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公开(公告)号：CN113223146B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202110442147.6
申请日：2021-04-23
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于三维仿真场景的数据标注方法、装置及存储介质，包括：获取三维仿真场景，提取图像帧，对图像帧进行预处理获得原始场景着色结果；获取标注类型及其对应的着色策略，根据标注类型获取图像帧内目标的每个像素的目标属性参数，按照着色策略，获得着色结果；其中，标注类型包含光照属性，光照属性对应的着色策略包括：将时间分段，对每个时间段的图像帧统一处理，对光照范围内的区域进行标注，将属于同一时间段的图像帧对应像素处的标注数据进行叠加，获得光照着色结果；根据需求选择对应的着色结果与原始场景着色结果叠加获得输出图像。由此，可以以像素为单位对图像帧进行染色，且实现对图像帧的光照热力图的标注。
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公开(公告)号：CN117237901B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311514562.3
申请日：2023-11-15
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种跨域自适应的自动驾驶场景数据生成方法，属于数据生成技术领域。包括：采集自动驾驶场景数据图像；对X时域图像数据和Y时域图像数据进行跨域编码，提取数据的特征，生成数据域的特征向量；进行反向解码，进行数据的恢复；生成自编码器，重构输出；对自动驾驶场景数据图像区域进行结构化意识表征；对自编码器进行权重参数共享；构建时域模型；构建图像鉴别模型；生成器与鉴别器共同组合为生成对抗网络；构建循环一致性结构；构建跨域自适应的迁移模型；对跨域自适应的迁移模型进行训练优化；将原始图像输入至跨域自适应的迁移模型，输出生成场景图像。本发明解决自动驾驶领域中场景数据不足问题。
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公开(公告)号：CN117237901A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311514562.3
申请日：2023-11-15
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种跨域自适应的自动驾驶场景数据生成方法，属于数据生成技术领域。包括：采集自动驾驶场景数据图像；对X时域图像数据和Y时域图像数据进行跨域编码，提取数据的特征，生成数据域的特征向量；进行反向解码，进行数据的恢复；生成自编码器，重构输出；对自动驾驶场景数据图像区域进行结构化意识表征；对自编码器进行权重参数共享；构建时域模型；构建图像鉴别模型；生成器与鉴别器共同组合为生成对抗网络；构建循环一致性结构；构建跨域自适应的迁移模型；对跨域自适应的迁移模型进行训练优化；将原始图像输入至跨域自适应的迁移模型，输出生成场景图像。本发明解决自动驾驶领域中场景数据不足问题。
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公开(公告)号：CN113380043B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202110922683.6
申请日：2021-08-12
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于深度神经网络计算的公交到站时间预测方法，属于公共交通信息处理技术领域。具体包括，首先对交通数据进行预处理；其次，提取分段交通信息，得到路段交通特征；再其次，扩大路段交通特征的样本量；再其次，对各类路段历史行驶时间数据使用注意力机制模型做多路段的历史特征提取和信息选取；再其次，将选取的特征向量输入全连接层使用均方误差为损失函数训练注意力机制模型；最后，得到预测公交到站的时间。解决了现有技术中存在的公交车到站时间预测不精准的技术问题，实现了公交站点间到站时间预测更具有实时性以及精确性的技术效果。
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公开(公告)号：CN113706586A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111268395.X
申请日：2021-10-29
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G06T7/292
Abstract: 本发明公开了一种基于多点位感知的目标跟踪方法及装置、存储介质，所述方法包括：根据目标检测信息判断盲区邻接感知区域是否存在进入预设区域的跟踪目标；若是，则预测跟踪目标进入的第一感知区域及进入时间；基于进入时间生成预测到达时段，确定在预测到达时段内进入第一感知区域的所有新增目标；分别获取每个新增目标和跟踪目标的特征向量，基于特征向量分别计算每个新增目标和跟踪目标的相似度；选取相似度最高且与跟踪目标的相似度大于预设相似阈值的新增目标作为待更新目标，将跟踪目标的目标编号作为待更新目标的目标编号。本发明可实现跨盲区的目标匹配，提高目标跟踪成功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113381926A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110922682.1
