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[发明专利]一种基于GPU的GMM点云配准方法-CN202011476228.X有效
发明人：文博 -专利权人： 北京超星未来科技有限公司
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本申请实施例中提供了一种基于GPU的GMM点云配准算法，属于计算机技术领域，具体包括，提取目标点云的XYZ坐标数据并描绘其特征信息，包括将目标点云数据存储至GPU，绘制基底直方图条目和计算高斯分布；提取源点云的XYZ坐标数据；设定位姿搜索参数；位姿搜索预处理，包括在GPU分配数组空间、分配GPU并行空间和计算得到变换点云集；层次化位姿搜索，包括分配GPU顶层搜索并行空间、计算得到搜索点云集、逐层级搜索直到找到最优位姿并输出。通过本申请的处理方案，解决了传统算法在计算时出现的过拟合和数值错误的问题，提高了GMM点云配准计算速度。
一种基于 gpu gmm 点云配准方法

[发明专利]目标根据方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质-CN202310569220.5在审
发明人：汪玉;赵亚丽;陈义飞;邱中原;刘浩;高思聪;梁爽 -专利权人： 北京超星未来科技有限公司;清华大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本公开提供了一种目标跟踪方法及装置、电子设备、计算机可读介质，该方法包括：获取目标车辆对应的三维点云数据以及所述目标车辆的运动信息，其中，所述三维点云数据包括多个三维点的三维坐标以及每个三维点对应的反射率；根据所述三维点云数据确定目标障碍物的检测信息，其中，所述检测信息包括所述目标障碍物的位置信息；以及根据所述目标障碍物的位置信息以及所述车辆运动信息确定所述目标障碍物的目标跟踪轨迹。根据本公开的实施例能够根据三维点云数据实现对目标障碍物的准确感知，减少目标障碍物的误检和漏检，提升列车运行效率和安全。
目标根据方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种芯片测试系统、方法、计算机设备及可读存储介质-CN202310674487.0在审
发明人：郑成林;王雨顺;梁爽 -专利权人： 北京超星未来科技有限公司
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G01R31/28 文献下载
摘要：本申请公开一种芯片测试系统、方法、计算机设备及可读存储介质，该系统包括硬件子系统和软件子系统，硬件子系统包括通过测试座连接的多组待测试芯片和板卡，软件子系统包括一个客户端和多个服务端，客户端安装有全部参考测试内容，服务端对应的程序安装于板卡，各服务端对应不同的板卡。客户端根据用户输入从全部参考测试内容中确定各板卡对应的目标测试内容，并将目标测试内容发送至对应板卡上的服务端；各服务端在对应的一组待测试芯片和板卡上运行目标测试内容，并将测试结果发送至客户端。本申请中的客户端可以控制多个芯片测试的流程，并且所有测试内容均安装在客户端，可以根据用户输入调整芯片测试的内容，实现高效率的芯片测试。
一种芯片测试系统方法计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种点云数据分割方法及装置-CN202011480679.0有效
发明人：张凯;于春磊;陈义飞;赵亚丽 -专利权人： 北京超星未来科技有限公司
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种点云数据分割方法及装置，该方法包括：对待分割点云数据进行区域划分，得到多个点云子区域；针对每一点云子区域，基于该点云子区域的各点云数据，确定该点云子区域对应的待利用点云数据；在点云子区域的点云数据的数量满足预设条件的情况下，基于待利用点云数据及预设平面拟合方式，拟合出该点云子区域对应的待利用平面；利用该点云子区域的点云数据、该点云子区域对应的待利用平面及预设分割阈值确定方式，确定该点云子区域对应的分割阈值；基于该点云子区域对应的待利用平面及分割阈值，对该点云子区域的各点云数据进行分割，以确定待分割点云数据中表征前景和背景的点云数据，实现对点云数据的前景和背景的准确分割。
一种数据分割方法装置

[发明专利]一种三维目标检测系统及方法-CN202010429109.2有效
发明人：邱中原;赵亚丽;马鹏飞;赵赛 -专利权人： 北京超星未来科技有限公司
申请日： 2020-05-20 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种三维目标检测系统及方法，系统包括：第一学习处理单元获得待检测点云数据对应的点云柱及对应的位置索引；获得各点云柱中各点云数据对应的局部特征信息；利用预设数据组合方式及点云柱中目标点云数据对应的局部特征信息，确定待检测点云数据对应的特征信息块；基于特征提取层及特征信息块，确定点云数据初始特征信息；数据处理单元基于每一点云柱对应的位置索引，排列点云数据初始特征信息中每一点云柱对应的初始特征信息，得到待检测点云数据对应的目标特征信息；第二学习处理单元基于特征检测层及待检测点云数据对应的目标特征信息，确定待检测点云数据中各三维目标对应的检测信息，以实现三维目标检测速度的提高。
一种三维目标检测系统方法

