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公开(公告)号：CN114495050A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111599064.4
申请日：2021-12-24
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向自动驾驶前向视觉检测的多任务集成检测方法，所述多任务集成检测方法包括：步骤S1、获取前视摄像头采集的初始图像；步骤S2、以ResNet18模型作为特征提取网络提取图像的浅层特征生成浅层特征图；步骤S3、利用Transformer Encoder网络模型对初始特征图的全局特征进行感知和特征增强生成增强特征图；步骤S4、将所述增强特征图进行共享分别进行人车辆检测识别、可行区域分割、车道线检测三个任务。本发明以ResNet18为骨干网络快速提取浅层特征，再使用Transformer Encoder网络对全局特征进行感知、特征增强，最后共享特征分别进行行人车辆检测识别、可行区域分割和车道线检测任务，在保持单模型精度的条件下，减少了对车载芯片算力和内存的要求，运行速度提升明显。
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公开(公告)号：CN114492732A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111599055.5
申请日：2021-12-24
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向自动驾驶视觉检测轻量化模型蒸馏方法，包括：步骤S1、构建初始学生模型；所述初始学生模型包括特征提取模块一、特征增强模块一和检测头模块一，所述初始学生模型用于对获取的图像信息依次进行特征提取处理、特征增强处理和多项任务检测处理，并最终输出检测结果一；步骤S2、调取两个以上训练好的教师模型；每个所述教师模型均用于对获取的图像信息依次进行特征提取处理、特征增强处理和单项任务检测处理，并最终输出检测结果二；步骤S3、将多任务训练数据集并行送入初始学生模型和调取的教师模型中，并依据所述教师模型的处理结果同步指导学生模型的训练。
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公开(公告)号：CN105644557A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201511018847.3
申请日：2015-12-30
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
CPC classification number: B60W30/09 , B60W10/18 , B60W10/20 , B60W40/08 , B60W50/14 , B60W2510/182 , B60W2520/10 , B60W2540/10 , B60W2540/18 , B60W2550/10 , B60W2550/14
Abstract: 本发明涉及车辆避免碰撞的技术，提供一种考虑驾驶员避撞意图的自适应紧急制动和转向辅助系统，其特征在于包括：驾驶员意图感知模块，用于获取驾驶员对驾驶车辆采取的行为意图信息；道路环境感知模块，用于获取道路环境信息；控制器，对获取的驾驶员行为意图信息及道路环境信息进行综合分析，确定适用的辅助避撞方案，发出执行命令；执行模块，响应所述执行命令，执行所述适用的辅助避撞方案。这种考虑驾驶员行为的自适应自动紧急制动和转向辅助系统，可以根据驾驶员行为实现各种不同工况下不同模式自动紧急制动功能和转向辅助功能的切换，实现当仅仅依靠驾驶员自身无法避免碰撞时，自动帮助驾驶员制动或者转向，从而避免或者减轻碰撞的发生。
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公开(公告)号：CN105631217A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201511019229.0
申请日：2015-12-30
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明是一种基于本车自适应虚拟车道的前方有效目标选择方法，包括以下步骤：㈠对本车自适应虚拟车道进行初始化，形成本车虚拟车道的车道区域与核心区域；㈡根据本车运动状态信息和车载雷达信息，对本车虚拟车道进行自适应调整；㈢根据雷达目标所处本车虚拟车道位置计算其处于本车车道概率，进行有效目标选择。本方法有效解决了多种工况下前方有效目标选择的问题，能够实现对前方目标的有效跟踪，且对前方目标的运动状态发生显著改变时，如驶入或驶出本车车道，能够及时捕获或释放有效目标，有效提高了前方目标选择性能。
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公开(公告)号：CN104751151A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510205669.9
申请日：2015-04-28
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种实时多车道识别及跟踪系统。包括坐标转换、图像预处理以及车道线的预测与跟踪三个系统模块。由安装在汽车上的CMOS图像传感器识别车辆前方的道路环境，把图像信息传递给图像预处理模块。坐标转换模块通过标定来实现COMS图像传感器的世界坐标系转换。图像预处理模块负责处理图像数据，进行插值、滤波、梯度计算以及最后生成车道线簇的连线。本发明对采集的图像进行分区域、分策略处理，识别多种类型的车道标志线，提高算法的计算效率。本发明在满足实时性的条件下，对车辆本车道以及左右邻近车道共四条车道线进行识别与跟踪，可以为智能驾驶辅助系统中的车道偏离预警策略以及车道保持控制策略提供更加详细，全面的信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104635233A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510085048.1
