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公开(公告)号：CN119741382A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411905876.0
申请日：2024-12-23
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种机器视觉相机内参半自动标定方法，通过待标定的相机采集标定物位于不同平面的多个初始图像数据，并逐帧检测图像数据中的目标物，对包含目标物的当前图像帧进行像素位置标定结果的评估，如果标定结果符合既定期望标准，则将没有重复数据的当前图像帧进行保存；以此方式待全部初始图像数据完成上述评估检测后，得到批量的标定样本，最后对批量样本进行全面标定检测，由此得到最终的相机内参标定结论。本发明有效解决相机内参数据无法精确标定的问题，既可以自动过滤和筛选符合期望的标定数据，极大降低标定工作量；又能够通过采用判定条件自动更新并决策标定结果是否符合期望，从而使最终的标定结论更为精准。
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公开(公告)号：CN119397479A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411522866.9
申请日：2024-10-29
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G01D21/02 , H04J3/06
Abstract: 本发明公开了一种车辆传感器数据多模融合时间同步方法，本发明的主要设计构思在于，根据预先设定的传感器特征参数，计算不同传感器所采集数据的时间戳差；根据车辆运行速度及时间戳差，计算错位间距；由错位间距确定容错间距，并根据容错间距以及车辆最大行驶速度，求取出非固化的时间戳阈值；然后持续获取传感器数据，并结合求取的时间戳阈值以及传感器特征参数进行多模数据融合，根据传感器的采样频率，将满足时间戳阈值限定条件的采集数据进行对齐融合。本发明不再单纯依靠经验设置固定的时间戳阈值，可以有效解决多模融合软同步时间戳阈值无法有效设定以及多模融合采样数据严重错位等问题。
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公开(公告)号：CN118982739A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411220747.8
申请日：2024-09-02
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V20/58 , G06V20/56 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶的多任务模型数据融合方法及装置，属于自动驾驶技术领域，包括以下步骤：构建若干个单任务模型，每个单任务模型包括部分相同结构以及部分差异结构，若干个单任务模型用于分别处理若干个不同任务；通过真实路采数据对若干个单任务模型分别进行独立训练；进行融合数据采集，通过融合数据进行若干个单任务模型在融合阶段的微调；通过融合网络将若干个独立训练完成的单任务模型进行融合，通过预设置信度目标与标注结果调整若干个单任务模型中部分相同结构的网络参数。本发明能够解决数据同时包括多种元素，从而导致模型训练的质量无法保证，以及模型在数百万量级数据集上难以收敛的问题。
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公开(公告)号：CN119763065A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411905872.2
申请日：2024-12-23
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V20/64 , G06V10/774 , G06N3/04
Abstract: 本发明具体公开了一种基于车载芯片的三维目标检测方法，包括：对4D毫米波雷达采集到实车雷达数据进行点云处理，以形成点云数据集；构建三维目标检测神经网络模型，并通过所述点云数据集进行训练；将训练好的所述三维目标检测神经网络模型进行压缩，并转为车载芯片支持的二进制模型文件，存入车载芯片中；将构建的三维目标模型推理的可执行文件放入车载芯片中运行，并在进行三维目标检测时读取所述二进制模型文件，以进行目标三维推理。本发明能提高车载芯片运行的稳定性和实时性，增加三维目标检测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119723300A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411894420.9
申请日：2024-12-20
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种智能驾驶算法自适应部署方法，本发明的主要设计构思在于，通过预先定义算法模型涉及的输入输出节点信息，并提前构建出用于推理内存以及用于输出后处理的内存，从而仅需用户提供需由算法处理的输入数据，后续则由前述预先规划，自适应地将输入数据进行特定位置存储并开展算法推理，之后将算法提供的推理结果同样自动存入特定的用于输出结果的内存之中。本发明通过相应于统一框架标准的一套代码即可实现在同一平台上对不同智能驾驶算法模型的部署及开发，从而可以显著减少重复性工作以及针对异常的修正工作量，进而大幅提升开发部署效率。
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公开(公告)号：CN119541239A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411741806.6
申请日：2024-11-29
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于信号收发系统的路口交通信号主动传输方法，本发明的主要设计构思在于，围绕交通灯构建了信息信号传递的信号收发系统，具体是配置在交通管理平台的信息供应端、配置在交通灯处的信息发射端、配置在移动计算终端的信息接收端。信息供应端实时向信息发射端下发路况信息及交通灯信号逻辑；带有身份信息的信息发射端以无线电信号主动向周边广播对应的交通灯状态、路况信息及其身份信息；当信息接收端进入到广播预设范围内时，可以实时获取到信息发射端的广播内容并进行解析及处理，从而无论在光线不佳的环境中或者交通灯显示故障、被遮挡等异常场景，均能够保障行人或车辆驾驶员接收到交通灯灯光信号及路况信息。
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公开(公告)号：CN119478869A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411532766.4
申请日：2024-10-30
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种利用泛化数据训练的车道线检测模型推理优化方法，本发明的主要设计构思在于，基于深度学习视觉模型，提出联想学习+时序控制的车道线识别方案。具体地，在训练阶段，利用视觉生成模型修复异常车道线图片并预测稀有或难以捕捉的车道线图片，以人机耦合的方式提高车道线标注的准确率和效率；在实际推理阶段，引入时序概念，结合前后帧时序信息，提出对检测结果进行评价的机制。本发明有效地对检测模型的训练数据进行增强及泛化，并提高了车道线检测结果的鲁棒性和准确性，从而能够解决自动驾驶应用中车道线识别的诸多问题。
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公开(公告)号：CN119511757A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411513430.3
申请日：2024-10-28
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
IPC: G05B17/02 , G06F11/3668
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶感知算法的专用仿真测试方法，搭建仿真车辆传感器模型及仿真场景，结合传感器模型及仿真场景，运行仿真器并输出仿真传感器信号；利用仿真传感器信号进行离线训练及在线测试，分别获取用于更新自动驾驶感知算法的模型参数权重及仿真测试的效果评价结果；利用权重信息优化感知算法，并基于优化后的感知算法的输出所得到的效果评价结果，调整实车上的各传感器配置及安装位置；基于调整后的实车传感器部署，重建传感器模型并再次进行仿真测试。本发明能够低成本地获取大量测试数据且能够复现各种不可控的现实场景，并由此可以按感知算法的针对性需求改变传感器配置及安装位置等，大幅节省试验车辆改装成本及时间成本。
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公开(公告)号：CN119037478A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411462143.4
申请日：2024-10-18
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶安全行车控制方法，本发明的主要设计构思在于，在车辆行驶中，实时通过感知层评估与自车前方物体的间距以及当前路段的加速度；根据所述间距及所述加速度，持续评估最大安全制动距离及最大安全行驶车速；当监测到所述间距小于所述最大安全制动距离，或监测到当前车速大于所述最大安全行驶车速时，通过控制层对车辆进行动态且主动的降速控制。本发明可适用于L1～L5级自动驾驶车辆，使其根据路况动态控制安全行驶速度以及安全驾驶距离，而进一步地，在相对较低级别的自动驾驶车辆中，同时也可以兼顾到驾驶员的人为操作因素，通过引入反应时延以保证驾乘人员的安全。
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