[发明专利]汽车及车载DC/DC转换模块、供电系统、驾驶方法-CN202310409715.1在审
发明人：赵国栋;梁爽 -专利权人： 北京超星未来科技有限公司
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： H02M3/04 文献下载
摘要：本申请公开一种汽车及车载DC/DC转换模块、供电系统、驾驶方法，所述转换模块包括DC/DC转换器和微控制器；微控制器满足ASIL‑D安全等级且其输入端分别与DC/DC转换器的输入端IN、状态监测端PGOOD、使能端EN和输出端OUT端连接，微控制器的输出端与智能驾驶控制器连接；微控制器根据DC/DC转换器的输入电压、内部运行状态、使能状态以及输出电压判断DC/DC转换器的故障状态，使智能驾驶控制器根据故障状态控制车辆的驾驶模式。本发明解决了满足功能安全的电源芯片选型困难，采购不便以及带载能力小的问题。
汽车车载 dc 转换模块供电系统驾驶方法

[发明专利]获取神经网络架构的性能预测模型的方法与系统-CN202310569947.3在审
发明人：梁海玉;唐长成;陆天翼;梁爽 -专利权人： 北京超星未来科技有限公司;清华大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请公开一种获取神经网络架构的性能预测模型的方法与系统，方法包括：获取神经网络的原始架构。根据神经网络的原始架构，获取神经网络的原始通道数。根据原始通道数的稀疏度的采样区间，获取第一子采样区间。根据第一子采样区间，获取重构的神经网络中2D卷积层的通道数的稀疏度。根据重构的神经网络中2D卷积层的通道数的稀疏度，获取重构的神经网络中2D卷积层的通道数的更新值。根据重构的神经网络中2D卷积层的通道数的更新值，获取重构的神经网络。以及根据重构的神经网络，获取神经网络架构的性能预测模型。
获取神经网络架构性能预测模型方法系统

[发明专利]任务处理方法、装置、设备及存储介质-CN202310729006.1在审
发明人：郑成林;王雨顺;梁爽 -专利权人： 北京超星未来科技有限公司
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本申请公开一种任务处理方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括创建第一进程作为服务端，在第一进程内将与NPU数量相同的线程一一对应的绑定至NPU上，生成与NPU数量相同的任务队列和一公共队列，每个NPU对应一任务队列；创建第二进程或线程作为客户端；客户端向服务端下发任务；服务端监听任务，并判断任务的类型，根据任务的类型将该任务存放至对应的任务队列或公共队列；每个NPU的线程从该NPU的任务队列或公共队列中获取任务，执行任务，并将任务执行结果反馈给客户端。本发明避免了在绑定调度和自由调度模式下对NPU资源的抢占问题。
任务处理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种用于3D点云的目标实时跟踪方法和系统-CN202310395082.3在审
发明人：高思聪;邱中原;陈义飞;梁爽 -专利权人： 北京超星未来科技有限公司
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于3D点云的目标实时跟踪方法和系统。所述方法包括：将轨迹库中的多个轨迹中的每个的卡尔曼滤波状态预测到输入的检测框的时间戳，并输出所述多个轨迹中的每个相对应的预测框；将所述检测框和所述预测框进行匹配，并输出匹配结果；当所述匹配结果为所述匹配的所述检测框和所述匹配的所述预测框时，通过所述匹配的所述检测框更新所述匹配的所述预测框的轨迹的卡尔曼滤波状态和所述轨迹的分数；当所述匹配结果为所述未匹配的所述检测框和未匹配的所述预测框时，基于所述未匹配的所述检测框产生新的轨迹，并且基于所述未匹配的所述预测框更新所述轨迹的分数。通过本公开的处理方案，在提高了目标实时识别的准确性的同时缩短了处理时间。
一种用于目标实时跟踪方法系统

[发明专利]一种芯片或设备的相机接口故障诊断方法及系统-CN202310382560.7在审
发明人：赵国栋;梁爽 -专利权人： 北京超星未来科技有限公司
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明公开一种芯片或设备的相机接口故障诊断方法及系统，属于故障诊断领域，该方法包括：获取相机数据；将所述相机数据复制为两组；将一组所述相机数据发送至相机输入口，并通过相机输出口显示，得到第一图像；将另一组所述相机数据进行格式转换并显示，得到第二图像，第二图像和第一图像格式相同；获取第一图像和第二图像；针对每一个像素点，比较第一图像和第二图像的像素值是否相同；若所述第一图像和第二图像中像素值相同的像素点个数未达到设定阈值，则所述相机接口存在故障。本发明能够自动识别相机接口输出的图像是否正确，进而确认芯片或设备的相机接口是否为故障状态。
一种芯片设备相机接口故障诊断方法系统

