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[发明专利]图像、激光雷达和4D毫米波多模态融合的3D目标检测方法-CN202310631912.8在审
发明人：冯欣;黄孝军;单玉梅;何桢苇 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及图像、激光雷达和4D毫米波多模态融合的3D目标检测方法。本发明包括以下步骤：S1：采用图像特征提取模块提取图像的高层语义信息；S2：经过语义分割模块将图像特征映射到点云空间中去；S3：使用多模态融合模块、2D骨干网和RPN检测头完成最终的检测任务。本发明通过多模态融合更好的利用各自传感器的优势，将点云信息和图像信息进行互补融合进一步提升3D目标检测方法的性能，以获得更准确、更全面和鲁棒的行驶环境信息；将包含丰富语义信息的图像特征映射到点云空间，增强了点云的语义特征，有效去除了点云空间中的噪声对检测任务的影响。
图像激光雷达毫米波多模态融合目标检测方法

[发明专利]自动驾驶系统的仿真测试方法、装置、设备及存储介质-CN202310967286.X在审
发明人：邓方源;单玉梅;吴锐;范思源;周遵言 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种自动驾驶系统的仿真测试方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取第一道路场景信息，并对第一道路场景信息执行优化操作，生成第二道路场景信息。接收来自管理设备的第一管理指令，并响应于第一管理指令，基于第二道路场景信息，构建目标仿真场景。通过目标仿真场景，对自动驾驶系统进行仿真测试，生成目标测试信息。其中，优化操作包括：将待优化道路场景信息输入自动驾驶系统，生成行车记录信息。基于行车记录信息，通过强化学习对待优化道路场景信息进行优化，生成优化后的道路场景信息。向管理设备发送第一验证信息。由此，可以提高对自动驾驶系统的仿真测试结果的准确性。
自动驾驶系统仿真测试方法装置设备存储介质

[发明专利]一种密集场景下多目标跟踪方法-CN202310632534.5在审
发明人：冯欣;孙谊;单玉梅;杨瀚之 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及一种密集场景下多目标跟踪方法，包括如下步骤：将视频段中第i帧图像输入目标检测网络，使用ECC进行检测框修正获得当前帧检测框，将当前帧检测框中置信度高于阈值的定义为高分框，否则定义为低分框，高分框与现有轨迹进行特征匹配，将未匹配上的现有轨迹与高分框的IOU距离矩阵通过匈牙利算法进行匹配；再将处理后未匹配上的现有轨迹与低分框的IOU距离矩阵通过匈牙利算法进行匹配；刚跟踪上的轨迹与刚消失的轨迹进行特征匹配；使用线性差值补全轨迹；如果视频段结束输出跟踪结果，否则输入下一帧图像。
一种密集场景多目标跟踪方法

[实用新型]一种用于天然草地快速恢复的肥料播撒装置-CN202320512794.4有效
发明人：温超;单玉梅;殷国梅;刘欣超;常虹;陈海军;张璞进;刘思博;王海明;伊风艳;青格乐;木兰;赵敏 -专利权人：内蒙古自治区农牧业科学院
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： A01C23/04 文献下载
摘要：本实用新型提供的一种用于天然草地快速恢复的肥料播撒装置，包括：播种箱，肥料盒固定安装于播种箱的四侧表面位置处，肥料盒的上侧均连接有与播种箱相通的导管。本实用新型提供的一种用于天然草地快速恢复的肥料播撒装置，通过播种箱上侧安装的太阳能供电模块给装置整体供电，在使用过程中无需人工频繁管理，通过伺服电机输出端螺纹套杆的驱动作用，即可带动挤压反馈板向上挤压肥料盒内部的液体肥料，通过导管导入播种箱的内部，与水混合再通过喷头向底部四侧土壤播撒肥料，有效的解决了现有其提供的一种土壤肥料播撒装置在播撒前需要人工调配水溶性肥料，不能够实现机械自动添加水溶性肥料来减少人工投入的问题。
一种用于天然草地快速恢复肥料播撒装置

[发明专利]一种目标跟车距离计算系统及计算方法-CN202210114929.1有效
发明人：尹旭;黄杉;肖友;张飞龙;单玉梅;张鹏 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2022-01-31 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： B60W30/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种目标跟车距离计算系统及计算方法，本发明采集驾驶员在自动驾驶系统关闭时的自然驾驶数据，将稳定跟车场景时的车速、道路曲率半径、跟车平均距离等特征，并将特征数据存入存储器待后续机器学习训练使用，采用多层感知器对目标跟车距离进行建模，待满足机器学习训练所需的最小数据要求后，对目标跟车距离模型进行训练；待车辆进入自动驾驶状态后，训练完成后的模型可以根据各类输入信息进行目标跟车距离的实时计算.本发明不依赖于大数据分类，可以在车端收集本车驾驶员的驾驶信息以实现最贴近驾驶员风格的目标距离建模，且可以考虑天气、路况、夜晚等因素对跟车距离的影响，有效提升自适应巡航功能对驾驶员的适应性。
一种目标距离计算系统计算方法

