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公开(公告)号：CN114549645B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202210182625.9
申请日：2022-02-27
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06F30/00
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉信息计算目标车辆航向角的方法，从目标检测网络获取目标整框以及目标车辆的车身框、车尾框、车头框和车轮框，根据车身框、车尾框、车头框和车轮框的像素坐标，计算车身框、车尾框、车头框和车轮框分别与目标整框的交并比，判断目标车辆被检测到部位位置，再根据不同的检测部位，对检测到的车轮数量情况，采用不同的计算方法计算出不同行驶工况下的航向角。本发明还公开了用于实现该方法的相关装置，使得检测更为全面，结果准确可靠。
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公开(公告)号：CN114332823B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202210114919.8
申请日：2022-01-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于语义分割的可行驶区域检测方法，其步骤：1）区域分割：对输入的原始图像进行分割，得到包含路面标签、移动目标标签、障碍物标签及背景标签的分割结果图像；2）区域像素扫描：对分割后的图像进行扫描，逐列扫描，找到每列的关键点对，即像素列中成对的道路边缘点；3）关键点提取：经过区域扫描，得到一对或多对关键点，确定具体的可行驶区域范围；4）反投影变换：将像素坐标系下的可行驶区域信息，通过反投影变换将像素位置还原到车辆坐标系下，得到基于语义分割的可行驶区域图像。本发明经过特定区域扫描，形成关键点对，再筛选出最终的可行驶区域边界，有效剔除了因检测引入的路面空白噪声。
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公开(公告)号：CN114506321B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202210114929.1
申请日：2022-01-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W30/16 , B60W40/00 , B60W40/105 , B60W40/107
Abstract: 本发明涉及一种目标跟车距离计算系统及计算方法，本发明采集驾驶员在自动驾驶系统关闭时的自然驾驶数据，将稳定跟车场景时的车速、道路曲率半径、跟车平均距离等特征，并将特征数据存入存储器待后续机器学习训练使用，采用多层感知器对目标跟车距离进行建模，待满足机器学习训练所需的最小数据要求后，对目标跟车距离模型进行训练；待车辆进入自动驾驶状态后，训练完成后的模型可以根据各类输入信息进行目标跟车距离的实时计算.本发明不依赖于大数据分类，可以在车端收集本车驾驶员的驾驶信息以实现最贴近驾驶员风格的目标距离建模，且可以考虑天气、路况、夜晚等因素对跟车距离的影响，有效提升自适应巡航功能对驾驶员的适应性。
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公开(公告)号：CN114348016B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202111397676.5
申请日：2021-11-23
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W60/00 , B60W50/023
Abstract: 本发明公开一种自动驾驶纵向减速度合理性校验方法及系统，包括：1，对输入信号进行合理性校验；2，计算当前车辆的最小安全距离；3，计算安全减速度上限和安全减速度下限；4，根据当前车辆的最小安全距离、安全减速度上限、安全减速度下限，以及自动驾驶纵向控制主控模块的刹车减速度信息，判断纵向减速度合理性校验是否通过；5，纵向仲裁；6，输出信号校验。本发明可以在不增加硬件成本的情况下，在原有车辆自动驾驶纵向控制主控模块的基础上，增加自动驾驶纵向控制的合理性校验，确保故障发生时车辆自身能够及时采取安全措施。
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公开(公告)号：CN116740138A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310679724.2
申请日：2023-06-08
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，尤其涉及一种颠簸状态识别方法及装置、目标跟踪方法及装置。识别方法包括：采集包含跟踪目标的当前帧图像和历史帧图像；基于历史帧图像预估各跟踪目标在当前帧图像中的预估包围框；从当前帧图像中获取各跟踪目标的实际包围框；获取所述预估包围框与所述实际包围框相匹配的数量，得到匹配数量；若匹配数量为零，则判定摄像头处于颠簸状态。采用该方法可降低由于颠簸状态判断不准确致使没有及时采取正确的跟踪方法，而导致目标跟踪失败的几率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116071799A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310015256.9
