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公开(公告)号：CN115037546A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210697745.2
申请日：2022-06-20
Applicant: 深圳海星智驾科技有限公司
Abstract: 本申请提供了一种密钥泄露的判定方法和装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：向目标终端发送第一命令消息，并将第一命令消息存储至监视设备；在确定第二服务器基于监视设备返回的响应信息与第一命令消息之间的匹配度小于匹配度阈值的情况下，接收到校验密钥泄露的信息；根据校验密钥泄露的信息，确定密钥泄露结果。通过本申请，解决了相关技术中存在的在发现密钥泄露的及时性上存在一定延迟，如果密钥发生泄露，通信及端云两侧的安全仍然得不到保障的问题。
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公开(公告)号：CN115017374A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210484568.X
申请日：2022-05-05
Applicant: 深圳海星智驾科技有限公司
Inventor： 赵煜
IPC: G06F16/903 , H04W28/06 , H04W4/44 , G08G1/01
Abstract: 本发明涉及智能网联汽车领域，具体涉及一种数据分析方法、目标车辆、数据分析系统及存储设备。该方法包括：获取目标车辆的驾驶数据以及环境数据；将驾驶数据以及环境数据的标识信息与字段配置表进行匹配，确定需要实时上报至云端服务器的目标数据以及不需要实时上报至云端服务器的其他数据；将目标数据实时上报至云端服务器，以使云端服务器对目标数据进行解析；对其他数据进行计算，以对目标车辆的驾驶行为进行监测。上述方法，将目标数据实时上报至云端服务器，并对其他数据进行计算，以对目标车辆的驾驶行为进行监测。从而不仅减少了云端服务器的计算量，且实现了对目标车辆驾驶行为的双重监控，保证了目标车辆驾驶行为的安全性。
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公开(公告)号：CN114663857A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210285964.X
申请日：2022-03-22
Applicant: 深圳海星智驾科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种点云目标检测方法、装置和域控制器。该方法包括：将待检测点云数据转化为原始特征向量；将原始特征向量的最大池化特征与原始特征向量的平均池化特征进行自适应融合，生成通道维度的注意力权重值；通过预训练的卷积层从原始特征向量中提取空间维度的注意力权重值，预训练的卷积层基于原始特征向量和对应的向量标签训练得到；基于通道维度的注意力权重值和空间维度的注意力权重值对原始特征向量进行调整，以通过调整后的原始特征向量进行点云目标检测。本发明提供的技术方案，通过对注意力权重值进行自适应调整，从而进一步提高了点云数据目标检测的准确率。
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公开(公告)号：CN114663016A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210271979.0
申请日：2022-03-18
Applicant: 深圳海星智驾科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种安全行驶方法及装置、云平台及系统，其中安全行驶方法包括：分别获取货物类型信息、货物体积信息和货物重量信息；根据所述货物体积信息和所述货物重量信息确定车辆选取条件和车辆安全行驶限制条件；根据所述车辆选取条件选取出目标车辆，并将所述车辆安全行驶限制条件发送至所述目标车辆。本发明根据货物的货物类型信息、货物体积信息、货物重量信息等，确定车辆的选取条件以及确定车辆安全行驶限制条件，保障了封闭园区内运输中货物的安全以及无人驾驶车辆的安全。
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公开(公告)号：CN114662587A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210276734.7
申请日：2022-03-21
Applicant: 深圳海星智驾科技有限公司
IPC: G06K9/62 , G06V10/80 , G06V20/00 , G06V10/46 , G06V10/74 , G01C21/00 , G01C21/16 , G01S17/86 , G01S17/89 , G01S17/931
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达的三维目标感知方法、装置及系统，其中方法包括：将RGBD数据及IMU数据输入到SLAM的追踪线程中得到当前帧的传感器位姿、二维特征点和三维地图点；根据传感器位姿得到投影矩阵；将当前帧对应的图片输入到目标检测网络中得到目标的二维检测框；根据二维检测框在当前帧中的位置、传感器位姿和投影矩阵进行椭球拟合得到椭球P；将椭球P采用投影矩阵进行投影得到投影椭圆p1；在二维检测框内拟合一个最大的内切椭圆得到第一椭圆o1；利用o1与p1构建重投影误差项1；将误差项1加入到BA优化中优化椭球P。由此可以在BA优化中加入SLAM中的定位结果，帮助椭球准确地描述目标物体。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114299245A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111549558.1
