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公开(公告)号：CN118887632A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410771385.5
申请日：2024-06-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 上海人工智能创新中心
IPC: G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G08G1/0967 , B60W60/00 , B60W50/00 , G01D21/02
Abstract: 本发明提供一种基于多模态大模型的自动驾驶协同感知方法及装置，该方法包括：通过多模态大模型对主端车辆的点云数据进行处理，得到文本信息；从文本信息中提取文本特征，从主端车辆的图像数据中提取图像特征，从点云数据对应的深度图中提取深度图特征；根据文本特征对深度图特征和图像特征进行融合，得到第一融合特征；对第一融合特征和目标端发送的待检测物体特征进行融合，得到第二融合特征；目标端包括主端车辆的协同端和路端中的至少一项；基于第二融合特征执行多端协同感知视觉任务。本发明所述方法提高了感知特征的表征能力，进而提高了多终端车辆间的协同感知准确率和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118823527A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410779916.5
申请日：2024-06-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 上海人工智能创新中心
Abstract: 本发明提供一种智能网联汽车协同感知方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取车端图像数据和路端图像数据；对齐所述车端图像数据的第一前序帧和所述路端图像数据的第二前序帧；将所述时序对齐后的车端图像数据和所述时序对齐后的路端图像数据输入至预训练的协同感知模型中，获取所述协同感知模型输出的感知结果。本发明提供的智能网联汽车协同感知方法、装置及存储介质，先通过在时间上对齐车端图像数据和路端图像数据，然后采用预训练的协同感知模型获取感知结果，能够有效处理多源异构数据，并通过简单的映射矩阵实现车端和路端的高效融合，从而可以提高数据融合的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN116777046B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202310532272.5
申请日：2023-05-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06Q10/04 , G06F18/24 , G06F18/214 , G08G1/01
Abstract: 本发明提供一种交通预训练模型构建和交通预测方法、装置及电子设备，其中方法包括：获取真实交通数据；基于合成模型，应用真实交通数据进行数据合成，得到合成交通数据；合成模型是以联合生成器、判别器和估计器训练得到，生成器基于第一交通数据合成第二交通数据，判别器用于判别第二交通数据的有效性，估计器基于第二交通数据进行交通任务预测；基于合成交通数据，对初始预训练模型进行训练，得到交通预训练模型。本发明提供的交通预训练模型构建和交通预测方法、装置及电子设备，可以有效解决现有技术中交通数据存在的数据质量差、数据规模小等问题，提高交通预训练模型的通用性。
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公开(公告)号：CN118898905A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411398359.9
申请日：2024-10-09
Applicant: 北京市智慧交通发展中心(北京市机动车调控管理事务中心) , 中国科学院自动化研究所
IPC: G08G1/01 , G08B31/00 , G06Q10/04 , G06Q50/47 , G06F16/29 , G06F18/213 , G06F18/2433 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种网约车异常聚集识别与预警方法及系统，属于交通预警的技术领域，其方法包括：基于网约车运营时序数据，构建目标区域的网约车网格图像数据集，网约车网格图像数据集表征了不同时间的所有的网约车的分布情；基于网约车网格图像数据集、地铁客流时序数据和公交客流时序数据、历史环境时序数据和预设的特征提取规则，确定目标区域的特征数据集；将特征数据集输入至预设的网约车数量预测模型中，预测在目标时间段内的各个位置的网约车到达量和道路拥堵指数；将目标时间段内各个位置的网约车到达量和道路拥堵指数输入至网约车预警模型中，得到预警信息。本申请能够对网约车异常聚集行为的精准识别和有效预警。
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公开(公告)号：CN118673273A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410813731.1
申请日：2024-06-21
Applicant: 山东高速基础设施建设有限公司 , 中国科学院自动化研究所 , 山东省交通科学研究院
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/40
