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[发明专利]一种GAN网络模型及实现样本自动清洗、辅助标记的方法-CN202010141915.X有效
发明人： 詹东旭;张胜森;郑增强 -专利权人：武汉精立电子技术有限公司;武汉精测电子集团股份有限公司
申请日： 2020-03-04 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于面板自动光学检测技术领域，公开了一种GAN网络模型及实现样本自动清洗、辅助标记的方法，提供的GAN网络模型包括依次连接的通过训练获得的生成器网络和判别器网络，生成器网络能根据输入样本图片得到重构样本图片以及残差图，判别器网络能够根据重构样本图片获得输入样本图片的异常评分。利用GAN网络模型，针对分类样本输出异常评分，针对检测样本或分割样本，根据残差图输出异常区域轮廓列表，实现样本的自动清洗；针对负样本，根据残差图输出异常区域边界框列表或异常区域轮廓列表，对负样本进行辅助标记。本发明解决了现有技术中人工标记面板样本的成本较高、容易出现漏标或误标、处理时间较长的问题。
一种 gan 网络模型实现样本自动清洗辅助标记方法

[发明专利]实时精准车道线检测和分类方法、系统及车辆-CN202310000205.9在审
发明人： 詹东旭;冯绪杨 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2023-01-02 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种实时精准车道线检测和分类方法、系统及车辆，包括：步骤1、采集车道线数据；步骤2、对数据清洗；步骤3、数据标注；步骤4、以LaneATT为初始模型架构，采用了神经网络架构搜索的方式，搜索出两个主干网络，其中一个为重型主干网络；另一个为轻量级主干网络；步骤5、将重型主干网络作为车道线检测老师模型，将轻量级网络作为车道线检测学生模型，并进行知识蒸馏，然后采用自注意力蒸馏方式将轻量级网络学习到的车道线特征做加强处理；步骤6、将车道线同时进行位置回归和分类，以实现同时对车道线的位置和类别的预测。本发明能够同时预测车道线位置和类别，且具有高实时性和低资源消耗。
实时精准车道检测分类方法系统车辆

[发明专利]车辆的鸟瞰图生成方法、装置、车辆及存储介质-CN202210745119.6在审
发明人： 詹东旭;单玉梅 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种车辆的鸟瞰图生成方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：获取车辆周围的多个感知信息并提取对应的二维特征图；按预设变换策略对每个二维特征图进行几何变换，得到第一特征图并进行特征融合和空间转换，得到不同时刻的单帧特征图；在当前时刻车辆坐标系下进行空间维度和时序维度的融合，生成第二特征图；根据第二特征图获取车辆周围的动态和静态障碍物特征，并基于动态和静态障碍物特征生成车辆周围的鸟瞰图。由此，本申请可以接收环绕车身360度的多个摄像头原始二维图像输入和/或激光雷达输入，并直接输出鸟瞰图视角下的感知信息，减少后处理的工作量，提高整个系统的鲁棒性。
车辆鸟瞰图生成方法装置存储介质

[发明专利]自动驾驶周视车道线模型训练和检测方法-CN202210653371.4在审
发明人： 詹东旭;单玉梅;冯绪杨 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2022-06-09 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明公开了自动驾驶周视车道线模型训练和检测方法，包括如下步骤：1）数据采集、清洗和标注：通过摄像头，获得多个视角的多段视频数据，以分段折线的方式对车道线进行标注；2）模型回归分支训练：对于前视和后视的图片，保持其原始状态直接送入模型进行训练；对于左前、右左后和右前、右后四个图像，分别进行逆时针或顺时针旋转，然后进行水平方向合并为一张图，旋转合并后送入模型进行训练；3）模型分类分支训练：4）模型部署推理。这样，本发明能够极大克服因Line Anchor先验的方向导致的侧面小角度的车道线无法检出的问题，使得其能够同时在前后和侧面都能较好检测出车道线。
自动驾驶车道模型训练检测方法