[发明专利]用于自动驾驶的神经网络架构自动优化部署方法及装置-CN202010520900.4有效
发明人：唐长成;陆天翼;李文硕;宁雪妃 -专利权人： 北京超星未来科技有限公司
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种用于自动驾驶的神经网络架构自动优化部署方法及装置。该方法包括：获取客户端发送的初始数据，根据初始数据得到训练数据集和测试数据集；接收客户端发送的搜索配置条件；从与搜索空间范围匹配的搜索空间中抽样得到候选网络架构，根据训练数据集对各候选网络架构进行预设数量的训练得到各候选网络模型，根据测试数据集计算各候选网络模型的回报值；确定回报值从高到低排列的前N个候选网络模型，对各候选网络模型进行训练得到目标网络模型，并根据测试数据集计算各目标网络模型的准确率，将准确率最高的目标网络模型作为最终网络模型，并自动部署最终网络模型。应用本发明实施例提供的方案，能够提高模型优化效率。
用于自动驾驶神经网络架构优化部署方法装置

[发明专利]一种训练样本数据的获取方法、处理方法、装置及系统-CN201911406291.3有效
发明人：张剑;钟绍宸;孙学文;王奎 -专利权人： 北京超星未来科技有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本说明书公开一种训练样本数据的获取方法、处理方法、装置及系统，其中适于在边缘计算服务器上执行的数据获取方法，包括：根据当前训练集训练目标模型，基于所述当前目标模型，获得评估数据样本对当前目标模型重要性的当前重要性计算模型，通过所述当前重要性计算模型对测试集中每一数据样本计算重要性评估值，获得重要性均值Lave；将所述当前重要性计算模型的参数和重要性均值Lave以广播方式发送给各边缘设备；根据收到的各边缘设备的接入机会参数值计算各设备的接入概率，向接入概率最大的边缘设备发送传输触发命令；接收边缘设备依据当前重要性计算模型和重要性均值Lave进行筛选后发送的数据，将所述数据加入当前训练集，以使目标模型参数得到更新。
一种训练样本数据获取方法处理装置系统

[发明专利]一种基于GPU的NDT点云配准算法、装置及电子设备-CN202110145479.8有效
发明人：文博;张剑;梁爽;陆天翼;熊祺;姜晓旭 -专利权人： 北京超星未来科技有限公司
申请日： 2021-02-02 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本申请实施例中提供了一种基于GPU的NDT点云配准算法、装置及电子设备，属于点云配准计算机技术领域，算法包括：提取目标点云数据，提取源点云数据，计算高斯近似常量，给定初始猜测位姿，对源点云中的点进行变换，计算Jacobian矩阵和Hessian矩阵，判定经位姿变换后的源点云中的点是否为有效点，计算每个有效点的梯度向量和Hessian矩阵H并分别加和，将加和后的和H'利用Jacobi方法实现奇异值分解方程求出位姿增量及其范数并对位姿增量进行并归一化，进行线搜索算法更新位姿增量，根据新的位姿变换对源点云进行变换，并重复梯度向量和Hessian矩阵以及位姿增量的求解过程，迭代得出最优变换位姿。通过本申请的处理方案，降低算法在CPU端的的高延时问题，提高了GPU的工作效率。
一种基于 gpu ndt 点云配准算法装置电子设备

[发明专利]三维点云模型的剪枝方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310038519.8在审
发明人：陈义飞;邱中原;刘浩;梁爽 -专利权人： 北京超星未来科技有限公司
申请日： 2023-01-26 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种三维点云模型的剪枝方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：对三维点云模型进行稀疏化训练，得到稀疏化三维点云模型；解析所述稀疏化三维点云模型的整体结构，得到多个可剪枝层；根据各可剪枝层的权重参数确定剪枝顺序；根据所述剪枝顺序依次迭代剪枝，并计算每次剪枝后模型的剪枝率，直至剪枝后模型的剪枝率处于预设剪枝率范围。这样，可解析三维点云模型中涉及的3D稀疏卷积和2D卷积模块，并以一种友好的剪枝策略来实现三维点云模型大幅度剪枝，使得剪枝后模型与原始模型的精度误差尽可能小，确保剪枝后模型的精度。
三维模型剪枝方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]点云目标检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310038520.0在审
发明人：陈义飞;邱中原;刘浩;梁爽 -专利权人： 北京超星未来科技有限公司
申请日： 2023-01-26 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种点云目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：通过雷达、相机采集三维点云数据、二维图像；通过3D稀疏点特征提取模块、3D稀疏体素特征提取模块对三维点云数据提取3D点级特征、3D体素特征；通过2D特征提取模块提取初始透视图的2D透视特征；通过2D特征提取模块对归一化图像数据提取2D像素特征；通过多模态特征融合模块将3D点级特征、3D体素特征、2D透视特征、2D像素特征进行融合，得到最终融合特征；通过预测模块对最终融合特征进行计算，得到障碍物目标的三维信息。这样，深度融合多种特征，最终由丰富的融合特征来预测场景中障碍物目标的3D边界检测框，达到更鲁棒的检测效果。
目标检测方法装置电子设备存储介质

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