基于深度学习的车载单元定位方法以及路侧单元

    公开(公告)号:CN112288897B

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202011065251.X

    申请日:2020-09-30

    IPC分类号: G07B15/06 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明涉及一种基于深度学习的车载单元定位方法,该方法应用于路侧单元,该方法包括:接收车辆上的车载单元发送的微波信号,并基于微波信号得到数字信号数据;将数字信号数据输入预先训练完成的定位神经网络模型,获得车载单元的方位角;根据方位角,确定车载单元的定位信息。实施本发明实施例,路侧单元基于神经网络对车载单元进行定位,不易受信号噪声干扰,其定位稳定性和精度更高,有效避免了跟车干扰和邻道干扰的问题。

    基于深度学习的车载单元定位方法以及路侧单元

    公开(公告)号:CN112288897A

    公开(公告)日:2021-01-29

    申请号:CN202011065251.X

    申请日:2020-09-30

    IPC分类号: G07B15/06 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明涉及一种基于深度学习的车载单元定位方法,该方法应用于路侧单元,该方法包括:接收车辆上的车载单元发送的微波信号,并基于微波信号得到数字信号数据;将数字信号数据输入预先训练完成的定位神经网络模型,获得车载单元的方位角;根据方位角,确定车载单元的定位信息。实施本发明实施例,路侧单元基于神经网络对车载单元进行定位,不易受信号噪声干扰,其定位稳定性和精度更高,有效避免了跟车干扰和邻道干扰的问题。

    一种车载单元唤醒方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN110956817A

    公开(公告)日:2020-04-03

    申请号:CN201911211567.2

    申请日:2019-11-29

    IPC分类号: G08G1/017 H04W4/48 H04W52/02

    摘要: 本发明公开了一种车载单元唤醒方法、装置及系统,根据目标检测算法获取目标区域的至少一组车流图像,所述车流图像是通过对应目标区域的摄像装置实时拍摄得到的,根据所述车流图像,实时获得位于所述目标区域的车流检测结果,根据所述车流检测结果,确定是否通过对应所述目标区域的路侧单元唤醒位于所述目标区域内的车载单元。在确定唤醒车载单元时,通过位于检测区域的路侧单元发送唤醒信号给车载单元,以将处于休眠状态的车载单元唤醒。在不唤醒车载单元时,车载单元处于休眠状态,根据实际的路况确定要唤醒车载单元的时候,由路侧单元进行唤醒,以此避免车载单元长时间处于唤醒状态,延长车载单元使用时间,节省能源消耗。

    一种车辆样本的采集标注方法及装置

    公开(公告)号:CN108717789A

    公开(公告)日:2018-10-30

    申请号:CN201810683947.5

    申请日:2018-06-28

    IPC分类号: G08G1/017 G06K9/00 G06K9/62

    摘要: 本发明涉及了一种车辆样本的采集标注方法及装置,该采集标注方法包括:获取摄像头所拍摄的视频流,并对视频流中第一时间对应的图片帧中的车辆进行识别,且对识别出的车辆位置进行标识;从路侧单元获取OBU中存储的车辆信息及第一时间的OBU的定位信息;将图片帧中标识出的车辆位置与所述OBU的定位信息进行匹配,并判断是否匹配成功;若匹配成功,则对图片帧中标识出的车辆位置与所述OBU中存储的车辆信息进行融合,以形成车辆样本。实施本发明的技术方案,提高样本标注效率,降低样本的误标注率。

    车辆收费通信测试方法、网络设备及系统

    公开(公告)号:CN106506281A

    公开(公告)日:2017-03-15

    申请号:CN201611051095.5

    申请日:2016-11-24

    发明人: 周正锦 陈晓丹

    IPC分类号: H04L12/26 H04L29/12

    摘要: 本发明实施例提供的车辆收费通信测试方法、网络设备及系统,可以获得客户端设备发送的通信请求,判断通信请求中的工作服务器的服务器信息是否存服务器信息配置表中,如果存在,则根据保存的测试服务器的服务器信息对通信请求进行处理,以使客户端设备与测试服务器相通信。由于本发明在网络设备中对通信请求进行了处理并更改了客户端设备通信的服务器,因此无需对客户端的代码进行修改,不再受用户许可的影响,更加方便。

    感知数据自监督学习方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117274874A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311272436.1

