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公开(公告)号：CN117765514A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311695882.3
申请日：2023-12-11
Applicant: 长城汽车股份有限公司
IPC: G06V20/59 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06V10/40 , G06F18/25
Abstract: 本申请提供了一种分心驾驶行为识别方法、装置、车辆和存储介质，该方法应用于深度学习技术领域。该方法包括：获取车辆内驾驶员的图像数据和所述车辆内的传感器数据；对所述图像数据和所述传感器数据分别进行特征提取，得到图像特征和传感器特征；将所述图像特征和所述传感器特征进行融合，得到融合特征；对所述融合特征和所述图像特征进行分心驾驶行为识别，得到表征所述驾驶员是否存在分心驾驶行为的目标识别结果。该方法能够实时且准确地识别驾驶员是否存在分心驾驶行为，提高驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN117762008A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311685155.9
申请日：2023-12-08
Applicant: 长城汽车股份有限公司
IPC: G05B13/02
Abstract: 本申请提供了一种车辆的控制方法、装置、车辆和存储介质，该方法应用于车辆技术领域，该方法包括：基于车辆的目标参数、车辆的预测能耗与各供能站的位置，生成初始供能策略；目标参数用于表征车辆的当前行驶能量，车辆的预测能耗是通过当前位置与终点位置确定的，供能站用于向车辆提供行驶能量；通过目标函数对初始供能策略优化，得到推荐供能策略，目标函数是通过对供能时长与供能费用加权得到的，推荐供能策略包括供能站中的目标供能站；向用户推荐推荐供能策略，以使得基于推荐供能策略控制车辆行驶；基于本方案，能够基于由供能时长与供能费用加权得到的目标函数对初始供能策略进行优化，确保得到的推荐供能策略的驾驶成本较小。
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公开(公告)号：CN117539347A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311488091.3
申请日：2023-11-09
Applicant: 长城汽车股份有限公司
IPC: G06F3/01 , G06V40/16 , G06V10/44 , G06N3/0464 , B60W40/08
Abstract: 本申请提供了一种模型训练方法、唇语识别方法、装置、电子设备、车辆和计算机可读存储介质，涉及车辆控制领域，该训练方法包括：将包含嘴唇和标注有关于唇语所表征的预设字符信息的样本图像帧序列，输入包括预测模块和多个依次连接的3D卷积模块的唇语识别模型，通过多个3D卷积模块依次对样本图像帧序列进行图像特征提取，由最后一个3D卷积模块输出目标特征图序列，采用预测模块预测目标特征图序列对应的唇语所表征的字符信息，得到预测字符信息，根据预测字符信息和预设字符信息训练唇语识别模型。本申请能够通过唇语识别模型进行唇语识别，从而利用唇语识别结果辅助有语言障碍的司机通过唇语进行车辆控制。
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公开(公告)号：CN117270495A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311164512.7
申请日：2023-09-11
Applicant: 长城汽车股份有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本申请公开了一种故障预测方法、装置、存储介质以及车辆，获取车辆的实车运行数据以及预测运行数据，预测运行数据为预先训练好的生成器生成的与车辆在正常运行状态下的车辆运行数据相似的数据；对比实车运行数据与预测运行数据；当实车运行数据与预测运行数据的差异程度满足预设差异条件，则确定实车运行数据为异常实车数据，以及确定车辆对应的故障风险区域。由于预先训练好的生成器是按照车辆的正常运行状态预测车辆的运行数据，那么当同一时间采集到的车辆实车运行数据与预测运行数据的差异程度较大时，可以说明此时实车运行状态与正常运行状态偏差较大，这样就及时捕捉到了车辆运行时的异常情况。
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公开(公告)号：CN118113675A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311648995.8
申请日：2023-12-04
Applicant: 长城汽车股份有限公司
IPC: G06F16/18 , G06F16/16 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种语音日志数据的处理方法、装置和计算机设备，属于计算机技术领域。通过本申请实施例提供的技术方案，获取用户使用车辆的语音助手时产生的语音日志数据。基于注意力机制对该语音日志数据进行编码，得到该语音日志数据中各个子数据的子数据特征。基于各个子数据的子数据特征，对该语音日志数据进行标签判别和标签生成，得到各个子数据的第一预测标签和第二预测标签。基于各个子数据的第一预测标签、第二预测标签以及该语音日志数据中的多个子数据，确定该语音日志数据对应的目标事件。处理过程结合注意力机制、标签判别以及标签生成方法，在提高对语音日志数据进行处理效率的同时也提高了确定出的目标事件的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117785455A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311775797.8
