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公开(公告)号：CN107977853A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201710994836.1
申请日：2017-10-23
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司 , 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种汽车企业客户流失建模与分析方法，主要步骤如下：1)构建汽车企业客户流失模型需要的变量。所述变量通过降维产生；降维方法主要包括主成分分析法、SOM网络学习算法和FCM聚类法。2)降维后的变量去解释原来的大部分变量，从而将相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。3)所述彼此相互独立或不相关的变量制成样本集。4)利用Boosting算法输出的强分类器H(x)对所述汽车企业客户流失分析的分类回归树模型进行优化，得到汽车企业客户流失分析模型，从而分析汽车企业客户流失原因。
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公开(公告)号：CN108022325A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201710994804.1
申请日：2017-10-23
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司 , 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种汽车发动机数据采集与故障隐患分析预警模型，主要包括以下步骤：1)实时采集怠速车辆的车况数据。2)对采集到的车况数据进行故障特征参数提取。3)分析故障特征参数的主成分。4)数据标准化。5)故障风险分析。本发明能直观地从地图上找到可能发生故障的车辆，从而找出发动机容易发生故障的零部件。根据分析结果，可以及时对可能发生故障的零部件进行检测，提前预防故障的发生，并指导研发产品设计改进。
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公开(公告)号：CN119810764A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411825221.2
申请日：2024-12-12
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术，揭露了一种面向交通场景的多模态点云语义分割方法，包括：获取三维点云数据和RGB图像数据，查询像素点与点云的对应关系得到像素‑点云映射关系；将三维点云数据转换为体素网格视图和范围平面视图，并提取三维点云数据的点云特征，提取图像数据的图像特征，提取范围平面视图特征以及提取体素特征；汇总点云特征、范围平面视图特征以及体素特征得到多视图融合特征，将多视图融合特征与图像特征进行特征融合，得到多模态融合特征，并根据所述多模态融合特征识别所述交通场景下的物体。本发明还提出一种面向交通场景的多模态点云语义分割装置、电子设备及存储介质。本发明可以保证交通场景中的物体的有效识别和检测。
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公开(公告)号：CN119810192A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411824409.5
申请日：2024-12-12
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，涉及一种深度学习相机位姿估计方法，包括获取相机拍摄的图像；提取图像的场景特征；利用预设注意力机制对场景特征的通道信息、空间信息和区域关注度信息进行提取和整合，得到增强场景特征；根据增强场景特征确定图像的六自由度相机位姿。本发明还提出一种深度学习相机位姿估计系统、设备以及存储介质。本发明可以提高用于执行所述深度学习相机位姿估计方法的深度学习模型的特征提取能力和适应性。
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公开(公告)号：CN119693550A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411772621.1
申请日：2024-12-04
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供了基于运动信息与高斯溅射的路面新视角合成方法，包括：获取路面点云和路面轨迹点集合；对路面轨迹点集合进行分段处理，获取每段轨迹的轨迹旋转矩阵；在路面点云的每个数据点位置生成一个高斯球，初始化高斯球的属性信息，其中，将每段轨迹的轨迹旋转矩阵设置为所述每段轨迹对应点云生成的高斯球的旋转矩阵；迭代优化高斯球除旋转矩阵之外的属性信息直到达到停止优化条件；将迭代优化停止时高斯球属性对应生成的渲染图像作为路面新视角合成图像。本发明还提供了一种基于运动信息与高斯溅射的路面新视角合成装置，一种计算机程序产品以及一种电子设备，本发明使新视角的路面合成图像更加清晰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119887825A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411954195.3
申请日：2024-12-27
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及图像处理技术，揭露了一种基于gaussian splatting算法的交通场景动态物体分离方法，包括：获取交通场景中动态物体点云以及静态背景点云；根据所述动态物体点云构建动态物体模型，以及根据所述静态背景点云构建静态背景模型；将所述动态物体模型以及所述静态背景模型进行组合，并利用预设的基于gaussian splatting的场景渲染算法渲染出组合场景图像。本发明还提出一种基于gaussian splatting算法的交通场景动态物体分离装置、电子设备及存储介质。本发明可以提高基于gaussian splatting算法的交通场景动态物体分离的准确性，并能够提升在交通场景中动态物体的图像重建效果。
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公开(公告)号：CN119648915A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411851809.5
申请日：2024-12-16
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，涉及基于单视图的车辆多视角高保真图像生成方法包括：获取车辆图像和拍摄车辆图像的相机对应的相机参数信息；构建隐式表达模型的网络结构；提取车辆图像的特征得到形状特征和纹理特征；以车辆几何中心为原点构建规范化坐标系，并确定相机在规范化坐标系的规范化参数信息；根据形状特征、纹理特征和规范化参数信息确定隐式表达模型网络的网络参数，得到车辆的三维隐式表达模型；根据三维隐式表达模型得到车辆在给定视角的视角图像。本发明还提出一种基于单视图的车辆多视角高保真图像生成系统、设备以及存储介质。本发明可以减少因车辆图像采集角度限制导致对车辆三维隐式表达模型的重建产生影响的可能性。
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公开(公告)号：CN108022325B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201710994804.1
申请日：2017-10-23
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司 , 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种汽车发动机数据采集与故障隐患分析预警模型，主要包括以下步骤：1)实时采集怠速车辆的车况数据。2)对采集到的车况数据进行故障特征参数提取。3)分析故障特征参数的主成分。4)数据标准化。5)故障风险分析。本发明能直观地从地图上找到可能发生故障的车辆，从而找出发动机容易发生故障的零部件。根据分析结果，可以及时对可能发生故障的零部件进行检测，提前预防故障的发生，并指导研发产品设计改进。
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公开(公告)号：CN119784933A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411781321.X
申请日：2024-12-05
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，涉及一种自动驾驶场景三维重建方法，包括：获取自动驾驶场景的训练图像数据集；将初始训练图像中动态遮挡物区域和天空区域从初始训练图像中去除，得到第二训练图像；基于第二训练图像得到所述自动驾驶场景去除动态遮挡物和天空后的稀疏点云；根据稀疏点云构建自动驾驶场景的三维高斯模型，并对三维高斯模型的参数进行优化处理，得到优化后的自动驾驶场景三维模型；对优化后的自动驾驶场景三维模型中天空区域和动态遮挡物区域进行重建，得到最终的自动驾驶场景三维模型。本发明还提出一种自动驾驶场景三维重建系统、设备以及存储介质。本发明可以提高存在动态遮挡物的场景下三维重建质量。
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公开(公告)号：CN119579951A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411521287.2
申请日：2024-10-29
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06N3/045 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于Co‑Detr模型和SAM大模型的车辆场景图像数据自动标注方法和系统，方法包括以下步骤：获取待识别车辆场景图像；利用车辆场景目标检测模型对待识别车辆场景图像进行目标检测，输出车辆目标粗标注框；将车辆目标粗标注框输入至车辆场景语义分割模型中，得到目标掩码；将所述目标掩码转换为目标矩形包围框和多边形包围框，完成车辆自动标注；系统包括数据集获取和预处理单元、模型构建单元、模型训练单元、车辆场景图像识别单元；本发明使用已经标定的车辆场景图片训练Co‑Detr模型以及进行微调SAM大模型，以更好处理车辆场景自动标注任务。
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