    申请日:2023-09-27

    摘要: 本发明实施例公开了感知数据自监督学习方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括:获取摄像头采集的数据以及毫米波雷达检测的数据,以得到视频数据以及毫米波雷达数据;对毫米波雷达数据进行坐标映射,以得到映射结果;将视频数据输入至检测模型中进行目标检测,以得到检测结果;利用映射结果对检测结果进行确认,以得到确认结果;判断确认结果是否是存在漏检误检的目标;若是,则确定漏检误检的目标的信息,并进行标注,以形成训练数据;利用训练数据训练检测模型,当检测模型的平均损失值小于设定损失值阈值,更新检测模型。通过实施本发明实施例的方法可实现检测模型的自监督学习,以提高检测模型迭代的高效性,提高视频目标的检测率。

    一种深度学习推理运算方法及中间件

    公开(公告)号:CN111144571B

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN201911325317.1

    申请日:2019-12-20

    IPC分类号: G06N5/04 G06N3/063 G06N3/08

    摘要: 一种深度学习推理运算方法及中间件,所述方法通过推理中间件用于具有不同推理运算库的硬件平台,所述方法包括:根据硬件环境,初始化所述推理中间件支持的推理运算库;调用当前使用的推理运算库,对数据进行推理运算;输出推理运算的结果。本申请的方法及中间件可以根据不同的硬件平台选择运行模式,选出最适合该硬件平台的推理运算库,使硬件平台发挥最优性能,本申请可根据不同的硬件平台,支持其对应的推理加速方案,无需专业技术人员进行繁琐的移植工作,提高了用户体验。

    内部网络管理方法、控制器、一体化装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN114422733A

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN202111473170.8

    申请日:2021-12-02

    IPC分类号: H04N5/765 H04N7/18

    摘要: 本发明涉及了一种内部网络管理方法、控制器、一体化装置、设备及介质,该内部网络管理方法包括:在将所述视频模块的网络子模块与所述射频模块的网络子模块直连后,使用所述视频模块的网络子模块作为所述射频视频一体化装置的对外网络接口。而且,通过周期性地判断与所述射频模块的绑定状态来与所述射频模块保持绑定,并保存所绑定的所述射频模块的地址信息;在有射频数据交互需求时,根据所述射频模块的地址信息,通过虚拟网卡与所述射频模块交互射频数据。实施本发明的技术方案,该射频视频一体化装置真正实现了一体化,而且射频视频功能均不受影响。

    下线检测方法、工控机、ETC天线装置和系统

    公开(公告)号:CN112232130A

    公开(公告)日:2021-01-15

    申请号:CN202010981713.6

    申请日:2020-09-17

    IPC分类号: G06K9/00 G07B15/06

    摘要: 本发明涉及了下线检测方法、工控机、ETC天线装置和系统,该方法应用在ETC下线检测工控机,具体包括:获取摄像头对车辆流水生产线实时拍摄的视频流,并根据视频流判断车辆流水生产线上的检测工位是否有目标车辆抵达;若判断检测工位有目标车辆抵达,获取与目标车辆对应的VIN车架编码;控制ETC天线装置进入工作状态,并通过ETC天线装置将VIN车架编码写入目标车辆上的ETC电子标签。实施本发明实施例,无需对产线传送带进行大型改造,通过ETC天线装置和图像识别组网的方式自动地将VIN车架编码准切无误地写入前装ETC电子标签,能与车辆流水生产线高效精准结合、无缝接入,提高了车辆下线检测生产环节的效率。

    一种泊位状态检测方法、获取方法、装置、工控机及介质

    公开(公告)号:CN110852153A

    公开(公告)日:2020-02-28

    申请号:CN201910929984.4

    申请日:2019-09-26

    摘要: 一种泊位状态检测方法、获取方法、装置、工控机及介质,获取各泊位的第一泊位图像,根据图像特征比对网络,获得各第一泊位图像与对应的第二泊位图像的第一相似度,存在第一相似度小于所述第一阈值的第一泊位图像,则根据深度学习小型网络,获得该第一泊位图像与对应的第二泊位图像之间的第二相似度,若存在第二相似度小于第二阈值的第一泊位图像,则根据深度学习小型网络对当前图像与该第一泊位图像进行目标检测,并根据所述目标检测的结果更新该第一泊位图像的当前泊位状态。由于一开始使用快速的图像特征对比进行过滤筛选,可以减小目标检测的次数,保证结果输出的实时性,最后使用的目标检测可以保证准确性。兼顾了准确率、实时性、成本关系。