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公开(公告)号：CN114926662B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210601774.4
申请日：2022-05-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/72 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供一种数据处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质，包括：获取第一点云文件集合和第一标注文件集合；将第一点云文件从第一点云文件集合中删除，得到第二点云文件集合，第一标注文件集合中不包括与第一点云文件相关联的标注文件；将第一标注文件从第一标注文件集合中删除，得到第二标注文件集合，第一点云文件集合中不包括与第一标注文件相关联的点云文件；将第二标注文件从第二标注文件集合中删除，得到第三标注文件集合，并将与第二标注文件关联的点云文件从第二点云文件集合中删除，得到第三点云文件集合，第二标注文件中包括第一三维标注框。通过该方法，可以提高数据处理的效率。
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公开(公告)号：CN115797745A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211505473.8
申请日：2022-11-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06V20/56
Abstract: 一种解决雷达位置改变检测模型检测能力下降的方法，其特征在于，所述方法包括：获取不同视野的激光雷达点云数据；使用获取的激光雷达点云数据训练模型，将得到的点云数据预处理后输入到基于深度学习AI检测模型进行模型训练；验证所述检测模型应用到雷达位置发生变化车型上的检测性能；若所述检测模型检测性能没有达到预设阈值，对所述检测模型进行处理；若所述检测模型检测性能达到预设阈值，应用训练好的模型。本发明提高了模型的检测精度，且该模型的泛化能力强，可适用于不同车型，在新车型激光雷达AI模型开发的成本更低，开发周期更短。
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公开(公告)号：CN116246080A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310178046.1
申请日：2023-02-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/22 , G06V10/762 , G06T3/00
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，提供一种基于点云鸟瞰图提取车辆轮廓特征的方法、装置及介质，方法包括：采集点云数据，并将点云数据投影到鸟瞰图中；通过聚类方法获取目标车辆的点云簇；选取多个初步拟合角度，每个初步拟合角度对应确定一个点云簇的最小矩形包围框；计算点云簇与每个矩形包围框的统计方差值；从所有的统计方差值中选择数值最高作为最优统计方差值；将最优统计方差值对应的初步拟合角度作为确定拟合角度，将确定拟合角度对应的矩形包围框作为提取目标车辆的轮廓特征。本申请用来解决背景技术中指出的，拟合出的最小矩形包围框容易被噪点或者凸出物体的点云簇影响而发生偏差，从而无法代表大部分点云的方向性的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117372681A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311408275.4
申请日：2023-10-26
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种点云数据处理方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机信息处理技术领域。该方法包括：点云数据处理装置根据车辆的类型，对车辆对应的目标框划分，得到多个子区域，车辆的点云数据均位于目标框对应的区域内，多个子区域中的每个子区域对应一个车辆部位；并确定目标子区域包括的车辆的点云数据中的点的数量，目标子区域为多个子区域中的任意一个。进一步的，点云数据处理装置在数量大于预设阈值的情况下，确定在目标子区域内存在车辆的目标车辆部位，目标车辆部位为与目标子区域对应的车辆部位。由此，实现确定车辆点云数据的空间分布情况。
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公开(公告)号：CN115761701A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211517040.4
申请日：2022-11-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种激光雷达点云数据增强方法及装置、设备、存储介质，涉及激光雷达点云数据增强技术领域，包括获取数据集中的标注框信息数据和标注框内每个点云的坐标信息，并分别存储；确定标注框内点云数据量的最小值，删除不满足最小点云数量的标注框；计算每帧点云图中原有的标注框的数量，设置标注框在一帧点云图中期望出现的数量；获取每帧点云图的实际标注框数量，抽取数据集中的标注框，放入当前点云图；对当前帧点云图及标注框进行数据增强处理。本申请根据标注的激光雷达点云图的场景进行针对性的点云数据增强处理，提高了深度学习神经网络模型的泛化性能，消除训练集过拟合的问题，降低样本不均衡的比例，更好地适应不同的环境和工况。
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公开(公告)号：CN115423117A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211052545.8
申请日：2022-08-31
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供种数据处理方法、装置、车辆、存储介质及设备，应用于自动驾驶，所述数据处理方法包括：对当前数据集进行一次变换处理，得到过渡数据集，所述一次变换能够使所述过渡数据集预存的源数据集数据分布一致的；将所述过渡数据集输入预设的感知模型，输出过渡感知结果，其中，所述感知模型基于所述源数据集训练得到；对所述过渡感知结果进行二次变换处理，得到目标感知结果，其中，所述一次变换处理为二次变换处理的逆变换处理。本发明的数据处理方法、数据处理装置、存储介质及设备，能够大幅缩短了研发周期，减少人力消耗。
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公开(公告)号：CN115409936A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210993223.7
申请日：2022-08-18
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06T17/00 , G06F16/16 , G01S7/486 , G01S7/4912 , G01S17/88
Abstract: 本申请涉及一种点云数据处理方法、装置、车辆及存储介质，包括：将点云文件转换成rosbag文件，根据预设标注需求对rosbag文件进行标注，得到标注rosbag文件；将标注rosbag文件中主题相同的标注rosbag文件合并为标签文件，点云文件和标签文件生成新rosbag文件；从新rosbag文件提取三维坐标和点云强度，将三维坐标和点云强度按第一预设帧数写入bin文件，按顺序将标签文件的标注信息按第二预设帧数写入txt文件，输出bin文件和txt文件，通过bin文件和txt文件显示点云文件。解决相关技术中点云数据处理方法不能用于激光雷达点云深度学习训练，且数据结果不精确等问题，提高数据的精确度。
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公开(公告)号：CN114926662A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210601774.4
申请日：2022-05-30
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G06V10/72 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供一种数据处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质，包括：获取第一点云文件集合和第一标注文件集合；将第一点云文件从第一点云文件集合中删除，得到第二点云文件集合，第一标注文件集合中不包括与第一点云文件相关联的标注文件；将第一标注文件从第一标注文件集合中删除，得到第二标注文件集合，第一点云文件集合中不包括与第一标注文件相关联的点云文件；将第二标注文件从第二标注文件集合中删除，得到第三标注文件集合，并将与第二标注文件关联的点云文件从第二点云文件集合中删除，得到第三点云文件集合，第二标注文件中包括第一三维标注框。通过该方法，可以提高数据处理的效率。
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