[发明专利]一种基于逆透视变换和点云投影的鸟瞰图语义分割标签生成方法-CN202210111850.3在审
发明人： 詹东旭;冯绪杨 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于逆透视变换和点云投影的鸟瞰图语义分割标签生成方法，该方法包括的步骤为：数据采集，利用同步信号同步同一时刻的相机和激光雷达数据，且每个时刻所有相机和激光雷达传感器数据的时间戳相差不超过设定值；数据标注，同一时刻的m张图像和n个点云数据联合标注，图像上面标出路面的静态区域，点云标注出动态物体3D包围盒；逆透视变换生成BEV标签的路面区域，基于仿射几何的逆透视变换，将各个相机视角的路面的语义分割标签透视到BEV画布上面并进行拼接，并对拼接后的图片进行精细化处理。本发明直接从某一时刻同步的原图和点云生成精确的鸟瞰图语义分割标签，避免了通过无人机航拍路面的方式获取鸟瞰图和进行标注，降低成本。
一种基于透视变换投影鸟瞰图语义分割标签生成方法

[发明专利]基于多帧语义点云拼接的鸟瞰图语义分割标签生成方法-CN202210114639.7在审
发明人： 詹东旭;冯绪杨 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2022-01-30 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于多帧语义点云拼接的鸟瞰图语义分割标签生成方法，1）在车辆上配置六个摄像头和激光雷达；2)利用标定板标定出每个摄像头的内参和相对于车身的外参，标定出激光雷达相对于车身的外参；3）同步同一个时刻的摄像头和激光雷达采集的数据；4）对同一个时刻摄像头采集的6张原图和激光雷达的点云图进行联合标注；5）将标注后的点云图转换到各个摄像头平面，并且利用图像的语义信息，给点云进行染色；6）将连续的多帧语义点云，拼接到以其中某一帧为基准的统一车身坐标系下，并且投影到BEV画布上。本发明，利用图像语义信息和点云信息，生成语义点云进行拼接，最后投影到鸟瞰图画布中自动生成，降低了数据标签的成本。
基于语义拼接鸟瞰图分割标签生成方法

[发明专利]一种基于车道线的俯仰角校准方法及可读存储介质-CN202210114932.3在审
发明人：冯绪杨;詹东旭;吴锐;李锐 -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： 2022-05-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于车道线的俯仰角校准方法及可读存储介质。所述方法包括：设置n个采样等级，各个采样等级对应车道线在x方向的不同坐标值；在各个采样等级下分别计算各对相邻车道线之间的消失点，并构成消失点集合；通过中值滤波，从消失点集合中选取最终消失点；基于最终消失点计算对应的俯仰角。本发明还公开了一种可读存储介质。本发明的俯仰角校准方法能够获取更稳定的消失点，从而能够提高车载相机俯仰角校准的准确性。
一种基于车道俯仰校准方法可读存储介质

[发明专利]一种车载相机外参自动标定方法-CN202111124527.1在审
发明人：冯绪杨;詹东旭;吴锐;卢天翔;方柱 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种车载相机外参自动标定方法，包括：在待标定的车载相机的摄像范围内设置编码板，所述编码板放置在水平地面上；所述编码板被划分为多个编码区域，每个编码区域的中心位置设置有标记，每个编码区域均对应一个编码和坐标位置，各个编码区域的编码和坐标位置不同，编码由标记的填充颜色和编码区域的背景颜色构成；拍摄图片，对图像进行静态标定得到焦距F和成像中心；根据成像基准坐标系与成像坐标系的旋转变换以及透射成像原理建立方程组，求解得到外参矩阵以及编码板相对于相机的位置；基于外参矩阵和编码板相对于相机的位置转换为车载相机的外参。本发明的车载相机外参自动标定方法，操作简单，准确度更高。
一种车载相机自动标定方法