[实用新型]一种天然草地恢复装置-CN202320512723.4有效
发明人： 单玉梅;陈海军;温超;殷国梅;刘欣超;张璞进;常虹;刘思博;伊风艳;王海明;青格乐;赵敏;木兰 -专利权人：内蒙古自治区农牧业科学院
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： A01B77/00 文献下载
摘要：本实用新型提供的一种天然草地恢复装置，包括平台板，第一伺服电机固定安装于平台板的上表面左右两侧位置处，平台板的左右两侧底部均对应第一伺服电机的输出端安装有转盘套。本实用新型提供的一种天然草地恢复装置，通过平台板两侧第一伺服电机与自动升降杆的配合可以自动放下螺纹套筒进行草地恢复播生物炭，通过下料仓中螺母套板安装的第二伺服电机的驱动作用，可以控制下料口的打开状态，可以在地面深处排出生物炭，提高生物炭与地面土壤的结合程度，有效的解决了现有其提供的一种用于草地恢复的生物炭抛撒装置在抛撒过程中不能够将用于修复的物料埋入地面以下的问题。
一种天然草地恢复装置

[发明专利]一种自动驾驶纵向减速度合理性校验方法及系统-CN202111397676.5有效
发明人：刘富钰;蒲星;谢乐成;单玉梅;王黎萌 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： B60W60/00 文献下载
摘要：本发明公开一种自动驾驶纵向减速度合理性校验方法及系统，包括：1，对输入信号进行合理性校验；2，计算当前车辆的最小安全距离；3，计算安全减速度上限和安全减速度下限；4，根据当前车辆的最小安全距离、安全减速度上限、安全减速度下限，以及自动驾驶纵向控制主控模块的刹车减速度信息，判断纵向减速度合理性校验是否通过；5，纵向仲裁；6，输出信号校验。本发明可以在不增加硬件成本的情况下，在原有车辆自动驾驶纵向控制主控模块的基础上，增加自动驾驶纵向控制的合理性校验，确保故障发生时车辆自身能够及时采取安全措施。
一种自动驾驶纵向减速合理性校验方法系统

[实用新型]一种驼绒藜属植物种子苞片去除的装置-CN202223440289.8有效
发明人：伊风艳;闫晓红;刘欣超;杨鼎;单玉梅;温超 -专利权人：内蒙古自治区农牧业科学院;中国农业科学院草原研究所
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： A01C1/00 文献下载
摘要：本实用新型提供一种驼绒藜属植物种子苞片去除的装置，包括：固定框；加强筋，加强筋设置于所述固定框的顶部，加强筋的外侧面固定安装有透明罩，透明罩和加强筋的内部固定安装有固定圈，固定圈的内侧面的两侧均开设有限位槽，限位槽的内侧面滑动连接有限位块，限位块的一侧固定安装有转动圈，转动圈的内侧面转动连接有转动杆，转动杆的顶部固定安装有摇柄。本实用新型提供的一种驼绒藜属植物种子苞片去除的装置，通过加强筋、透明罩、固定圈、限位槽、限位块、转动圈、转动杆、摩擦板和不锈钢网等结构相互进行配合，在使用的时候，方便使用者对苞片去除的情况进行观察，方便使用者进行操作，也避免直接使用手进行去除苞片，增加了去除的效率。
一种驼绒植物种子去除装置

[发明专利]颠簸状态识别方法及装置、目标跟踪方法及装置-CN202310679724.2在审
发明人：冯贵渝;胡友呈;樊冬雪;单玉梅;吴锐 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，尤其涉及一种颠簸状态识别方法及装置、目标跟踪方法及装置。识别方法包括：采集包含跟踪目标的当前帧图像和历史帧图像；基于历史帧图像预估各跟踪目标在当前帧图像中的预估包围框；从当前帧图像中获取各跟踪目标的实际包围框；获取所述预估包围框与所述实际包围框相匹配的数量，得到匹配数量；若匹配数量为零，则判定摄像头处于颠簸状态。采用该方法可降低由于颠簸状态判断不准确致使没有及时采取正确的跟踪方法，而导致目标跟踪失败的几率。
颠簸状态识别方法装置目标跟踪

[发明专利]一种多模态融合的3D目标检测方法-CN202310605073.2在审
发明人：冯欣;曾俊贤;单玉梅;何桢苇 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明涉及一种多模态融合的3D目标检测方法，首先构建整体网络，所述整体网络包括是激光雷达特征提取分支、4D毫米波特征提取分支、特征融合模块、2D骨干网和RPN检测头，然后获取自动驾驶的真实数据对整体网络进行训练，最后将当前采集的激光雷达点云数据和4D毫米波点云数据输入训练好的整体网络，输出检查结果。通过实验证明该方法的有效性，并通过与其他方法在Astyx HiRes2019数据集上进行对比实验，展示了本发明具有最佳的性能表现。
一种多模态融合目标检测方法

