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公开(公告)号：CN119810462A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510084312.3
申请日：2025-01-20
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种三维场景处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品。该方法包括：获取三维场景对应的点云和图像信息，可以根据图像信息提取第一空间特征，以及根据点云提取第二空间特征，按照特征维度可以融合第一空间特征和第二空间特征并对融合结果编码，再通过预设的补全模型对编码结果进行解码以得到三维场景补全结果。本方案通过多视角图像感知三维场景，引入点云特征并将图像感知结果与点云感知结果融合，可以借助点云对位置的精确定位改善整合不同视角图像过程中的一致性问题，提高三维占据语义场景补全的准确性和一致性，为自动驾驶和其他相关领域提供更加可靠的技术支持。
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公开(公告)号：CN118226451A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410349631.8
申请日：2024-03-26
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G01S15/931 , G01S15/86
Abstract: 本发明公开了一种可行驶区域的生成方法、感知融合系统、车辆设备、介质及程序产品，该方法包括：获取超声波雷达发送的探测数据和环视系统发送的可行驶区域数据；对探测数据和可行驶区域数据分别进行标定，确定全局坐标系下的探测数据和全局坐标系下的可行驶区域数据；基于全局坐标系下的探测数据和全局坐标系下的可行驶区域数据生成占据栅格；根据占据栅格确定可行驶区域。
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公开(公告)号：CN117953061A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410137291.2
申请日：2024-01-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了基于语义特征的相对位姿计算方法、装置、设备及介质，本发明通过基于多帧激光点云数据的语义分割结果进行特征提取，得到边缘特征点列表和面特征点列表，面特征点列表包括地面特征点子列表和非地面特征点子列表。然后，基于边缘特征点列表和非地面特征点子列表进行点云配准，得到欧式二维空间的第一相对位姿。基于第一相对位姿对地面特征点子列表进行点云配准，得到欧式三维空间的目标相对位姿。从而通过激光点云数据的语义特征信息来提取边缘特征和面特征，无需手动提取特征，提高了计算效率，并使用提取的边缘特征和面特征计算任意一帧的目标相对位姿，完成激光里程计的目标。
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公开(公告)号：CN117075122A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311059416.6
申请日：2023-08-22
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于激光雷达的目标检测方法及装置、设备、存储介质，该方法包括：获取三维点云图像；三维点云图像为通过激光雷达对目标场景采集得到的；三维点云图像中包括多个点云数据；将三维点云图像中的多个点云数据投影至二维栅格内，得到二维栅格点云图像；并对二维栅格点云图像中存在点云数据的多个二维栅格进行聚类，得到至少一个目标二维栅格区域；将至少一个目标二维栅格区域中的每个目标二维栅格区域确定为目标场景中的一个目标障碍物，得到至少一个目标二维栅格区域对应的至少一个目标障碍物；并输出至少一个目标障碍物。本发明能够提高在对障碍物进行目标检测时的实时性和检测精度。
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公开(公告)号：CN116758511A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310579621.9
申请日：2023-05-19
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V20/56 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明实施例提供一种多任务模型训练方法、任务预测方法、装置、设备及介质，属于智能驾驶领域。多任务模型包括共有网络、多个任务的独有网络、通道融合层、多个任务的输出头，任务模型训练方法包括：将训练集输入至共有网络，得到共有特征，并将训练集输入至独有网络，得到目标任务的独有特征；将共有特征和目标任务的独有特征输入至通道融合层，得到目标任务的融合特征；将融合特征输入至目标任务对应的输出头，并基于多任务模型的输出结果计算多个任务的损失；基于多个任务的损失，迭代训练多任务模型。降低了多任务模型对内存和算力的要求，使得多任务模型具有更高的推理速度，且得到的任务结果更准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117292227A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311203165.4
申请日：2023-09-18
