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公开(公告)号：CN119131178A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202310693963.3
申请日：2023-06-12
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本公开提供了一种地面箭头的聚合方法、装置、设备及计算机可读介质，属于高精地图技术领域，该方法包括：获取目标道路中的多个簇数据，并计算角度均值；基于簇数据，生成相关图形；获取相关图形的外包矩形框及其朝向；基于外包矩形框及其朝向，对角度均值进行调整，得到外包矩形框的第一角度；构建缓冲框，根据缓冲框，框定多个外包矩形框；将缓冲框中的外包矩形框的第一角度统一，得到第二角度；基于第二角度和国际标准尺寸，对外包矩形框进行调整，得到目标外包矩形框。能够使得聚合构建出来的地面箭头具有极高的准确性，避免出现歪斜，大小不一致等错误，进而达到提高智能驾驶过程中的安全性及准确性的技术效果。
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公开(公告)号：CN118097206A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410328349.1
申请日：2024-03-21
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 石作琴
IPC: G06V10/762 , G06V10/25 , G06V20/56 , G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/9035 , G06F16/906
Abstract: 本发明涉及一种簇与簇之间的拆分方法、设备、存储介质及产品，该方法包括：在第一簇列表中查找到满足拆分条件的第一簇，在第一簇列表中查找对第一簇进行辅助拆分的目标簇，存入第二簇列表；从第二簇列表中，获取到与已拆分簇标识集合无交集的第二簇，若第二簇的几何形状与第一簇的外接矩形框相交，针对靠近第一簇的外接矩形框的交集区域或者差集区域，生成区别于第一簇和第二簇的簇标识，将靠近第一簇的外接矩形框的交集区域或者差集区域，及对应的簇标识存入第三簇列表；遍历第二簇列表结束，确定第三簇包括的各个对象的对象标识，与对象标识集合无交集，将第三簇存入结果列表，将第三簇的簇标识及包括的各个对象的对象标识存入对应集合。
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公开(公告)号：CN116701967A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310595390.0
申请日：2023-05-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种地图数据聚类方法、装置、设备及存储介质，涉及智能交通技术领域。该方法包括：获取目标地图数据簇；目标地图数据簇包括对地图对象集合进行聚类处理后得到的地图数据簇，目标地图数据簇中存在同一时间戳对应地图对象的数量大于第一数量阈值；并从目标地图数据簇中确定第一地图对象以及第二地图对象。将地图数据簇中的第一地图对象构建为第一地图数据簇，以及，根据地图数据簇中的第二地图对象构建第二地图数据簇。进一步的，在第一地图数据簇与第二地图数据簇的长度均大于第一长度阈值的情况下，将第一地图数据簇和第二地图数据簇确定为地图对象集合的聚类结果中的地图数据簇。
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公开(公告)号：CN116432057A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310580904.5
申请日：2023-05-22
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种地图数据聚类方法、装置、设备及存储介质，涉及智能交通技术领域。该方法包括：根据第一地图数据集合中不同已知子类别的地图数据，依次对第二地图数据集合中的地图数据进行聚类处理，得到与不同已知子类别一一对应的多个第一聚类结果，直至第一地图数据集合中不存在第一目标地图数据，或者第二地图数据集合中不存在第二目标地图数据。其中，第一地图数据集合包括预设类别中多个已知子类别的地图数据，第二地图数据集合包括预设类别中未知子类别的地图数据，第一目标地图数据为未进行聚类处理的地图数据，第二目标地图数据为不位于任一第一聚类结果中的地图数据。这样，可以准确识别未知子类别的类别，提高聚类结果的精度。
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公开(公告)号：CN119693885A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202311239252.5
申请日：2023-09-22
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司 , 武汉大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/762
Abstract: 本申请涉及一种车道组划分方法、装置、设备、存储介质以及车辆，涉及数据处理技术领域。车道组划分方法包括：获取预设区域内多个轨迹点的位置信息；确定多个轨迹点中每个轨迹点与预设道路中心线的距离，得到距离序列，并基于多个轨迹点的位置信息确定k个参照分割位置；参照分割位置用于分割多个轨迹点，k为正整数；基于距离序列以及k个参照分割位置，确定k个目标分割位置，并基于k个目标分割位置划分预设区域，得到多个车道组。从而利用众源轨迹划分车道组，使得划分车道组接近现实的车道组。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116412812A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310317843.3
