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公开(公告)号：CN117135185A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311098183.0
申请日：2023-08-29
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 一汽(南京)科技开发有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L67/125 , H04L67/60 , H04L67/566
Abstract: 本发明公开了一种向第三方应用的提供车辆服务的整车系统和方法。其特征包括：第三方接口模块、整车中间模块和车辆服务模块；其中，第三方接口模块，用于接收第三方应用请求调用车辆服务的应用请求，并将应用请求发送至整车中间模块；整车中间模块，用于接收应用请求，根据应用请求确定第三方应用请求调用的目标车辆服务，根据目标车辆服务生成车辆服务请求，并向车辆服务模块发送车辆服务请求；车辆服务模块，用于接收车辆服务请求，根据车辆服务请求确定车辆服务对应的目标车辆数据，并将目标车辆数据返回给整车中间模块，再由整车中间模块反馈给第三方接口模块，由第三方接口模块返给第三方应用。提高车辆应用的安全性和开发效率。
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公开(公告)号：CN113884961B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202111112993.8
申请日：2021-09-23
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01R35/00 , G01R31/382 , G01R31/367 , G06F30/27 , B60L58/12
Abstract: 本发明公开了一种SOC校准方法、建模方法、建模装置、计算机设备及介质，该建模方法包括：基于车联网数据提取不同工况下不同型号车辆的历史车辆数据；对历史车辆数据进行异常数据处理，得到预处理数据集；对预处理数据集中的数据进行标签标注和特征选择，得到训练数据集及测试数据集；根据训练数据集及测试数据集进行模型训练，建立SOC校准离线模型。本发明通过车联网收集车辆在不同工况下的数据驱动SOC校准模型训练，训练得到的模型涵盖多种工况，实现对个体车辆的异常情况进行修正，有利于提高模型的容错率，提高SOC校准准确性。
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公开(公告)号：CN115145959A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210744623.4
申请日：2022-06-27
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/27 , G06F16/22
Abstract: 本发明实施例公开了一种数据存储方法、装置、电子设备和存储介质，该数据存储方法包括：接收车辆发送的车辆数据；根据车辆数据所包含的时间信息和车辆的标识信息，建立车辆数据对应的数据表；将车辆数据存储至数据表。即本发明实施例可以根据车辆数据所包含的时间信息和车辆的标识信息建立车辆数据对应的数据表，并将车辆数据存储至数据表，相当于根据时间信息和车辆的标识信息建立不同标识信息对应的车辆数据的不同时间段的数据表，实现了车辆数据的分区存储的目的，提高了数据存储的准确率和时序性；此外，存储车辆数据的数据表由于采用了分区存储的方法，实现了缩短车辆数据的查询时间的目的，提高车辆数据查询的查询效率。
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公开(公告)号：CN115035896A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210609856.3
申请日：2022-05-31
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车用语音唤醒方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标车辆的车联网数据以及预设帧数的座舱语音数据；根据所述车联网数据，确定车联网编码数据，并根据所述座舱语音数据，确定音频特征编码数据；根据所述车联网编码数据以及所述音频特征编码数据，确定特征融合数据；将所述特征融合数据输入至预先训练完成的唤醒模型中，得到与所述特征融合数据相对应的唤醒数据；其中，所述唤醒模型基于多尺度深度可分时域卷积网络构建；基于所述唤醒数据，对所述目标车辆的语音交互系统进行处理。通过本发明实施例的技术方案，实现了提高车用语音唤醒的场景适应性，并提高用户体验度的技术效果。
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公开(公告)号：CN114415049A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210014954.2
申请日：2022-01-07
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06Q10/06
