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公开(公告)号：CN114844924B
公开(公告)日：2024-01-16
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：CN117011848A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311104431.8
申请日：2023-08-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于提示点的语义分割辅助标注方法、系统及存储介质，方法包括：遍历待标注的数据集，将每张图片的信息存入数据库，生成对应的图片记录；预处理图片时，遍历待标注数据，根据图片记录中的图片信息获取图片，通过卷积神经网络输出图片嵌入向量；对图片嵌入向量编码后写入文本文件并进行对象存储，将对象存储地址更新到数据库中对应的图片记录中；获取待标注的图片，查询对应文本文件的对象存储地址并读取文本文件，利用文本文件得到图片向量；获取在待标注区域点击的坐标，利用坐标和点击行为得到提示嵌入向量；将图片嵌入向量和提示嵌入向量解码输出最终标注结果。本发明能够在保证标注质量的同时，提高标注效率。
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公开(公告)号：CN116468951A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310443569.4
申请日：2023-04-21
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 陆思宇
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V20/70 , G06V10/774
Abstract: 本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种标注数据审核方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取待审核图像和待审核图像的标注数据；提取待审核图像的图像特征图和点云特征图，并融合图像特征图和点云特征图得到融合特征图，并将融合特征图输入至预设的融合算法得到待审核图像的预测数据；以及比对预测数据和标注数据，得到待审核图像的标注准确率，并在标注准确率大于或等于预设阈值时，判定标注数据审核通过。由此，解决标注数据审核耗费大量时间和人力成本的问题，可以提高检测精度，降低人工审核的工作量，辅助减少人工抽检比例，达到降本增效的效果。
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公开(公告)号：CN114638320A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210434758.0
申请日：2022-04-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06K9/62 , G06V20/40 , G06V20/58 , G06F16/242 , G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据进行驾驶工况标记的方法、系统及车辆，该方法包括：1）设定多种驾驶工况规则表达式，将整车信号值与驾驶工况规则表达式进行一一匹配，若成功则将对应的驾驶工况作为该时刻车辆的驾驶工况，若不成功则采用AI算法对该时刻采集到的视频图片数据进行计算以得到该时刻的驾驶工况；2）设定多种驾驶场景规则表达式，对整车信号值采用驾驶场景规则表达式进行驾驶场景的识别，对视频图片数据采用AI算法进行驾驶场景的识别；3）将驾驶工况和驾驶场景进行匹配关联，以实现驾驶工况的标记。本发明能对驾驶工况进行更加广泛的覆盖，同时还能将驾驶工况和驾驶场景进行关联，以方便研发人员定位驾驶工况发生原因。
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公开(公告)号：CN115273460A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210742575.5
申请日：2022-06-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G08G1/01 , G08G1/16 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/56
Abstract: 本发明公开了多模感知融合的车辆变道预测方法、计算机设备及存储介质，该预测方法包括以下步骤：S1：同步获取目标车辆的特征信息和本车前视摄像头采集的序列图像；S2：将序列图像输入图像特征提取网络中，从而获得序列图像的图像特征；S3：将目标车辆的特征信息和S2得到的图像特征进行拼接，然后输入基于注意力机制的特征融合网络中，从而得到融合后特征；S4：将融合后特征输入预先训练好的变道预测模型中，从而得到目标车辆的变道意图。该预测方法使用注意力机制方法进行特征融合，能有效提高车辆变道预测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114489079A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210099105.1
申请日：2022-01-27
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于信号规则的自动驾驶前车切入场景提取方法，包括如下步骤：S1、获取本车的行驶数据和位置数据，和目标车与本车的位置关系数据，和与本车的行驶数据时间同步的视频数据；S2、根据预设的信号规则提取预设第一时间范围内的信号片段，并提取所述视频数据中与该信号片段相对应的预设第二时间范围内的视频片段；S3、对所述视频片段进行场景标记并存储。本发明基于自动驾驶控制器信号，利用规则识别信号中目标车辆行驶轨迹，从而判断目标车辆是否切入本车道并提取满足信号规则时段视频，以提高提取效率，解放人力资源，达到更高提取准确率。
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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：CN113449632B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110715646.8
申请日：2021-06-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 一种基于融合感知的视觉与雷达感知算法优化方法，本方法的总体思路是，用已有的车载设备进行图像采集，并用与设备相匹配的融合算法对视觉感知图像结果和雷达感知图像结果进行融合矫正，将满足人工审核条件的融合结果送至人工审核，最后将融合标注的结果用于训练优化视觉感知和雷达感知算法，形成感知算法利用预测图像自训练的闭环。本发明既能获得稳定的图像和点云标注结果，还能将结果用于感知算法的训练优化，提高标注的准确度的同时，减少了人力消耗。
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公开(公告)号：CN115730098A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211510017.2
申请日：2022-11-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F16/55 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于IOU的多算法标注结果检验方法、装置及存储介质。该方法包括以下步骤：S1、获取标注员标注的图像和结果，裁剪图像中已标注的元素，将剩余图像分块，并放大后传入多个目标检测算法模型，并查找遗漏目标；S2、将图像分别输入多个目标检测算法模型，获取对于相同目标、标注结果与模型检测结果不同之处，基于IOU算法，查找差异目标；S3、检验人员通过查看遗漏目标和差异目标，定位算法判断的漏标处和可能错标处，对结果进行判断。其目的是：用来提高图像数据标注结果检验过程中的错标、漏标的检测精度，降低检验人员的工作强度。
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公开(公告)号：CN115171428A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210731288.4
申请日：2022-06-24
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G08G1/16 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/26 , G06V10/34 , G06V10/36 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/56 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉感知的车辆切入预警方法，包括如下步骤：1)采集图像，形成第一序列图像；2)利用实例分割模型识别第一序列图像中的车辆区域、位置信息，得到车辆掩膜版信息；3)将车辆掩膜版与原始图像进行融合，形成第二序列图像；4)将第二序列图像输入图像特征提取模型，得到序列图像特征；5)将序列图像特征输入变道预测模型，预测得到车辆变道的可能性。本发明能够准确的预测周围车辆切入本车所在车道意图，从而能够提前给驾驶员发出预警信号，以有效的降低交通事故发生的概率。
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