申请日：2021-08-12
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: H04L12/58 , H04L29/08 , G06F16/215 , G06F16/29
Abstract: 本发明提出一种车路协同数据资源管理方法、装置及存储介质，属于公共交通信息处理技术领域。具体包括，首先OBU端分发车辆自身的实时状态消息至RSU端，RSU端分发自身存储的消息至OBU端；其次，对RSU端消息集进行管理；再其次，对OBU端消息集进行管理。解决了现有技术中存在的车路协同应用场景的准确度低和效率低的技术问题。明确了各类消息的存储方法和清空方法，提高设备资源利用率，降低不同厂家设备对接的开发成本，加强车路协同应用场景实现效果。降低RSU/OBU设备数据处理复杂度，减少内存消耗，提高车路协同应用场景触发的准确度和效率。
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公开(公告)号：CN117152974B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311435083.2
申请日：2023-11-01
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
IPC: G08G1/065 , G06T7/20 , G06N3/0464 , G06V10/20 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开了一种全自动轨迹自适应分析的交通流量高精计算方法，属于交通流量检测技术领域。解决了现有技术中交通流量计算方法在复杂真实交通环境难以自动精准配置虚拟检测区域的问题；本发明借助城市监控视频数据通过基于YOLOv5目标检测神经网络和DeepSort多目标跟踪算法的检测跟踪模块对在线或离线视频进行逐帧分析提取交通车辆检测跟踪信息，基于核密度估计算法构建了多边形配置区域自动生成方法，基于有效性函数对轨迹队列进行有效性动态分析，得到有效轨迹存入车流统计队列，提取出交通流量数据显示交通现状。本发明实现了在摄像头遮挡导致多边形配置区域偏移情况下高精度检测车流量，可以应用于复杂交通环境中检测车辆流量。
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公开(公告)号：CN113724298B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111279353.6
申请日：2021-11-01
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多点位感知融合方法及装置、计算机可读存储介质，方法包括：将感知区域进行空间网格划分，将多个点位对应感知区域的重叠区域所在网格进行标记，确定每个重叠区域对应的点位数量；获取多个点位的目标检测信息，根据目标检测信息确定各点位感知到的跟踪目标所在的网格；基于重叠区域所在网格和跟踪目标所在的网格，确定出现在重叠区域的跟踪目标；遍历每个重叠区域，判断重叠区域对应的点位数量是否大于或等于3；若是，则分别计算重叠区域内来源于不同点位的任意两个跟踪目标的重合度，生成重合度矩阵；基于重合度矩阵进行目标聚类，将聚类为同一组的跟踪目标的编号合并。本发明将多点位感知下的重复目标合并，提升目标跟踪效率。
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公开(公告)号：CN113379805B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202110922670.9
申请日：2021-08-12
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种交通节点的多信息资源融合处理方法、计算机及存储介质，属于人工智能技术领域。具体包括，首先，对区域内各个点位传感器的目标检测，将感知目标坐标还原该点位的世界坐标系；其次，在时间同步的基础上将感知目标融合到坐标系内上一个融合时间点的跟踪目标队列中，实现跟踪队列更新；再其次，将不同点位检测结果进行匹配，形成整个区域内的目标感知融合；最后，将融合后的数据由GPS坐标系转换到车身为中心的坐标系，并进行周围障碍物预警。实现了通过融合传感器感知结果将尽可能多的信息赋予融合后的交通参与者画像以及区域内不同位置部署的传感器数据并入统一的坐标系统中，并提供给车载设备。
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公开(公告)号：CN113378803A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110922585.2
申请日：2021-08-12
Applicant: 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种道路交通事故检测方法、装置、计算机及存储介质，涉及一种交通事故检测方法，属于图像识别技术领域。具体包括，首先输入视频帧，识别视频中的车辆，计算车辆速度、车辆加速度和车头朝向角；其次，将车辆速度、车辆加速度和车头朝向角的时域信号转换为时频信号；再其次，将时频图输入至Resnet50网络中进行训练；最后，提取特征，根据车辆速度、车辆加速度和车头朝向角时频图特征和正常情况下的车辆速度、车辆加速度和车头朝向角时频图特征对比，判断交通事故的发生。解决了现有技术中存在的道路交通事故检测效果不稳定、识别效果不精准的技术问题。实现了对道路交通事故的精准判断，本发明适用性更强，泛化能力更强。
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