申请日：2023-01-03
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及模式识别与计算机视觉技术领域，特别涉及一种智能座舱的3D人脸重建方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：采集当前用户的人脸数据；将人脸数据输入至预先训练的3D人脸重建模型，得到当前用户的3D人脸重建结果，其中，预先训练的3D人脸重建模型由目标训练集训练预先构建的mutil‑view face神经网络模型得到。由此，解决了相关技术中重建三维人脸特征精度低，边缘深度信息不敏感，模型训练难度大且泛化性能差，不能精准重建复杂场景下的人脸的问题，可以保证满足精度要求的前提下，同时具备模型体积较小，参数量少，浮点运行算量少，方便部署加速的优点。
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公开(公告)号：CN115797690A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211510789.6
申请日：2022-11-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/25
Abstract: 本发明涉及车辆视觉目标检测技术领域，提供一种密集目标的检测识别方法、装置、设备和存储介质。该密集目标的检测识别方法，包括：获取被测图像；对所述被测图像中的目标物体进行识别，获得预识别结果；其中，所述预识别结果包括所述被测图像中识别各个预识别目标的预检框集合；按预设筛选标准，在所述预识别结果中筛选获得对应所述预识别目标的最适检测框，以及漏识别目标的最适检测框；汇总所述预识别目标和漏识别目标的最适检测框作为所述被测图像的目标识别结果。本密集目标的检测识别方法，能够在堆叠的检测框中准确识别出各个高重叠度目标的检测框，以避免对密集目标的识别丢失，增加图像中目标识别的准确率。
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公开(公告)号：CN115546525A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211289814.2
申请日：2022-10-20
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/762 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及多视图聚类技术领域，特别涉及一种多视图聚类方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取待聚类的多个视图；提取每个视图的至少一个图像特征，得到多个图像特征；将多个图像特征输入预先训练得到的聚类模型，利用聚类模型的预设公共隐空间和预设结构化隐空间分别提取不同视图之间的互补信息和结构信息，利用互补信息和结构信息匹配每个视图的实际类别，基于实际类别对多个视图进行聚类，输出多个视图的聚类结果。由此，解决了相关技术基于原始数据矩阵或者浅层特征构建图，并利用不同的融合策略将多个图融合起来的方式，不仅计算量大，且聚类效果严重依赖于原始构图的质量，从而限制了多视图聚类的效果等问题。
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公开(公告)号：CN114506321A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210114929.1
申请日：2022-01-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W30/16 , B60W40/00 , B60W40/105 , B60W40/107
Abstract: 本发明涉及一种目标跟车距离计算系统及计算方法，本发明采集驾驶员在自动驾驶系统关闭时的自然驾驶数据，将稳定跟车场景时的车速、道路曲率半径、跟车平均距离等特征，并将特征数据存入存储器待后续机器学习训练使用，采用多层感知器对目标跟车距离进行建模，待满足机器学习训练所需的最小数据要求后，对目标跟车距离模型进行训练；待车辆进入自动驾驶状态后，训练完成后的模型可以根据各类输入信息进行目标跟车距离的实时计算.本发明不依赖于大数据分类，可以在车端收集本车驾驶员的驾驶信息以实现最贴近驾驶员风格的目标距离建模，且可以考虑天气、路况、夜晚等因素对跟车距离的影响，有效提升自适应巡航功能对驾驶员的适应性。
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公开(公告)号：CN114348016A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111397676.5
申请日：2021-11-23
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W60/00 , B60W50/023
Abstract: 本发明公开一种自动驾驶纵向减速度合理性校验方法及系统，包括：1，对输入信号进行合理性校验；2，计算当前车辆的最小安全距离；3，计算安全减速度上限和安全减速度下限；4，根据当前车辆的最小安全距离、安全减速度上限、安全减速度下限，以及自动驾驶纵向控制主控模块的刹车减速度信息，判断纵向减速度合理性校验是否通过；5，纵向仲裁；6，输出信号校验。本发明可以在不增加硬件成本的情况下，在原有车辆自动驾驶纵向控制主控模块的基础上，增加自动驾驶纵向控制的合理性校验，确保故障发生时车辆自身能够及时采取安全措施。
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