[发明专利]一种基于小数据集的图像方法-CN202310631505.7在审
发明人：冯欣;钟声;单玉梅;明镝 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于小数据集的图像方法，包括如下步骤：获取现有小数据集，将小数据集中的每张图像作为一个训练样本；构建和训练网络模型FocalViT，对于Transformer模块的输入层：用全局平均池化令牌替换分类令牌作为分类头的输入；将Transformer模块的自注意力模块修改为焦点注意力模块；将训练样本输入FocalViT，并根据损失函数值反更新FocalViT的参数，当损失函数值不再变化时，得到训练好的FocalViT；对于一张图片将其输入训练好的FocalViT中，即输出分类结果。该方法不依赖大量有标签的数据集，减少人工标注成本，并且在小数据集上分类准确率高。
一种基于数据图像方法

[发明专利]基于对比损失的无监督跟踪模型训练方法-CN202310631895.8在审
发明人：冯欣;杨倩;单玉梅;杨瀚之;明镝 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及无监督跟踪技术领域，尤其涉及一种基于对比损失的无监督跟踪模型训练方法。步骤如下：S1:利用视频帧内部及相邻视频帧目标之间的关系来构成约束的SSCI模块；S2:根据每帧图像内的不同目标的特征互相设置为负样本，并将相邻帧相似的相邻帧目标设为正样本对，并以此构建对比损失S3:使用基于自监督对比损失的变式损失对嵌入特征进行约束。本发明提供的一种基于对比损失的无监督跟踪模型训练方法，依靠帧内物体必不相同的先验推远目标之间的相似度；然后受到自监督学习方法的启发，将短间隔两帧间的相似物体匹配为正样本对来增强特征的跨帧表达能力；最后依据正、反向匹配必须一致的先验进一步增强特征的跨帧表达能力。
基于对比损失监督跟踪模型训练方法

[实用新型]一种水培育苗的装置-CN202223439624.2有效
发明人：伊风艳;杨鼎;单玉梅;闫晓红;温超 -专利权人：内蒙古自治区农牧业科学院;中国农业科学院草原研究所
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： A01G31/06 文献下载
摘要：本实用新型提供一种水培育苗的装置，包括：固定框；滑槽，所述滑槽分别开设于所述固定框的内侧面的两侧的顶部，所述滑槽的内侧面固定安装有滑杆，所述滑杆的外侧面滑动连接有滑套，所述滑套的外侧面固定安装有滑板，所述滑板的一侧固定安装有挡板；螺纹套。本实用新型提供的一种水培育苗的装置，通过滑槽、滑杆、滑套、滑板、挡板、螺纹套、螺纹杆、转动板、齿轮和齿条等结构相互进行配合，在使用的时候，使用者只需要转动其中一个螺纹杆，然后通过齿轮和齿条的传动两个，使另一个螺纹杆进行同步转动，从而对培育盘的高度进行调节，这样一来方便使用者进行操作，操作简单，不需要同时转动两个螺纹杆对培育盘的高度进行调节。
一种水培育苗装置

[发明专利]一种多尺度的计数方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310449924.9在审
发明人：张琪;胡小琼;廖刚;单玉梅;罗咏刚 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本申请提供一种多尺度的计数方法、装置、电子设备及存储介质，涉及视觉技术领域，能够同时对人群和车辆进行计数，提高了对车辆和人物混合计数时的准确性。该方法包括：获取待检测图像；对待检测图像进行特征提取，得到不同尺度下的多个特征图像；根据多个特征图像，生成多个融合特征图像；对于多个融合特征图像中的每个融合特征图像，基于融合特征图像，得到融合特征图像对应的目标物体密度估计图；根据多个融合特征图像中每个融合特征图像对应的目标物体密度估计图，确定待检测图像中目标物体的数量，目标物体包括人物或者车辆。
一种尺度计数方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于多视角连续学习的分类方法、装置、设备及存储介质-CN202310139681.9在审
发明人：胡小琼;廖刚;张琪;单玉梅;罗咏刚 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种基于多视角连续学习的分类方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取第一视角图像数据和第二视角图像数据，融合第一视角图像数据和第二视角图像数据，得到双视角融合数据，并将双视角融合数据输入至预先学习的多个分类器，得到每个分类器输出的双视角融合数据所属类别的概率，基于每个分类器输出的双视角融合数据所属类别的概率，聚合得到最终分类结果。由此，解决了传统深度学习模型的融合过程具有一定的偶然性，模型无法记住或识别先前状态，导致难以处理对之前状态的重新访问等问题，从而进一步提升无人驾驶系统在复杂场景中的安全性与稳定性。
基于视角连续学习分类方法装置设备存储介质

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