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公开(公告)号：CN114554158B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210188383.4
申请日：2022-02-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: H04N7/18 , H04N23/951 , H04N23/698 , H04N5/265 , H04N5/272
Abstract: 本发明公开一种基于道路交通场景下的全景视频拼接方法及系统，包含图像采集、图像畸变矫正及预处理、图像特征点提取、图像匹配、匹配特征点对过滤、获取投影变换的单应性矩阵和图像融合。本发明通过深度学习网络实现特征点的提取和特征点匹配，图像特征点提取的时候，分别对动态前景和静态背景进行特征点提取，通过提取不同摄像头之间重叠区域背景和前景的特征点，并对特征点进行匹配，动态获取不同摄像头之间的相对位置关系，实现了对片区道路交通系统中摄像头间图像的实时融合拼接；解决了传统的单摄像头监控体系，需要相关人员人工调出相应多个摄像头图像，进行比对拼合，才能获取到有用信息等问题，同时完美解决了目标跨摄像头追踪问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115147810A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210770986.5
申请日：2022-06-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 孙炼杰
Abstract: 本申请提供一种周视环境下的车辆属性追踪方法、系统、设备和介质，该方法包括：通过在车辆本体的周向上设置多个图像采集单元，通过所述图像采集单元获取车身外侧图像；根据所述车身外侧图像进行目标检测，得到各车身外侧图像中的目标对象；根据相邻的所述图像采集单元中目标对象的采集时序以及图像特征，确定同一目标对象的图像序列；根据所述图像序列确定对应目标对象的速度以及与所述车辆本体的距离。本申请利用多个图像采集单元协作进行目标跟踪，可有效确保同一目标对象追踪检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115546263A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211287331.9
申请日：2022-10-20
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种应用于车辆的跨镜目标跟踪方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取各摄像头拍摄得到的视频帧，并对所述视频帧进行目标检测，以确定检测目标；对间隔设置的摄像头所拍摄的视频帧中的所述检测目标采用同一跟踪器进行目标跟踪，以生成若干跟踪单元；将两个所述跟踪器对应的跟踪结果输入至预先训练的目标识别模型进行识别，以确定属于同一检测目标的跟踪单元，其中，所述目标识别模型由具有跨镜目标的训练数据进行重训练得到。由此，可以提高不同摄像头对同一目标识别的准确性，进而保证了环境感知效果。
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公开(公告)号：CN115205802A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210724416.2
申请日：2022-06-23
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种快速车道线检测模型的训练方法及快速车道线检测方法，训练方法包括：1)准备人工标注的车道线数据集；2)标记图像中车道线的位置参数和欧拉角参数，得到有标记的车道线图像；3)使用快速车道线检测模型正向传播有标记的车道线图像，得到车道线图像的识别结果和损失函数；4)利用步骤3)中的损失函数反向更新所述快速车道线检测模型中的参数。检测方法包括：1)获取车道线图像；2)使用快速车道线检测模型对获取的车道线图像进行正向传播，以得到车道线图像的检测结果。本发明能够保证快速车道线检测模型训练时的精度，同时又能大大减少车道线检测时的计算量，加快计算速度。
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公开(公告)号：CN117058643A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311086655.0
申请日：2023-08-25
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请实施例涉及一种目标重识别方法、装置、电子设备及存储介质，上述方法包括：获取目标车辆的摄像头采集的第一影像和第二影像；基于所述第一影像和所述第二影像，确定消失目标；其中，所述消失目标为：所述第一影像包含并且所述第二影像不包含的目标；获取所述摄像头采集的待识别目标的影像，得到待识别影像；基于所确定的所述消失目标和所述待识别影像，对所述待识别目标进行目标重识别。由此，可以确定目标车辆的周视环境中的目标，是否为该目标车辆的周视环境中的消失目标，以此实现对目标车辆的周视环境中的目标进行重识别，提高了对目标车辆的周视环境中的目标进行重识别的场景下，目标重识别的准确度。
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公开(公告)号：CN114554158A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210188383.4
申请日：2022-02-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于道路交通场景下的全景视频拼接方法及系统，包含图像采集、图像畸变矫正及预处理、图像特征点提取、图像匹配、匹配特征点对过滤、获取投影变换的单应性矩阵和图像融合。本发明通过深度学习网络实现特征点的提取和特征点匹配，图像特征点提取的时候，分别对动态前景和静态背景进行特征点提取，通过提取不同摄像头之间重叠区域背景和前景的特征点，并对特征点进行匹配，动态获取不同摄像头之间的相对位置关系，实现了对片区道路交通系统中摄像头间图像的实时融合拼接；解决了传统的单摄像头监控体系，需要相关人员人工调出相应多个摄像头图像，进行比对拼合，才能获取到有用信息等问题，同时完美解决了目标跨摄像头追踪问题。
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