Abstract: 本公开提供一种交通流预测方法和交通流预测系统，该交通流预测方法包括：获取待预测站点的历史交通流数据以及空间位置数据；对历史交通流数据以及空间位置数据进行预处理和特征提取以获得处理数据和特征数据；融合待预测站点的里程矩阵构建延迟感知特征提取模型；基于处理数据和特征数据，通过延迟感知特征提取模型获取延迟交互特征数据；对延迟交互特征数据进行卷积，以获取待预测站点在下一时间窗口的交通流。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117734683B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410182953.8
申请日：2024-02-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 冀中能源峰峰集团有限公司 , 河北工程大学
IPC: B60W30/095 , B60W60/00
Abstract: 本发明提供了一种井下车辆防碰撞安全预警决策方法，包括：收集前方道路信息输入目标检测网络得到特征信息，根据特征信息生成相应维度的包围框，并定位所有目标的位置信息；将道路信息中不同时间序列下，具有关联的特征信息的包围框判定为同一目标，并获取连续时间序列下目标与车载传感器之间的相对位置，计算目标的相对运动速度、轨迹；根据相对运动速度、轨迹，计算当前车载传感器所在车辆的行驶方向上与所有动态目标的碰撞时间，基于报警决策算法修正碰撞时间并发送至用户端。本发明有益效果：能够在井下狭窄巷道有效识别动态障碍物，有效减少智能矿山的碰撞事故发生率，保证车辆行驶中人员生命健康和设备财产安全。
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公开(公告)号：CN117681893B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410148923.5
申请日：2024-02-02
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种面向矿区场景的自动驾驶数据构建方法和装置，应用于自动驾驶技术领域。该方法包括：在满足预设触发条件的情况下，采集矿区场景的第一数据，所述第一数据包括以下至少一项：困难感知场景数据、异常分布数据、稀缺类数据；对所述第一数据进行目标处理，得到第二数据，所述目标处理包括无效数据过滤处理、数据切分处理、时间同步处理以及数据解析处理；确定所述第二数据的类别标签，并将添加了类别标签的所述第二数据确定为有效自动驾驶数据；其中，所述类别标签包括场景标签、障碍物标签以及环境标签。
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公开(公告)号：CN117681892B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410148918.4
申请日：2024-02-02
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种面向矿区场景的自动驾驶数据选择方法和装置，应用于自动化驾驶技术领域。该方法包括：根据数据选择元素库获取第一训练数据，第一训练数据包括数据选择元素库中所有元素类别下的元素；基于第一训练数据对矿区感知模型进行训练，并通过评测矿区感知模型在各个场景下感知结果的准确度，确定矿区感知模型的困难感知场景；根据数据选择元素库获取困难感知场景下的第二训练数据，并基于第二训练数据对矿区感知模型进行训练。
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公开(公告)号：CN118011794A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311869676.X
申请日：2023-12-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于大模型的无人集群群智行为决策方法及系统。涉及数据处理技术领域，包括：接收对于目标无人集群的高级任务指令，并获取所述目标无人集群的初始状态信息和目标状态集；将所述目标无人集群的高级任务指令、所述初始状态信息和目标状态集输入无人集群群智行为决策模型，输出对于所述目标无人集群的指令信号；在本申请的方案中，大模型对复杂和异常场景的理解能力强，提高了感知、决策与控制的鲁棒性，同时具备更强的泛化能力，能更好的感知训练数据外的新环境。此外大模型的发散性能够提高决策的灵活性与策略的创造性。
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公开(公告)号：CN117664602B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410148338.5
申请日：2024-02-02
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明提供了一种用于无人驾驶矿车制动性能的监控方法及装置，包括以下步骤：S1、采集矿车制动过程的工况、制动区域；S2、根据矿车制动过程的工况计算矿车的制动扭矩；S3、将S2得到的制动扭矩与历史数据库中同等工况及同等制动区域的制动数据的制动扭矩对比，根据对比结果判断矿车制动性能是否合格。本发明有益效果：通过比对相同工况和制动区域内的制动扭矩，可以客观体现车辆当前的制动性能，无需计算刹车频率提高了计算效率的同时，还能保证监控过程的准确性，进而保证了车辆运行过程中的安全性。
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