申请日：2021-12-17
Applicant: 深圳海星智驾科技有限公司
Abstract: 本发明涉及工程机械技术领域，具体涉及工程机械作业对象的测量方法、装置、电子设备及系统，该方法包括获取工程机械作业对象的多个原始观测数据，原始观测数据包括原始点云数据以及色彩纹理数据，多个原始观测数据是至少两种不同类型的感知传感器对工程机械作业对象进行采集确定的；对原始点云数据进行融合，确定目标点云数据；将目标点云数据与色彩纹理数据进行融合处理，生成工程机械作业对象的三维实景模型；对三维实景模型进行网格化处理，以确定工程机械作业对象的测量结果。通过在生成目标点云数据的基础上结合色彩纹理数据，得到准确的三维实景模型，可以保证测量结果的准确性，且整个过程自动实现无需人工参与，提高了测量效率。
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公开(公告)号：CN114296715A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111357936.6
申请日：2021-11-16
Applicant: 深圳海星智驾科技有限公司
IPC: G06F8/36 , G06F8/34 , G06F8/30 , G06F3/04817 , G06F3/04845
Abstract: 本发明涉及工程机械智能网联装备技术领域，具体涉及工程机械装备的智能控制方法、装置及工程机械装备。所述方法包括获取目标工程机械装备的设备信息；显示与所述设备信息对应的可用场景界面；响应于对所述可用场景界面的选择操作，确定所述目标场景对应的目标场景功能；基于所述目标场景功能对所述目标工程机械装备进行智能控制。针对设备信息显示对应的可用场景界面，即可针对不同的设备信息进行目标场景功能的配置的，整个配置过程是基于可用场景界面进行的，即，通过软件零编码实现对目标场景功能的配置，从而满足智能控制的需求，实现了场景的泛化，提高了软件的可重用性与兼容性。
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公开(公告)号：CN115432007B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202211196827.5
申请日：2022-09-28
Applicant: 深圳海星智驾科技有限公司
IPC: B60W60/00 , B60W30/095
Abstract: 本发明涉及自动驾驶领域，具体涉及一种用于车辆自动驾驶系统的碰撞检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取目标坐标系下目标车辆对应的第一目标位置框图；获取目标坐标系下目标障碍物中各个顶点对应的第二目标位置；检测任意相邻两个第二目标位置之间的连线与第一目标位置框图之间是否相交；当任意相邻两个第二目标位置之间的连线与第一目标位置框图之间相交时，确定目标车辆与目标障碍物之间发生碰撞。上述方法没有对目标障碍物的形状和尺寸进行简化，保证了根据目标障碍物中各个顶点对应的第二目标位置确定的目标障碍物的形状和尺寸的准确性。进而可以保证了确定的目标车辆与目标障碍物之间发生碰撞结果的准确性。
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公开(公告)号：CN119045467A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411159581.3
申请日：2024-08-22
Applicant: 深圳海星智驾科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种控制权限配置方法、装置、云控平台、介质及产品，涉及远控平台控制权限配置技术领域，包括：接收第一远控平台发送的等级调整请求，所述等级调整请求用于将所述第一远控平台的当前控制权限等级调整为最高权限；在所述等级调整请求通过的情况下，将所述第一远控平台的当前控制权限等级配置为最高权限，并降低其余远控平台的当前控制权限等级，以使其余远控平台的当前控制权限等级低于所述最高权限。本申请可以在同一自动驾驶车辆被多个远控平台控制，从多个远控平台中快速确定出一个接管控制自动驾驶车辆的远控平台，从而提高作业安全性，消除安全隐患。
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公开(公告)号：CN114781489B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210297985.3
申请日：2022-03-23
Applicant: 深圳海星智驾科技有限公司
Inventor： 李世行
IPC: G06V10/774 , G06V10/26
Abstract: 本发明揭示了一种语义分割模型训练方法、语义分割方法及电子设备，涉及语义分割领域。该方法包括：获取图像训练集中各个训练图像对应的边缘图像以及目标分割结果；根据边缘图像中各个像素的像素值，生成边缘图像对应的像素权重矩阵；将各个训练图像输入至初始语义分割模型中得到预测分割结果；基于像素权重矩阵计算预测分割结果与目标分割结果之间的损失值；基于损失值对初始语义分割模型的参数进行调整，以确定目标语义分割模型。上述方法保证了计算得到的预测分割结果与目标分割结果之间的损失值的准确性，从而可以更加准确确定分割边界的像素，实现了边界优化。从而保证了确定的目标语义分割模型的准确性，进而保证了语义分割结果的准确性。
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