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/778 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/422 , G06V10/766 , G01S17/931 , G01S7/48
Abstract: 本发明涉及一种雷达点云数据增强方法、装置、智能汽车及存储介质，所述方法包括：枚举点云数据中的标注框，筛选出部分区域位于雷达的近距离视野盲区范围内的标注框，基于筛选出的标注框获得若干个第一目标框及第一目标框内的点云数据，所有的所述第一目标框以及所述第一目标框内的点云数据构成视场边界场景数据集；从所述视场边界场景数据集中选取第二目标框，当判定基于所述第二目标框的位置将所述第二目标框放入所述点云数据的目标帧中，所述第二目标框与所述目标帧中的对象不冲突时，将所述第二目标框以及所述第二目标框内的点云数据放入所述目标帧以增强所述点云数据。能够有效地增强近距离点云数据，提高目标感知模型在近距离视场边界场景下的感知性能。
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公开(公告)号：CN116485909A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310371645.5
申请日：2023-04-07
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种相机标定方法、装置、车辆终端及存储介质，涉及自动驾驶领域的视觉感知领域。应用于车辆终端，车辆终端包括相机；方法包括：提取出目标图像中的目标车道标识线的N条边缘直线；N为大于2的整数；目标图像为从相机拍摄的路面图像中提取出的包括车道标识线区域的图像；确定N条边缘直线的M个消失点；M为大于1的整数；从M个消失点中确定目标消失点；目标消失点为M个消失点中，与N条边缘直线的夹角最小的消失点；基于目标消失点的像素坐标，对相机的外参进行标定。由此，可以解决相关技术中，离线标定对标定场景的依赖性高和在线标定的精确度不高、算法比较复杂的问题。
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公开(公告)号：CN116243339A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310286182.2
申请日：2023-03-22
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 钱少华
IPC: G01S17/931 , G01S7/48 , G01S7/481
Abstract: 本申请涉及自动驾驶激光雷达感知技术领域，特别涉及一种激光点云的检测方法、装置、车辆及存储介质，其中，包括：提取激光点云的三维体素特征；识别三维体素特征中的非空体素中心点，通过体素查询方式确定每个非空体素中心点的相邻体素，并聚合所有相邻体素得到体素聚合特征；将体素聚合特征输入预先构建的检测头，输出三维检测框，并利用三维检测框检测激光点云中每个目标的点云特征，得到激光点云的检测结果。由此，解决了相关技术中基于体素的特征提取方法导致精确位置的丢失，降低算法精度；基于点的特征提取方法使得搜索难度较大，计算效率偏低，工程部署难度也较大等问题。
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公开(公告)号：CN119150019A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411175946.1
申请日：2024-08-26
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06N5/04
Abstract: 本申请提供一种数据采集处理方法、电子设备、车辆及存储介质，涉及数据处理技术领域。方法包括：获取车端设备采集的数据；将数据输入推理模型，得到由推理模型输出的表征数据所属场景的推理结果，推理模型具有识别指定场景的功能，指定场景至少包括bad case场景、corner case场景及hard case场景中的一种；基于推理结果，对数据进行处理，其中，当推理结果表示数据所处场景属于预设场景库中的场景时，对数据执行本地存储和/或上传操作。如此，对于无需关注的场景数据，便不用存储与上传，从而有利于降低数据存储资源的开销，提高存储、上传的数据的有效性，进而有利于提升后续数据挖掘分析的效率。
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公开(公告)号：CN119131744A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411024825.7
申请日：2024-07-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/58 , G01S17/931 , G01S7/497 , G06V20/13 , G06T7/73
Abstract: 本申请涉及一种算法评测方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，涉及自动驾驶领域或智能驾驶领域。该方法包括：获取目标点云数据对应的至少一个测试数据以及至少一个真值数据；其中，测试数据包括通过待评测障碍检测算法对目标点云数据进行障碍物检测得到的至少一个检测点的二维坐标信息，真值数据用于反映目标点云数据中的障碍物所在的标记区域的二维坐标信息；根据时间戳信息，对至少一个测试数据和至少一个真值数据进行匹配，得到至少一对时间戳相同的第一测试数据和第一真值数据；根据第一测试数据和第一真值数据，确定待评测障碍检测算法的误差信息。本申请可以提高障碍检测算法评测的准确性。
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