决策，有效降低了标注过程对分类器算法能力和数据资源的要求。
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公开(公告)号：CN114844924A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210460020.1
申请日：2022-04-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于云端数据的场景回放方法及系统，该方法包括：数据采集上云：由车端根据采集策略配置将信号/视频/图片以文件形式存储在本地；车端收到云端下载指令后，将车端文件实时上传到云端；数据处理：云端接收到上传的文件后，按文件类型进行实时分类处理，对视频文件通过图像处理方式抓取录制起止时间；场景回放：根据数据处理后的信号文件，通过时间将信号文件与视频文件进行对齐，实现信号绘制场景及视频录制场景多源数据在线同步回放。通过采集信号文件和视频文件等多种来源数据，实现多源数据实时高效场景同步回放，可实现快速重现驾驶场景，提高分析问题准确性和效率。
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公开(公告)号：CN117591258A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311559238.3
申请日：2023-11-21
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F9/48 , G06F16/182 , G06F16/14
Abstract: 本发明提供了一种基于分布式文件自动并行处理方法及装置，其中，该方法包括：基于周期获取自动驾驶数据，所述自动驾驶数据为存储在分布式文件系统中的文件；判断所述自动驾驶数据是否存在分组条件；若所述自动驾驶数据不存在分组条件，创建单个流程任务对所述自动驾驶数据进行处理；若所述自动驾驶数据存在分组条件，对所述自动驾驶数据进行分组，根据分组结果并行处理所述自动驾驶数据，通过对分布式存储的自动驾驶数据并行处理，通过对分布式存储的自动驾驶数据分组并行处理，解决了数据处理工作时间过长的问题，极大的提升了数据流转的效率。
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