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  • 本发明提供一种多车牌关键点检测方法,该多车牌关键点检测方法包括:获取目标车辆的车牌图像数据;通过训练好的车牌关键点检测模型对车牌图像数据进行关键点预测,得到初始车牌关键点;通过预设的几何约束规则对初始车牌关键点进行优化处理,得到优化后的车牌...
  • 本申请属于计算机视觉与人工智能技术领域,公开了基于改进RT‑DETR的车下螺栓锈蚀检测方法、设备及介质,该方法包括:首先,采用小目标锈蚀区域增强模块对输入的车下图像进行处理,该模块通过多尺度特征提取、定制化的锈蚀感知注意力机制和位置编码,生...
  • 本发明涉及罂粟识别技术领域,公开了一种基于注意力增强的罂粟不同生长周期识别方法及系统,该方法包括:构建罂粟多生长周期数据集;选取基础检测模型;基于基础检测模型,通过在特征融合网络的若干个特征层嵌入注意力模块,构建识别模型;注意力模块用于按组...
  • 本发明提供一种深度学习的多模态数据仪表自动读数识别方法及系统,涉及仪表自动读数技术领域,其方法包括通过多模态图像采集机制,同步采集仪表的可见光仪表图像和红外仪表图像;通过配准算法对可见光仪表图像和红外仪表图像进行空间对齐得到多模态仪表图像;...
  • 本申请提供了一种中药本草快速识别方法及系统,属于中药本草识别技术领域,该方法包括:对待识别物种图像数据进行质量评估,得到评估结果,评估结果包括低质量图像数据和高质量图像数据;基于评估结果对待识别物种图像数据进行筛选,得到高质量图像数据;对高...
  • 本发明的一种驾驶员疲劳状态监测方法、系统、车载终端设备及存储介质,通过并行三维和二维卷积神经网络支路提取时空特征,结合残差连接和掩膜重建处理,解决了现有技术中时空特征提取矛盾和环境干扰问题,通过并行设置的三维和二维卷积神经网络支路高效提取视...
  • 本申请提供一种汽车座舱端侧模型多模态感知增强方法,包括以下步骤:S1)在座舱内部署路RGB摄像头,采集驾驶员面部生物特征数据、手部交互行为数据及座舱整体环境数据;S2)采用算法调整图像光照与对比度,通过目标检测框动态聚焦关键区域处理遮挡问题...
  • 本申请公开了一种基于驾驶员监控系统摄像头的驾驶员监测方法、装置及存储介质,涉及驾驶员监测技术领域,包括:获取驾驶员监控系统摄像头采集的内饰区域图像和驾驶员面部区域图像;分别根据所述内饰区域图像和所述驾驶员面部区域图像对摄像头进行参数调整,得...
  • 本发明公开了一种驾驶员直接视野计算模型及测试方法。包括:首先获取待测试车辆对应的虚拟测试场景数据。然后将虚拟测试场景数据输入到训练好的计算模型中。计算模型包括视野区域分割子模型和可见体积计算子模型,通过视野区域分割子模型对虚拟测试场景数据中...
  • 本发明涉及一种基于路侧多模感知的自动驾驶测试场景提取方法,属于自动驾驶测试领域。该方法先获取目标路侧区域的图像帧、毫米波雷达数据、激光雷达数据及局部地图数据;再将连续图像帧输入双分支检测头的YOLOv8s模型,同步识别交通参与者信息与交通事...
  • 本发明提供了一种基于无监督学习的列车轨道交通前向异物检测方法和系统。该方法包括:通过工业相机采集列车轨道交通前方的运行环境的视频流,得到待识别图像数据;通过跨尺度特征提取模块对待识别图像数据进行处理,并行地提取待识别图像数据的局部细节特征与...
  • 本发明公开了一种基于改进PointPillars多模态融合算法的AGV三维障碍物检测方法及系统,在点云编码阶段引入ECA轻量级注意力机制,增强关键几何特征,缓解稀疏点云信息的不足的同时,降低了注意力机制的计算复杂度和参数量。而在点云骨干网络...
  • 本发明公开了一种结合智能识别与机器视觉测量的道路异物时空预警方法,包括:通过摄像头获取待识别道路图像;首先,采用改进的轻量化YOLOv8模型识别所获取图像中的道路异物并进行初步定位;同时,利用场景参照物实时标定摄像头,得到单应性矩阵;利用单...
  • 本发明公开了一种用于矿井的障碍物检测方法及程序产品,该方法包括:基于部署于矿井中运输机车上的多种数据采集装置采集所述运输机车的矿井行驶环境中的环境数据;分别对每种所述数据采集装置采集的所述环境数据进行障碍物识别,以获得每种所述数据采集装置对...
  • 本申请公开了一种停车位检测方法、检测装置、计算机可读存储介质和车辆,应用于车辆控制技术领域,所述方法包括:基于停车位与库位角落之间的位置相关性优化YOLOv5‑OBB模型的后处理阶段,得到停车位检测模型;获取车辆所处环境的环境图像信息,并将...
  • 本发明公开一种基于机器人影像的电缆沟施工审计方法及设备,旨在解决传统电缆沟施工审计中安全隐患大、效率低下、数据主观不精确、信息难追溯及现有辅助设备功能单一的问题。设备包括移动机器人平台,以及安装于该平台上的综合传感模块、计算控制模块与通信模...
  • 本发明涉及一种基于视觉和激光雷达融合的障碍物感知方法及装置,属于自动驾驶环境感知技术领域,该方法包括:通过激光雷达扫描得到点云数据,通过相机拍摄得到相机图像,将点云数据中每个点投影至二维平面得到多个点像素坐标,依据相机图像的分辨率筛选点像素...
  • 本发明涉及计算机视觉领域,尤其涉及一种基于计算机视觉算法的智能停车系统,通过设置数据采集模块,资源整合模块,异常分析模块,停车匹配模块以及停车引导模块,确定车辆运行值以及实际停车有效值,计算准许停车表征值,判定所述停车区域内是否存在针对目标...
  • 本发明提供了一种基于视觉里程计的动态环境快速定位方法及系统,通过目标检测,使用小型目标检测算法FastestDet提供基本的语义信息,剔除图片中的动态目标;然后特征追踪,采用FAST算子检测图像中的特征点并使用光流追踪匹配连续图像中的相同特...
  • 本申请公开了一种标注方法、电子设备及车辆,属于数据标注技术领域。该方法包括:根据标注场景的多帧点云数据,确定标注场景中目标的跟踪序列;在几何维度、位置维度和置信度维度中的至少一个维度对目标的跟踪序列进行优化;根据优化后的跟踪序列对目标进行标...
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