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  • 本申请涉及智能驾驶技术领域,公开一种用于车道线缺失的补全方法,包括:对采集的实时车道多帧图像进行语义分割,判断实时车道线是否缺失;当判定实时车道线缺失时,采集车辆行驶信息和环境感知信息;根据车辆行驶信息和环境感知信息,进行轨迹拟合与环境特征...
  • 本申请公开了一种作物表型原位解析方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括:获取无人车搭载多视角深度相机采集的田间作物图像,对作物图像进行语义分割得到植株区域和背景区域,并划分得到多个网格;采用梯度幅值直方图方式确定网格的动态响应阈值,并根...
  • 本申请实施例提供了一种模型训练方法、车辆控制方法、装置、设备及介质,属于自动驾驶技术领域。该方法包括:获取样本街景图像,样本街景图像具有语义分割标签;通过视觉大模型提取样本街景图像的样本潜在特征;通过每个原始专家模型分别提取样本潜在特征的样...
  • 本申请公开一种点云数据合规处理方法、设备、存储介质及程序产品,涉及数据合规技术领域,本方法包括:基于目标设备针对目标道路采集到的第一点云数据集生成目标图像;所述目标图像包括所述目标道路的至少一个线要素;基于目标轨迹点、所述目标图像和所述目标...
  • 一种停车位识别方法、停车位识别系统、计算机程序产品和车辆,停车位识别方法包括:开启识别过程;获取车辆周围的图像;基于获得的图像识别停车位的特征信息;将获得的特征信息发送到终端设备。
  • 本发明提供一种电单车骑行避障方法、电单车及存储介质,通过在电单车处于行驶状态时,控制车载摄像头进入抓拍模式,并从车载摄像头抓拍得到的影像中识别障碍物图像信息,判断障碍物图像信息中在预设范围内是否具有预设障碍物,在障碍物图像信息中在预设范围内...
  • 一种用于车辆的视觉系统包括相机,相机被配置成生成失真图像和无失真图像中的一个。对准系统被配置成:生成相机的感兴趣区域(ROI),生成鸟瞰视图(BEV)单应矩阵(homography)以将所述ROI中的无失真点转换成BEV点,基于失真图像和无...
  • 本发明涉及智能驾驶技术领域,公开了一种交通信号灯与车道中心线拓扑关系预标注方法,所述方法包括:S10,获取切片数据,通过所述切片数据获取连续T帧的标注数据;S20,将所述红绿灯标注数据和所述车道线标注数据进行数据预处理;S30,对预处理后的...
  • 本申请提供了一种基于多传感器的机车环境感知方法、系统、设备及介质,根据本申请的方法包括:对摄像头与激光雷达数据进行时间同步、空间标定及预处理;将激光雷达点云投影至摄像头图像平面,生成带深度的RGB‑D增强图像并输入轻量级检测网络,输出包含位...
  • 本发明提供一种车辆的障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质,涉及人工智能技术领域。其中,通过对车辆所处环境的点云数据集中的点云数据进行语义标注,得到目标数据点集;将目标数据点集中的目标数据点沿着车辆的全局参考路径划分,得到云子域;对云子域...
  • 本发明涉及自动驾驶环境感知技术领域,公开了一种双向匹配优化的目标检测方法、装置、设备及存储介质,用于提高三维目标的检测效率。双向匹配优化的目标检测方法包括:获取当前帧的二维检测框和三维检测框;根据二维检测框和三维检测框,通过双向最近邻概率模...
  • 本申请提出一种高度检测方法、车辆检测方法、装置、车辆和存储介质,其中,方法包括:基于视觉图像对障碍物接地线的位置及障碍物在该位置处的高度进行估计,相比于依赖激光雷达的方式,硬件成本较低,由于障碍物在接地线处的高度估计结果已经可以满足电子设备...
  • 本发明公开了一种基于YOLOv8的车辆识别与计数方法,包括以下步骤;步骤1:收集高速公路的监控视频数据,并执行分帧和调整视频大小,进行数据预处理操作;步骤2:利用改进的yolov8模型对步骤1输出的预处理数据进行目标检测,识别出车辆并标注车...
  • 本申请公开了一种驾驶场景图像生成方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:获取原始道路图像和原始道路图像对应的地图信息;确定原始道路图像上的目标标注信息;将目标标注信息和地图信息输入仿真器,得到环境分割图和目标深度图;生成场景描述信息;场景...
  • 本申请提供一种点云数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。上述方法包括确定点云帧对应的点云序列,点云帧由多个采集点构成;针对每一采集点,利用第一网络对采集点进行基于至少两类同组采集点的注意力处理,得到采集点的注意力权重,每一类同组采集点与采...
  • 本公开关于一种多任务检测方法及装置,该方法包括:获取目标检测图像;将目标检测图像输入目标多任务检测模型中主干特征提取模块,进行特征提取,得到初始图像特征;主干特征提取模块由第一提取模块和多个第二提取模块依次串联组成;将初始图像特征输入目标多...
  • 本发明公开了一种基于3D点云特征提取的目标车辆姿态识别方法,包括对通过激光雷达获取的目标车辆的点云数据进行预处理,所述预处理包括高斯统计滤波、体素化采样和基于区域生长算法的车辆轮胎点云提取;基于点云数据,提取轮胎转向特征的关键点,并使用Ha...
  • 本申请提供了一种基于ORB‑YOLO模型的城市车辆检测方法,其特征在于,包括:对YOLO11s模型进行如下改进,得到ORB‑YOLO模型:在骨干网络的关键位置嵌入倒残差挤压激励注意力模块,在骨干网络与颈部网络之间增设双路径特征再生网络,所述...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv8的送餐机器人障碍物识别方法,包括以下步骤:对餐饮场景障碍物进行数据采集;对相机采集到的数据图像进行标注;基于YOLOv8进行网络改进,所述网络改进至少包括输入层优化、特征提取网络调整、检测头优化中的一种;...
  • 本发明公开了一种面向特殊场景的动态自适应占据栅格方法,属于智能交通系统和自动驾驶技术中异型障碍物检测以及三维重建领域。首先获取来自不同传感器的数据源,完成对图像和点云的结构化特征编码,并将图像特征和点云特征融合映射至统一的BEV空间,实现多...
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