Abstract: 本发明实施例公开了一种蓄电池健康度评分卡的确定方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：获取车辆在预设采集周期内的蓄电池报警数据和候选特征采集数据，判断采集数据是否满足预设数据预处理条件；若是，则根据预设数据预处理规则，对采集数据预处理，得到候选特征的第一数据；根据候选特征的第一数据和蓄电池报警数据，基于预设特征筛选规则，从候选特征中确定目标特征；根据预设分箱大小对目标特征的第一数据进行离散化处理，得到目标特征的分箱数据；将目标特征的分箱数据和蓄电池报警数据输入至预设逻辑回归模型中，得到目标特征中任一分箱数据的评分分值，以评分分值和对应的分箱数据，确定蓄电池健康度评分卡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114325405A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111667998.7
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种电池组一致性分析方法、建模方法、装置、设备及介质，所述建模方法包括：基于车联网数据提取车辆的历史电池性能参数；对历史电池性能参数进行数据清洗预处理，得到预处理数据集；基于预处理数据集中的数据确定等时间间隔的电池性能时序参数；根据电池性能时序参数进行电池组一致性特征选择，确定训练数据集；根据训练数据集进行模型训练，建立电池组一致性分析模型。本发明通过车联网数据和机器学习算法建立兼容不同工况车辆的电池组一致性分析模型，有利于提高电池组一致性分析结果的准确性。
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公开(公告)号：CN110266774B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201910481776.2
申请日：2019-06-04
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种车联网数据质量的检验方法、装置、设备及存储介质。包括：根据本地车辆数据段的时间戳获取目标车联网数据段；根据所述目标车联网数据及所述本地车辆数据段的周期获取采样频率，并根据所述采样频率对所述本地车辆数据段进行重采样，获得多个数据序列；根据所述多个数据序列与所述目标车联网数据段的匹配度，获得目标数据序列；计算所述目标车联网数据段与所述目标数据序列中对应数据点的延时时间，获得延时序列；根据所述目标数据序列与所述目标车联网数据段的匹配度和/或所述延时序列确定检验结果。本实施例提供的车联网数据质量的检验方法，可以提高数据检验的准确性及效率，且可以快速定位数据质量问题的原因。
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公开(公告)号：CN111948541A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010812724.1
申请日：2020-08-13
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/3835 , B60L58/10 , H04L29/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种车辆电池过压预测方法、装置、服务器及存储介质，该方法包括：获取待检测车辆的实时工况数据；将所述实时工况数据输入至预先训练好的电池过压预测模型，以通过所述电池过压预测模型预测所述待检测车辆的电池单体在第一预设时间段内的过压状态。通过本发明的技术方案可预测待检测车辆电池单体在未来的第一预设时间段内是否会发生过压情况。当预测待检测车辆的电池单体在第一预设时间段内会发生过压情况时，用户可以对待检测车辆的电池单体进行及时的检修，避免因此造成车辆故障从而引发交通事故等问题。
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公开(公告)号：CN110940337A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201910700551.1
申请日：2019-07-31
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明实施例公开了一种路径识别方法、装置、设备和存储介质，其中该方法包括：获取行程路径信息，并根据行程路径信息确定待识别路径；根据待识别路径的坐标信息建立经纬度棋盘，待识别路径的数量为至少两个；确定待识别路径在经纬度棋盘上的交点坐标；根据交点坐标确定待识别路径中的目标路径。本发明实施例提供的技术方案，通过棋盘式的多点定位识别，一次性计算即可得到识别结果，相当于从方向、形状、距离等维度同时进行判定，避免多次单维度识别所带来的累计误差和重复工作量，提高了识别准确率和识别效率。
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公开(公告)号：CN110880003A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201910968183.9
申请日：2019-10-12
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图像匹配方法、装置、存储介质及汽车。该方法包括：获取目标图像，并将所述目标图像划分为至少两个子图像；确定各个所述子图像的特征向量和灰度平均值；基于所述特征向量和灰度平均值匹配所述目标图像与预先获取的匹配图像，根据匹配结果确定所述匹配图像中与所述目标图像匹配的匹配区域，由于特征向量的光照、平移、旋转不变性，采用特征向量结合像素灰度平均值的方式进行匹配，弥补基于单个像素点的灰度值匹配误差较大的缺点，使图像匹配结果更稳定，进而，可以使VSLAM在场景明暗差距变化较大的情景运用，并提高了VSLAM的精度。
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