公开(公告)号：CN118230277A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202310865867.2

申请日：2023-07-13

Applicant: 比亚迪股份有限公司

Inventor： 张文钊 ,  赵伟冰 ,  钟晓云 ,  段磊磊 ,  杨久林

IPC: G06V20/58 ,  G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74

Abstract: 本申请实施例提供一种交通标志识别方法及相关装置。该方法包括：获取采集到的视频流；对视频流进行分帧处理，得到交通标志图像；将交通标志图像输入第一网络模型，输出交通标志图像的特征值和交通标志图像的识别符号；根据识别符号确定交通标志图像属于小样本交通标志；将交通标志图像的特征值输入第二网络模型，输出交通标志图像对应的交通类别。采用本申请实施例，可以在现有的目标检测技术的基础上引入针对小样本任务的小样本学习FSL模型。即使在小样本交通标志的样本数量较少的情况下，仍具有较好的识别性能，能够有效地识别出小样本交通标志图像对应的交通类别。

公开(公告)号：CN119763066A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202410705788.X

申请日：2024-05-31

Applicant: 比亚迪股份有限公司

Inventor： 喻越 ,  钟晓云 ,  赵伟冰 ,  黎国溥 ,  张文钊

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请实施例提供一种目标检测方法及相关装置。该方法包括：将道路图像输入到训练好的检测模型中，使得训练好的检测模型输出检测对象所分别对应的标注信息。检测模型包括主干神经网络和多个神经网络头部，通过主干神经网络提取道路图像的图像特征。然后，分别通过多个神经网络头部根据图像特征确定检测对象的标注信息。采用本申请实施例，通过根据不同的检测对象来分别对多个神经网络头部进行训练，使得多个神经网络头部可以分别检测出道路图像中对应的检测对象。车辆通过一个检测模型即可实现对于多个检测对象的检测任务，提高了目标检测的速度和效率。

公开(公告)号：CN118229953A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410208136.5

申请日：2024-02-23

Applicant: 比亚迪股份有限公司

Inventor： 庄志鹏 ,  钟晓云 ,  彭俊怀 ,  张文钊 ,  赵伟冰

IPC: G06V10/25 ,  G06V20/56 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请提供了一种目标检测方法、系统、设备、介质和车辆。其中的目标检测方法包括：将待检测图像输入到预先训练好的目标检测模型中；所述目标检测模型在基于所述待检测图像生成多个预测框后，根据所述预测框之间的交并比和所述预测框之间的像素差异数据对所述预测框进行筛选，得到目标检测结果。该方法不仅根据预测框的交并比，还根据预测框之间的像素差异数据进行预测框的去重和筛选，从而能够对特征相似的不同类别的障碍物进行有效的类别区分，提高目标的检测准确率。

公开(公告)号：CN119763067A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202410842213.2

申请日：2024-06-26

Applicant: 比亚迪股份有限公司

Inventor： 张文钊 ,  赵伟冰 ,  钟晓云 ,  旺静然 ,  黄聿

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/56 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774

Abstract: 本申请实施例提供交通灯识别模型训练方法、交通灯识别方法及相关装置，应用于计算机目标识别技术领域。本申请实施例能够获取难例交通灯图像，基于难例交通灯图像和N个形状分类器得到难例交通灯图像对应的形状标签，以及基于难例交通灯图像和N个颜色分类器得到难例交通灯图像对应的颜色标签，进而根据难例交通灯图像、难例交通灯图像对应的形状标签和难例交通灯图像对应的颜色标签，训练得到交通灯识别模型。如此，本申请可以提高训练得到的交通灯识别模型的识别能力，提高交通灯识别模型的识别准确性，若智能驾驶车辆使用该交通灯识别模型，可以提高车辆的行驶安全性。

公开(公告)号：CN118230279A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202311590620.0

申请日：2023-11-24

Applicant: 比亚迪股份有限公司

Inventor： 赵伟冰 ,  张文钊 ,  钟晓云 ,  黄鸿日 ,  万成涛

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/62 ,  G06V10/764 ,  G06N3/045

Abstract: 本申请提供了一种基于孪生网络的交通信号灯识别方法、设备、介质和车辆。其中交通信号灯识别方法包括：将待识别视频图像输入到训练好的交通信号灯跟踪模型中，得到每一帧视频图像中的交通信号灯跟踪结果；其中，所述交通信号灯跟踪模型基于孪生候选区域生成网络构建；基于所述交通信号灯跟踪结果获取交通指示信息。该识别方法基于深度学习的孪生候选区域生成网络实时检测和跟踪道路交通信号灯，从而可提高交通信号灯识别的准确率，降低算法的复杂性。