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  • 本发明涉及智能交通技术领域,并公开了一种特定交通参与对象识别方法及系统。本发明提供的特定交通参与对象识别方法包括:将待检测的交通环境图像,分别与原始提示词和基于原始提示词构建的增强提示词进行跨模态特征融合,得到原始检测框集合和增强检测框集合...
  • 本申请涉及智慧交通技术领域,公开了一种基于时空累积特征的车辆违停判定方法,包括:对输入视频序列进行处理,获取车辆检测框并生成车辆轨迹;计算车辆的实际帧间位移;基于历史轨迹数据建立自适应帧间位移阈值曲线;利用该曲线对实际帧间位移进行归一化处理...
  • 本发明提供一种基于全局特征聚合的车道线检测方法以及装置,应用于计算机视觉技术领域,上述方法包括:获取车道线图像;将车道线图像输入至车道线检测模型,得到车道线检测结果,其中,包括:对车道线图像进行特征提取,得到特征图;对特征图进行维度调整,得...
  • 本公开提供一种车道线距离估算方法、系统、车辆及存储介质。车道线距离估算方法包括:获取包含车身边缘和车道线的原始图像;对所述原始图像进行降噪处理,获取直线图像,所述直线图像包含表示所述车身边缘与所述车道线的直线;将所述直线图像转换为鸟瞰图,所...
  • 本发明涉及车道线检测技术领域,尤其涉及一种基于极坐标的3D‑BEV车道线感知方法,方法包括:通过使用极坐标进行3D车道线检测以取代基于直角坐标系的传统方法、通过使用滑动长条形窗口卷积以适应极坐标系的方法,本发明能够在极坐标系在准确识别图片中...
  • 一种基于多传感器信息的车道线类型动态补偿方法及系统,属于车辆智能驾驶领域,包括根据实时车速动态调整缓冲区与车速正相关的窗口大小;对缓冲区窗口内的车道线检测数据分配时间衰减权重,权重分配采用指数衰减;将加权检测数据的统计结果与Y_high和Y...
  • 本发明公开了基于点密度显著性分析的三维点云道路边界提取方法,具体步骤如下:步骤1,利用超体素分割和基于超体素的区域生长方法,提取点云场景中的地面超体素点云集合;步骤2,对地面超体素点云集合进行初步边界提取,通过高度差、点密度提取左右粗略边界...
  • 本申请提供了一种车道线定位处理方法、系统及介质,其方法中,首先获取针对当前行驶车道的视觉定位数据的地图定位数据,并对两者进行相关性分析,得到不同定位数据之间的相关系数。随后,通过不同定位数据之间的相关系数,分别确定视觉定位数据的第一加权系数...
  • 本申请公开了一种基于图像分析的压路机填料级配控制方法,所述方法包括:通过部署在压路机上的图像采集单元,实时获取碾压区域内填料表面图像并进行预处理得到目标图像;将目标图像输入至预先训练完成的语义分割模型中,输出分割图像;基于分割图像,统计各粒...
  • 本发明公开了一种基于机器识别的道路质量自动化智能检测方法及系统,涉及道路检测技术领域,该检测方法步骤包括,根据捕捉的道路表面原始图像,执行灰度归一化操作后,构建标准图像矩阵;执行方向性灰度差值计算后,构建异常响应矩阵,利用八邻域连通性判定法...
  • 本申请提供一种区域预测方法、区域预测模型训练方法、电子设备及存储介质。所述区域预测方法包括:获取车辆的感知数据,感知数据包括车辆的行驶轨迹及车辆对应的行驶道路的道路图像;对道路图像的语义分割结果及行驶轨迹的轨迹流场进行交叉注意力融合,获得时...
  • 本发明公开了基于SDAMamba和FFCDConv的车道线检测方法,涉及车道线检测领域。该方法包括:对训练集车道线图像作预处理得更新训练集;对DAMamba模型改进获得SDAMamba模型用以提取更新训练集图像的多尺度特征;用特征金字塔颈部...
  • 本申请公开了一种自动驾驶模型的训练方法、装置、存储介质及电子设备。包括:将不同车辆的第一时段的第一样本数据输入至基于局部注意力机制构建得到的初始的自动驾驶模型,以对不同车辆在第二时段的第二行驶轨迹分别进行预测,得到输出的不同车辆的目标预测数...
  • 本发明公开了一种基于图像识别的智能车姿态检测及控制方法,涉及图像智能识别检测技术领域。该基于图像识别的智能车姿态检测及控制方法,以车身中心线与地面特征线(地砖缝隙)重合作为基准姿态判定标准,通过地面特征线于图像的影像,对智能车车身航偏角、水...
  • 本申请提供了一种特征提取与匹配方法、系统、电子设备及介质,本方法融合车辆点云信息与多帧环境图像,预处理生成点云集合及含语义边界像素集合、特征区域的第一语义特征;通过点云投影到语义分割后图像计算几何误差,结合预设几何先验优化语义区域,修正边界...
  • 本公开涉及道路障碍识别方法及装置,其方法包括:获取道路图像数据;输入道路图像数据至道路障碍识别模型,获得道路中障碍物的识别结果;其中,道路障碍识别模型包括第一阶段、第二阶段、第三阶段和输出层;第一阶段和第二阶段用于提取道路图像数据的初级特征...
  • 本发明公开了一种车辆前视角目标识别方法和系统,其中,车辆前视角目标识别方法包括:获取自动驾驶数据集,从所述自动驾驶数据集中筛选出包含预设目标的图像,构建预设目标数据集,所述预设目标至少包括自行车和摩托车;确定特征网络的主干网络、特征融合网络...
  • 本发明提供一种基于体素全稀疏注意力的列车前向障碍物检测方法及系统,属于三维目标检测技术领域,该方法获取车载激光雷达点云数据,并进行空间体素化处理,得到稀疏体素表示;采用子流形池化注意力模块对稀疏体素特征进行下采样,通过结合局部池化与交叉注意...
  • 本发明涉及自动驾驶技术领域,具体为一种基于图像分析的自动驾驶障碍识别方法,包括:根据车载视觉传感器进行道路环境图像采集,以得到原始道路场景图像;对所述原始道路场景图像进行图像预处理和动态范围增强,以得到增强后道路场景图像;对所述增强后道路场...
  • 一种基于ARM平台AI应用部署的轨道列车环境感知系统,包括数据采集模块、AI应用模块、多模态算法模块、应用展示模块,数据采集模块采集待检测图像数据通过ARM平台预处理,将预处理后的图像传输至边缘计算服务器,调用AI应用模块识别目标图像,应用...
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