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公开(公告)号：CN115406439A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210982723.0
申请日：2022-08-16
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种车辆定位方法、系统、装置及非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取雷达数据、IMU数据和UWB数据，其中，雷达数据、IMU数据和UWB数据均为目标车辆及目标车辆周围环境的信息数据；依据雷达数据和IMU数据，确定目标车辆的第一定位数据；依据UWB数据，确定目标车辆的第二定位数据；确定第一定位数据和第二定位数据的置信度，并依据置信度对第一定位数据和第二定位数据进行融合，得到目标车辆的目标定位数据。本申请解决了由于现有技术大多依赖卫星定位信号进行车辆定位，造成在卫星定位信号被遮挡的环境下无法进行车辆定位，且使用单一种类的定位方式存在定位准确性差的技术问题。
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公开(公告)号：CN114612784A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210260168.0
申请日：2022-03-16
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种目标检测网络训练方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标检测网络的当前网络参数；其中，所述当前网络参数为浮点型；基于预设正切函数，对所述当前网络参数进行量化，以更新所述目标检测网络；根据样本图像和样本标签训练更新后的目标检测网络，以调整更新前的目标检测网络的当前网络参数。本申请实施例提高了二值化训练得到的目标检测网络中网络参数的量化精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114550144A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210155187.7
申请日：2022-02-21
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种安全带检测方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：获取当前车辆的待检测图像，对所述待检测图像进行人体区域的检测，得到目标人体图像；根据所述目标人体图像，基于预先训练的安全带关键点热力检测模型，得到所述目标人体图像中至少一个关键点对应的关键点热力图；判断所述关键点热力图是否满足预设的安全带检测规则，若是，则确定当前车辆的车内人员为系安全带人员。本申请实施例提高了安全带检测的准确度。
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公开(公告)号：CN114443795A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210114051.1
申请日：2022-01-30
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种信息可视化方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：获取车辆定位信息和地图文件；对所述地图文件进行信息解析，提取所述地图文件中的地图特征信息；基于所述车辆定位信息和所述地图特征信息进行可视化窗口绘制，得到可视化显示画面，其中，所述可视化显示画面中包括测试地图和车辆标识，所述可视化显示画面用于显示车辆标识在测试地图中的位置。上述技术方案，根据车辆定位信息和地图特征信息进行可视化显示画面，实现了在测试地图中实时显示车辆的位置，使测试过程更加直观，提升了测试体验。
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公开(公告)号：CN110488825B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201910766044.8
申请日：2019-08-19
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，公开了一种自动驾驶的匝道口识别方法及车辆，自动驾驶的匝道口识别方法包括如下步骤：获取车辆在高速公路上的位置信息；当车辆距离前方待驶出的匝道口距离为判别距离时，开始对高速公路右侧的出口标识牌进行识别；在最后一个出口标识牌之前，每识别一个出口标识牌，将识别出的出口编号与待驶出的出口编号进行比对确认；当识别到最后一个出口标识牌时，将识别出的出口编号与待驶出的出口编号进行最后的比对确认，并对匝道出口引导线进行识别；通过匝道出口引导线控制车辆从高速公路驶出，车辆能够执行上述自动驾驶的匝道口识别方法。本发明能够以较低的成本实现匝道口的识别，从而控制车辆通过匝道驶出高速公路。
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公开(公告)号：CN113537070A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110811721.0
申请日：2021-07-19
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种检测方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取待检测图像；将所述待检测图像输入至训练好的检测模型中，得到所述检测模型的输出结果；其中，所述检测模型包括用于提取所述待检测图像的特征的基础网络、用于对所述待检测图像的特征进行增强的特征增强模块、用于对特征图像进行拼接的拼接模块以及确定输出结果的预测模块；根据所述输出结果确定检测结果。利用该方法，能够准确检测出待检测图像中是否包含交通灯。
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公开(公告)号：CN109800670A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811624959.7
申请日：2018-12-28
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种端到端的无人驾驶决策方法，包括：采集车辆行驶图像和车辆行驶过程中的驾驶决策数据；将采集的车辆行驶图像进行预处理；构建多路时空决策网络，所述网络以没有预处理的训练图像和所得到的低层特征图像作为输入，使用多个通路从输入的图像中提取高层时空特征，并将提取的高层时空特征进行融合，得到用于决策的驾驶决策量；使用所述训练图像作为输入，该输入的图像对应的驾驶决策数据为标签对所构建的多路时空决策网络进行训练，得到用于决策的网络参数；利用所述决策图像，使用经训练后的多路时空决策网络进行无人驾驶决策，得到决策结果。本发明还提供一种端到端的无人驾驶决策系统。本发明能提升决策的有效性。
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