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摘要：本发明公开了影像采集设备的控制方法、装置、车辆及介质。车辆上布设有至少一个影像采集设备，各所述影像采集设备按照设定连接方式与车载电源连接，该方法包括：获取车辆的驾驶行为数据；根据所述驾驶行为数据，确定所述车辆的当前行车意图；如果所述当前行车意图满足影像采集设备控制条件，则控制车载电源对所述当前行车意图关联的影像采集设备进行供电开断，以控制相应影像采集设备的启停。通过控制器对驾驶员的驾驶行为数据进行分析，确定其表示的行车意图，根据行车意图控制车载电源为相对应的影像采集设备进行供电以及断电，实现影像采集设备的灵活启停，降低了电耗浪费，降低了图像处理单元资源的占用。
摘要：本发明实施例公开了一种自动泊车控制方法、装置、电子设备及储存介质。其中，该自动泊车控制方法，包括：根据用户泊车指令检测车辆周围环境中泊车障碍物；在车辆无法躲避泊车障碍物的情况下获取休眠阈值；基于休眠阈值控制车辆休眠并等待重新泊车。本发明实施例实现了系统休眠自动唤醒，防止车辆由于障碍物导致持续休眠而误停在规定区域外，通过持续检测障碍物唤醒车辆重新停泊，实现了更安全的自动泊车，可降低事故发生概率，提升用户的驾驶体验。
摘要：本发明涉及车载仪表显示技术领域，特别涉及一种基于备用SOC的仪表显示备份系统及方法，系统包括MCU，以及分别与所述MCU电性连接的第一SOC芯片、第二SOC芯片以及视频切换开关；第一SOC芯片搭建了正常情况下的正常通路，而第二SOC芯片搭建了第一SOC芯片心跳信号异常，或者第一SOC芯片主动发出备份请求时的备份通路。本发明的提出解决了现有的汽车仪表控制系统中，只通过一个SOC控制多个显示屏，其中包括一个仪表，在SOC故障的情况下直接导致仪表显示故障，严重影响车主驾驶安全的问题。
摘要：本发明涉及汽车散热技术领域，尤其涉及一种带有枣核型翅柱结构的液冷板、散热装置及汽车。该带有枣核型翅柱结构的液冷板主要包括液冷板本体和枣核型翅柱。液冷板本体上开设有容置槽，容置槽中通有冷却液。枣核型翅柱设置在容置槽中，枣核型翅柱包括第一曲面、第二曲面和第一平面，第一曲面、第二曲面以及第一平面共同围设成枣核型翅柱，第一曲面的一端与第二曲面的一端形成第一端部，第一曲面的另一端与第二曲面的另一端形成第二端部，冷却液能够从第一端部流向至第二端部。能够提高带有枣核型翅柱结构的液冷板与车载控制器的换热效率，减小对冷却液的流阻，减少死水区域的产生，进而确保车载控制器正常稳定运行。
摘要：本发明涉及自动驾驶车辆技术领域，尤其涉及一种集成摄像头装置的鲨鱼鳍天线。主要包括底板、凸台、摄像头组件以及第一线束连接器。其中，底板上设置有凸台，凸台上设置有V2X天线。摄像头组件设置为两个或两个以上，两个或两个以上的摄像头组件并排设置在底板上；沿底板的厚度方向，两个或两个以上摄像头组件的高度均低于V2X天线的高度。第一线束连接器的一端连接于摄像头组件，另一端与汽车显示仪表进行连接，以使摄像头组件能够将拍摄的影像传输至汽车显示仪表。该集成摄像头装置的鲨鱼鳍天线结构简单，易于装配，能够使得集成摄像头装置的鲨鱼鳍天线的体积小型化，节约成本，改善用户的体验。
摘要：本申请涉及超载预警方法、超载监控系统及车辆，其特征在于，应用于设置有超载监控系统的车辆中，所述方法包括：获取预设参考物的探测数据；根据所述探测数据与预设值的差值，获取当前车辆载重；根据所述当前车辆载重，判断车辆是否超载。本申请通过超载预警方法，能够实时对车辆的承载重量进行监控。如果在出现超重超载的情况下，能够及时提醒车主并且禁止车辆行动，确保车辆在合规的情况下进行行驶，这样在确保人身财产安全的情况下，也能够保障车辆的行驶寿命以及汽车行驶的稳定性，减小或避免引发交通事故。
摘要：本申请涉及一种车辆周围目标行人检测方法、挪车方法及装置，应用于汽车电子产品中，所述方法包括：对当前车辆的监控区域进行实时监控，并获取目标轨迹；根据所述目标轨迹，对监控区域是否存在目标行人进行判定；若判定结果为真，则监控区域存在目标行人；否则不进行处理。本申请通过车辆周围目标行人检测方法，判断车辆周围是否有目标车主，通知车主，再由车主选择是否接通车辆通讯模块进行通讯；将第一层通讯主动权掌握在电子后视镜上，避免了车主被骚扰的问题。
摘要：本申请涉及一种可视化语音技能定义方法及系统，应用于汽车电子产品的服务端中，所述方法包括制作应用数据库及多个操作单元，并将所述操作单元存储到对应的应用数据库中；定义所述操作单元的操作属性，其中，每个所述操作单元对应一个操作图标；在可视化界面显示所述操作图标，并根据所述操作图标对多个操作图标进行组合处理，生成语音技能。本申请的有益效果是：本申请的技术方案可以快速的自定义语音技能。技能自定义以后可以马上验证技能效果，可以动态的调整技能。技能定义不受限于应用提供商，不依赖于其他生态。
摘要：本申请涉及一种车轮特征识别方法，应用于汽车电子产品中，所述方法包括：S1，确定目标车轮的多普勒维搜索范围，并在搜索范围获取目标车轮的初始信号；S2，对所述初始信号的距离项多普勒维进行恒虚预警处理，获取目标数组；S3，通过累加所述目标数组的各元素，获取目标点数；S4，判断目标点数是否大于等于预设轮胎点数；S5，若是根据目标点数，获取车轮特征数组；S6，否则重复步骤S1‑S4，对所述目标数组进行填充迭代。本申请的有益效果是：本申请有效的排除轮胎产生的虚假目标点，防止在数据处理中对轨迹产生干扰。
摘要：本申请涉及感知模型训练方法、基于感知模型的场景感知方法；应用于汽车电子产品中，所述感知模型训练方法包括以下步骤：S1初始化感知模型参数；S2获取图像数据，并对所述图像数据进行前向运算，获得图像数据的损失函数总值；S3根据所述损失函数总值，进行后向运算对感知模型参数进行更新；S4迭代步骤S2到S3，当迭代次数达到预设次数时，获得最终感知模型。本申请的有益效果是：本申请训练感知模型，并通过感知模型获取场景图像的数据，准确度高，同时通过卷积神经网络算法进行2D物体检测任务和多目标分类任务，大大降低计算量，可在车载处理器上进行实时计算，得到感知结果。