申请日：2023-12-21
Applicant: 长城汽车股份有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请提供释放资源的方法、装置、车辆及存储介质。在车机系统的资源占用量超过预设资源占用量时，该方案通过过去预设天数对应的多组应用运行信息和当前车辆状态两种数据源对将要启动的目标应用进行预测，在未预测到目标应用时，基于过去预设天数对应的多个应用启动序列和正在运行的多个应用，预测将要启动的至少一个第一应用。由于该过程仅考虑了应用运行的前后启动顺序，即相对时间因素，而未考虑其他因素(应用运行时车辆所处的状态)，因此相较于基于应用运行信息和车辆所处的当前车辆状态预测将要启动的目标应用，该过程增大了预测将要启动的应用的几率，最大限定地预测用户的应用使用行为，从而实现车机系统的智能动态化的资源管理。
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公开(公告)号：CN117746877A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311765892.X
申请日：2023-12-20
Applicant: 长城汽车股份有限公司
IPC: G10L21/0208 , G10L15/22
Abstract: 本申请提供一种语音降噪方法及车辆，所述方法包括：获取车辆行驶过程中用户发出的待识别语音；利用预先训练的非稳态噪声识别模型识别待识别语音，得到非稳态噪声；在待识别语音中去除非稳态噪声，得到去除非稳态噪声后的语音。所述方法利用非稳态噪声识别模型识别待识别语音中的非稳态噪声，能够准确识别出待识别语音中存在的非稳态噪声，并输出非稳态噪声；在待识别语音中去除非稳态噪声，得到去除非稳态噪声后的语音。通过非稳态噪声识别模型对待识别语音进行识别，能够准确的确定待识别语音中的非稳态噪声，在将待识别语音中的非稳态噪声去除，得到的语音中干扰项更少，有利于提升语音识别的准确率，进而提升用户的驾驶体验感。
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公开(公告)号：CN117390486A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311305884.7
申请日：2023-10-10
Applicant: 长城汽车股份有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本申请提供了一种车辆轨迹的预测方法、装置、车辆及存储介质，该方法包括：获取车辆的历史位置序列；其中，该历史位置序列包括该车辆在多个不同的历史时间点下的位置信息；对该历史位置序列进行分解，得到多个子序列；对该多个子序列进行分类合并处理，得到第一类子序列和第二类子序列；其中，该第一类子序列是该多个子序列中数据具有周期性变化的子序列；该第二类子序列是该多个子序列中数据不具有周期性变化的子序列；根据该第一类子序列和该第二类子序列进行轨迹预测，得到目标轨迹预测结果。该方法能够降低预测轨迹时的计算复杂度，提高轨迹预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117315879A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311149879.1
申请日：2023-09-07
Applicant: 长城汽车股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种驾驶环境监测方法、装置、计算机存储介质及车辆，该方法应用于安全驾驶监测技术领域，该方法包括：监测驾驶员在车辆内部的驾驶环境图像，基于驾驶环境图像监测是否存在针对驾驶员的特定干扰行为；当存在特定干扰行为，采集车辆内部的语音信息，基于语音信息判断驾驶员所处的驾驶环境状态；若驾驶环境状态为危险状态，则进行预设预警处理。采用该方法可以监测驾驶员驾驶环境是否处于异常，保证驾驶员及其乘车人员安全，且通过将图像数据和语音识别结合，提高了判断的准确性。
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公开(公告)号：CN117221471A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311167232.1
申请日：2023-09-11
Applicant: 长城汽车股份有限公司
IPC: H04N5/78 , H04N21/845
Abstract: 本申请提供了一种视频存储方法、装置及车辆，该方法应用于数据处理技术领域，该方法包括获取行车记录仪采集的视频流，对视频流中多个视频帧进行事件检测，得到各个视频帧的事件类型，基于各个视频帧的事件类型，将视频流拆分为多个视频片段，一个视频片段中的视频帧属于同一个事件类型，基于多个视频片段对应的事件类型，存储多个视频片段。该方法能够根据视频片段的事件类型对视频片段进行分类存储，方便用户后续根据事件类型快速定位和识别特定类型的视频片段，查找效率高，提高了视频数据的利用价值和用户的使用体验。
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