申请日：2015-02-17
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
IPC: G01S13/93
CPC classification number: G01S13/93 , G01S13/931
Abstract: 本发明揭示了一种基于车载毫米波雷达的前方物体运动状态估计及分类方法，基于车载毫米波雷达所直接测量的有限前方物体运动的侧向速度信息，建立前方物体在大地坐标系下的运动方程，利用自适应卡尔曼滤波估计算法，实时准确地估计前方物体运动状态；而后根据前方物体运动信息，依据所指定的运动状态划分速度阈值和运动状态转换规则进行分类。本发明技术方案的实时，相对现有技术大大提高了运动状态估计的准确性，并指定严格的前方物体运动状态转换条件，保证了分类准确性。
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公开(公告)号：CN111160481B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN201911412209.8
申请日：2019-12-31
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V20/56 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0495 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的adas目标检测方法及系统，该方法包括如下步骤：采集道路图像数据以形成初始数据集；建立数据增广策略，依据所述数据增广策略对所述初始数据集进行扩展处理形成扩展数据集；提供adas数据集，将所述adas数据集、所述扩展数据集以及所述初始数据集组合形成训练数据集；利用所述训练数据集进行模型训练以获得目标检测模型；以及对所述目标检测模型进行压缩量化形成适配于adas的可植入模型。本发明从adas数据集出发，将公开的数据集与采集的数据集进行结合，使得adas数据涵盖到国内的各种路况，避免了数据针对性强的问题。
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公开(公告)号：CN114567726A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210177798.1
申请日：2022-02-25
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
IPC: H04N5/232
Abstract: 本发明公开了一种类人眼自适应消抖前视摄像头，涉及智能汽车领域，针对容易受到极端恶劣天气的影响，特征难以识别；摄像头参数或拍摄角度多变，车辆在图像中的尺寸和位置也会发生较大变化；实际道路行驶过程中，受到摄像头视角限制，无法对全部车辆进行识别等问题，现提出如下方案，包括前置摄像头和用于控制前置摄像头的控制方法，所述控制方法包括以下步骤：S1、利用马尔可夫算法预测下一时刻车轮转角信息，确定模糊控制算法的输入变量和输出变量。本发明提出一种类人眼自适应消抖前视摄像头，能够实现车辆在转弯或者换道过程中获得车辆正前方视野，可以防止车辆在颠簸路面视野受阻，实现摄像头视角的增大，不受天气影响。
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公开(公告)号：CN114184813A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111419712.3
申请日：2021-11-26
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
Abstract: 本发明公开了一种测试工装控制系统及方法，包括测试工装，测试工装内部设置有推动触发开关和可抽拉的测试固定台，测试固定台用于放置多个测试产品；当测试固定台在测试工装内推动至预设位置时，推动触发开关生成一触发信号；控制模块，用于根据触发信号生成一上电指令，电源模块根据上电指令供电给各测试产品；测试产品上电之后生成若干测试参数，并通过一通讯模块反馈至控制模块；控制模块将若干测试参数与相应的若干预设测试阈值进行比对，生成相应的比对结果，并根据比对结果生成相应的显示指令；显示模块根据显示指令对比对结果进行显示。本发明有效提升对测试产品的测试效率。
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公开(公告)号：CN104635233B
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201510085048.1
申请日：2015-02-17
Applicant: 苏州安智汽车零部件有限公司
IPC: G01S13/93
Abstract: 本发明揭示了一种基于车载毫米波雷达的前方物体运动状态估计及分类方法，基于车载毫米波雷达所直接测量的有限前方物体运动的侧向速度信息，建立前方物体在大地坐标系下的运动方程，利用自适应卡尔曼滤波估计算法，实时准确地估计前方物体运动状态；而后根据前方物体运动信息，依据所指定的运动状态划分速度阈值和运动状态转换规则进行分类。本发明技术方案的实时，相对现有技术大大提高了运动状态估计的准确性，并指定严格的前方物体运动状态转换条件，保证了分类准确性。
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