申请日：2023-03-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明提供了一种车道面关系的配置方法及装置、存储介质、电子装置，属于地图数据领域，其中，该方法包括：从地图数据中读取车道初始数据、方向语义数据、以及停止线语义数据；采用所述车道初始数据和所述方向语义数据构建矢量车道面集合；从所述矢量车道面集合中筛选出双向通行道路的第一车道面集合；基于所述停止线语义数据对所述第一车道面集合进行对齐，得到第二车道面集合；配置所述第二车道面集合中车道面与相邻车道面的接续关系。通过本发明实施例，解决了相关技术中车道面的属性数据不完整的技术问题，提高了高精地图中车道面的业务价值。
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公开(公告)号：CN118484687A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202310110208.8
申请日：2023-02-13
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 石作琴
Abstract: 本发明公开了一种众包地图道路空中要素父子标牌聚类方法及系统，包括：通过对数据属性筛选出父子标牌和非父子标牌。针对父子牌，需要先对父牌进行聚类，再将子牌投影到父牌上进行聚类，而非父子标牌则按照其子类型进行聚类。本发明通过巧妙地对父子标牌处理，有效地解决了复杂的道路空中要素聚类，能够更全面地丰富高精度地图的内容，提升了自动驾驶的准确性。
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公开(公告)号：CN118484686A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202310107097.5
申请日：2023-02-13
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 石作琴
Abstract: 本发明公开了一种众包地图车线聚类方法、系统及存储介质，包括：S1：确定不同车线的待聚类数据列表；S2：确定车线的平均Z值列表和车线的质心坐标列表；S3：从车线的待聚类数据列表中随机获取一个样本，确定当前样本的E邻域样本列表；S4：计算当前样本的平均Z值与E邻域样本的平均Z值的差值，将符合距离阈值判定的样本放入第一列表中；S5:如果第一列表的长度大于最小聚类样本数阈值时，则将样本作为核心种子；S6：重复执行S3至步骤S5,直到找到所有符合要求的核心种子以及其关联的数据为止；S7：使所有核心种子均成簇；S8：对所有的簇进行合并簇处理。本发明能够实现复杂车线的聚类，且计算效率高。
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公开(公告)号：CN116628531A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310179510.9
申请日：2023-02-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 石作琴
IPC: G06F18/23213 , G06F16/29 , G06F16/215 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种众包地图道路对象要素聚类方法、系统及存储介质，根据改进的均值漂移算法，巧妙地将道路对象数据用其质心代表，根据不同类型的道路对象，选取不同的对象几何关系作为聚类的度量条件；根据道路要素数据类型的特点，在聚类过程中考虑了对象的邻域关系，最终得到不同道路要素类型的聚类输出。本方法巧妙地将对象数据转换为其质心作为聚类输入，并根据不同的场景灵活地使用其对象的多几何关系，拥有传统均值漂移算法的效率高、计算量小、不受异常点影响的优点，还加入了对象邻域关系，解决了传统均值漂移算法不适用于复杂数据分布类型的缺点。
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公开(公告)号：CN116431745A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310166225.3
申请日：2023-02-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F16/29 , G06F16/28 , G06F16/215 , G06F16/23
Abstract: 本发明公开了一种结合众包历史数据的差分提取方法、系统及存储介质，包括：获取一时间段内的SLAM数据，对本次SLAM数据数据和上一时间段内未聚类数据进行聚类，将聚类不成功的数据放入历史数据的未聚类数据中，等待与下一个时间段内的数据进行聚类；对聚类成功的数据进行聚合处理，并将本次时间段内聚合成功的数据和上一时间段内聚合成功的数据进行差分提取，识别出本次时间段内相对于上一时间段内的新增和变更数据，将新增数据直接输出并放入历史数据的新增中，将变更的数据放入历史数据的更新中，并计算变更数据的输出置信度，当计算出的输出置信度大于预设置信度时才输出该更新数据。本发明解决了现阶段历史数据结果无法有效利用，计算量高的问题。
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