[发明专利]产污治污排污全过程在线监控系统-CN202010449820.4在审
发明人：于兵;金俭;蔡伊秋;詹东旭 -专利权人：上海长风延华智慧环保科技有限公司;上海延华智能科技（集团）股份有限公司
申请日： 2020-05-25 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明提供一种产污治污排污全过程在线监控系统，解决了现有技术中只能简单的通过电流参数判断设备的运行状态，不能涉及到排污过程中全阶段的所有情况的判断，采集的参数也较为单一，无法接收实际情况采集更多有价值的数据，也无法进一步为污染物的排放总量提供数据支撑，以导致工业园区基础信息不全，环保专业人才缺乏、环境监管乏力，应急防控与政策更新不及时的问题，本发明提供一种产污治污排污全过程在线监控系统采用采集装置实时监控，以及采用对采集数据进行管理进行实时监控两种方式共同对工业园区固定污染源的产污治污排污全过程全阶段进行监测，通过移动互联网技术和大数据结合的方式实现工业园区环保精细化管理，帮助园区管理部门提高监管水平、帮助工业企业提高自身环保水平、满足国家排污许可证管理需求。
治污排污全过程在线监控系统

[发明专利]一种燃料电池用钴-氮共掺杂碳气凝胶催化剂及其制备方法-CN201810663492.0有效
发明人：李柯;余罡;花仕洋;吴昊;詹东旭 -专利权人：武汉船用电力推进装置研究所（中国船舶重工集团公司第七一二研究所）
申请日： 2018-06-25 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： H01M4/86 文献下载
摘要：本发明公开了一种燃料电池用钴‑氮共掺杂碳气凝胶催化剂及其制备方法，其核壳结构及材质构成为Co‑phen@CA；其中，载体为高温碳化后的碳气凝胶，活性组分为在碳气凝胶表面均匀分布的钴单质及其氧化物和碳化物；本发明以六水合硝酸钴与有机配体邻菲罗啉和吡啶2,6‑二羧酸在水热环境下反应生成了一类新颖的具有片状结构的金属有机骨架配合物材料，通过碳气凝胶对其进行包覆后形成了一类新的复合材料，而煅烧过程使用N2作为保护气体，明显降低了制备成本，将促进非贵金属催化剂的进一步发展。
一种燃料电池掺杂凝胶催化剂及其制备方法

[发明专利]一种快速收敛GammaTuning方法及系统-CN201910816551.8有效
发明人： 詹东旭;何光瑜;张胜森;郑增强 -专利权人：武汉精立电子技术有限公司;武汉精测电子集团股份有限公司
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G09G3/3208 文献下载
摘要：本发明涉及OLED显示屏检测技术领域，公开了一种快速收敛GammaTuning方法及系统。其方法是先进行粗调，粗调方法依据色度学原理分别同时调节X、Y、Z三刺激值使其收敛到XYZ三维空间的第一误差边界框内；然后进行微调，枚举出目标寄存器值，使得目标寄存器值对应的色度亮度值收敛到对应于色度亮度的第二误差边界框内的目标解体积，实现GammaTuning的快速收敛；由于粗调同时调节三刺激值，故调校的收敛速度大大加快；实测数据表明，本发明提供的这种GammaTuning方法较之当前现有的调节方法，总调节步数缩减了一半，加速了绑点调校的收敛速度，解决了现有GammaTuning的调校方法收敛慢的问题；而且对任意给定初始寄存器值，都可以保证在解空间中收敛到目标寄存器值。
一种快速收敛 gammatuning 方法系统

