公开(公告)号：CN116890877A

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202310969942.X

申请日：2023-08-02

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 郑昌松 ,  吴锐

IPC: B60W60/00 ,  B60W40/02 ,  B60W30/095

Abstract: 本发明公开了一种基于目标行人检测的自动驾驶方法、系统及车辆，通过获取自动驾驶车辆周围场景的图像数据集；所述图像数据集中含有多个人物图像；将图像数据集中的各个人物图像输入至已训练的行人检测模型，利用所述行人检测模型得到图像数据集中各个人物图像中行人的预测位置信息和各个行人的预测属性信息；其中，行人的属性信息为行人的所属种类；根据所述预测位置信息和所述预测属性信息控制驾驶路线。本申请实施例通过检测车辆周围行人所在的位置和行人的所属种类，根据行人的所在位置和行人的所属种类对行驶的路线进行规划，避免车辆与行人相撞的事件发生，从而提高了自动驾驶的安全性，为车辆的安全驾驶提供了保障。

公开(公告)号：CN119007161A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411015821.2

申请日：2024-07-26

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 郑昌松 ,  吴锐

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及一种模型的交通灯的识别方法、训练方法、设备及车辆，包括获取交通灯识别训练集；其中，交通灯识别训练集中包括多个携带有类别标签的历史交通灯图片；基于所获取的交通灯识别训练集中包括的多个携带有类别标签的历史交通灯图片，对初始交通灯识别模型中包括的主干网络、基础分类网络、噪声生成网络以及噪声判别网络进行对抗训练，得到交通灯识别模型。本发明在基于噪声生成网络进行的对抗训练可以提高训练得到的交通灯识别模型的鲁棒性，在此基础上增加噪声判别网络可以避免训练过程中对引入的噪声过拟合，提高训练得到的交通灯识别模型的准确性。