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  • 一种基于时序建模的疲劳驾驶行为识别方法,包括以下步骤:步骤一,疲劳行为数据采集与特征构建;步骤二,样本不均衡处理与数据增强;步骤三,序列分类模型构建;步骤四,注意力机制增强信息提取;步骤五,分类与损失计算;步骤六,将数据集划分为训练集与验证...
  • 本发明提出了一种融合头眼姿态的驾驶员状态分级干预方法及系统,方法包括:基于车内三维坐标系,划分包括安全区域、报警区域和危险区域的注视区域;根据驾驶员面部关键点计算初始视线向量,结合视线偏移角度校正得到最终视线向量,基于眼点坐标和最终视线向量...
  • 本申请公开了一种乘客管理方法、装置、设备、存储介质、计算机程序产品,用以解决现有智能交通系统在进行乘客管理时,需要通过人工检查来实现乘客座次的核实,存在低效且准确性较低的问题。方法包括:采集目标车厢的视频数据,对视频数据进行抽帧处理,得到至...
  • 本发明属于图像数据处理技术领域,公开了一种基于人脸识别追踪的驾驶员疲劳状态预警方法及系统,包括:通过语义分割提取人脸区域并拆分单通道灰度图,再计算像素点局部复杂度与噪声程度获取窗口调整系数,进而确定自适应窗口大小,能针对性适配不同像素区域特...
  • 本申请涉及一种方向盘离手检测方法、装置、车辆及电子设备,涉及车辆技术领域,旨在提升方向盘离手检测的准确性,该方法包括:获取目标图像;目标图像是能够覆盖驾驶员手部和方向盘的图像;基于目标图像,确定方向盘区域和驾驶员手部区域;基于方向盘区域和驾...
  • 本揭示内容提供一种物件辨识方法及其系统,包含通过影像撷取装置撷取影像;通过处理器将影像输入至第一辨识模型,对影像中的第一待辨识物件进行辨识而产生第一辨识结果;通过处理器将影像输入至第二辨识模型,对影像中的第二待辨识物件进行辨识而产生第二辨识...
  • 本发明公开了一种基于HRNet的铁路货车车钩运行安全监测方法及系统,方法包括:在钩舍与钩体上设置标记点并拍摄包含标记点在内的车钩图像;完成数据预处理;基于HRNetV2构建网络模型,输入图像经过初始卷积层生成初始特征图;进入四个阶段的并行处...
  • 本发明涉及一种融合多视图语义关键点的刚体目标位姿测量方法,包括以下步骤:构建样本集,并基于样本集训练目标检测网络和语义关键点定位网络;基于训练完成的目标检测网络检测多视图中所有目标物体,获取目标物体的边界框并生成裁剪后的图像集;基于语义关键...
  • 本发明属于机器人感知领域,提供了一种基于概念场景图与大模型融合的主动视觉感知方法与系统。其中,方法包括基于设定场景的图像,提取其中的候选实体及其文本描述和空间关系;从用户指令中提取目标实体,计算目标实体文本描述与候选实体之间的视觉‑语言对齐...
  • 本发明涉及城市治理领域,具体提供了车牌检测与识别方法及装置,具有如下步骤:S1、基于多尺度卷积注意力的MSCA_YOLOv12车牌目标检测;S2、基于多尺度边缘增强的MSEE_LPRNet车牌文字识别;S3、端到端的车牌检测与识别自动化处理...
  • 本申请实施例公开了一种商户门头照的识别方法、装置、设备及介质,涉及门头照识别技术领域。其中,该方法包括:获取商户的目标门头照,并将目标门头照输入门头分割模型中,得到门头区域;对门头区域进行文本提取,得到文本集合,并确定文本集合中的每一份文本...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,具体公开了一种视频评论情感识别方法、电子设备及存储介质,由于对多个尺度的视频特征和文本特征提取共识特征,在解决视频文本模态不对齐的问题的同时,提升模型对不同时间粒度的视频特征的理解能力,根据多个尺度的共识特征进行...
  • 本发明涉及一种大数据处理方法,公开了一种园区身份认证管理方法包括判断所述车牌数据是否与预存的登记车牌匹配,若匹配,判断解密车身数据与预存的车牌数据对应的预存车身数据是否匹配,若不匹配,判断人脸图像与预存的解密车身数据对应的人脸数据或预存的车...
  • 本发明公开了基于多视角图像采集匹配的智能车牌识别系统,属于多视角图像采集与智能匹配融合技术领域。包括数据图像采集模块、车牌检测模块、数据融合模块和反馈模块,图像采集模块,用于同步采集多角度的车辆图像数据并进行预处理;车辆检测模块,用于车牌区...
  • 本申请公开了一种平台车牌识别方法与系统,属于计算机技术领域,本申请提供的一种平台车牌识别方法及系统,通过动态获取环境数据并基于多模态数据协同优化处理策略,结合图像与点云数据的互补优势,有效克服复杂环境干扰,具有提升复杂环境下车牌识别的准确率...
  • 本申请提出一种对象检测方法、装置、车辆和存储介质,其中,方法包括:获取目标摄像头采集的目标帧图像对应的特征图中的目标对象的二维检测框,通过将识别得到的目标对象的二维检测框从二维空间映射至三维空间,以获取目标对象的初始位置信息,基于目标对象的...
  • 本发明属于机房巡检和图像识别技术领域,具体涉及基于图像识别的端口布局补全方法,包括:输入解析模块,用于接收图像识别模型输出的端口和组框的坐标、类别、置信度信息;分组识别模块,用于识别“组框”并划分组内端口归属;使用时通过输入解析模块接受图像...
  • 本发明涉及基于深度学习的水下构件检测方法,包括:提取水下构件图像的特定质量图像特征;其中,所述特定质量图像特征包括:三色通道特征图、照明特征图、深度特征图;对所述特定质量图像特征进行质量增强处理,获取质量增强图像表示;对所述质量增强图像表示...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的特征点识别方法、装置、设备及介质,其中,方法包括:获取颅骨网格数据;对所述颅骨网格数据进行非均匀采样得到颅骨点云数据;将所述颅骨点云数据输入特征点识别模型中进行特征点识别得到颅骨特征点,其中,所述特征点识别模型...
  • 本发明公开了一种基于三维数据的耕深检测方法及系统,涉及精准农业技术领域,包括,基于校正后的姿态角与提升臂角度建立非线性映射,并使用扩展卡尔曼滤波更新非线性映射,得到高精度实时姿态角,基于高精度实时姿态角构建初始耕深模型,融合目标耕深与LiD...
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