[发明专利]一种OLED模组的GAMMA调节初值预测方法及系统-CN201910522729.8有效
发明人：何光瑜;詹东旭;张胜森;郑增强 -专利权人：武汉精立电子技术有限公司;武汉精测电子集团股份有限公司
申请日： 2019-06-17 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G09G3/3208 文献下载
摘要：本发明公开了一种OLED模组的GAMMA调节初值预测方法及系统，具体步骤为：预设GAMMA调节模式下，获取待调节OLED模组的第一特定绑点对应的RGB寄存器配置值，依据第一关系和上述寄存器配置值获得对应的样本库中OLED模组样本编号，依据第二关系和样本库OLED模组样本编号获得GAMMA数据模型，依据上述GAMMA数据模型得到待调节OLED模组所有待调节绑点对应的RGB寄存器初始值；其中，依据样本库中OLED模组样本编号下的所有绑点与其对应的RGB寄存器配置值的关系建立GAMMA数据模型；建立每个OLED模组样本编号与第二特定绑点对应的RGB寄存器配置值的关系得到第一关系；依据样本库中每个OLED模组样本编号与其一一对应的GAMMA数据模型的关系得到第二关系，由此减少了OLED模组的Gamma调节时间并提高了显示屏生产线的产能。
一种 oled 模组 gamma 调节初值预测方法系统

[发明专利]一种AOI缺陷检测方法-CN202010141504.0在审
发明人： 詹东旭;张胜森;郑增强 -专利权人：武汉精立电子技术有限公司;武汉精测电子集团股份有限公司
申请日： 2020-03-04 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于显示面板自动光学检测技术领域，公开了一种AOI缺陷检测方法，建立缺陷检测模型，缺陷检测模型包括生成器网络和判别器网络，缺陷检测模型用于获得缺陷相关信息；利用正样本建立训练集，利用训练集训练生成器网络和判别器网络；利用训练获得的生成器网络和判别器网络更新缺陷检测模型，获得更新后的缺陷检测模型；采集待检测面板图像；将待检测面板图像输入至更新后的缺陷检测模型中，进行缺陷检测，并获得缺陷检测信息。本发明解决了现有技术中基于监督式学习的面板缺陷检测方法存在的漏检明显异常区域、大量正样本利用不充分、负样本少的问题，能够提高整个AOI系统的缺陷检出能力，降低检测成本。
一种 aoi 缺陷检测方法

[发明专利]一种基于LSTM神经网络的模组Gamma调节方法-CN201911314100.0有效
发明人： 詹东旭;王安妮;张胜森;郑增强 -专利权人：武汉精立电子技术有限公司;武汉精测电子集团股份有限公司
申请日： 2019-12-19 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LSTM神经网络的模组Gamma调节方法，包括如下步骤：获取训练好的LSTM神经网络；LSTM神经网络的输入绑点队列包括多个绑点初始向量，绑点初始向量包括输入绑点及其Gamma调节值；LSTM神经网络的输出绑点队列包括一个或多个输出绑点预测向量，输出绑点预测向量包括输出绑点及其Gamma调节预测初值；获取待调制模组的当前输入绑点队列，利用训练好的LSTM神经网络获取待调制模组的当前输出绑点队列，利用当前输出绑点的Gamma调节预测初值对待调制模组的当前输出绑点进行Gamma调节，通过利用LSTM神经网络获得Gamma调节预测初值，从而提高Gamma调节预测初值的精度。
一种基于 lstm 神经网络模组 gamma 调节方法

[发明专利]一种基于曲线匹配的模组Gamma校正方法及系统-CN201911217367.8有效
发明人：何光瑜;詹东旭;张胜森;郑增强 -专利权人：武汉精立电子技术有限公司;武汉精测电子集团股份有限公司
申请日： 2019-12-03 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G09G3/3208 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于曲线匹配的模组Gamma校正方法及系统，其通过获取参考模组的调制系数、调制指数和偏差值以建立参考Gamma曲线函数；参考绑点下，利用寄存器参考调制值、待校正模组的寄存器调制值和参考模组的偏差值得到待校正模组的预测偏差值；利用参考模组的调制系数、参考模组的调制指数和待校正模组的预测偏差值构建待校正模组的预测Gamma曲线，利用待校正模组的预测Gamma曲线得到所有绑点下的寄存器预测初值，利用所有绑点下的寄存器预测初值对待校正模组进行Gamma校正，从而提高模组Gamma校正初始值的准确性，进而减少Gamma校正的调节次数提高模组的Gamma校正效率。
一种基于曲线匹配模组 gamma 校正方法系统

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