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  • 本申请公开了提供一种视频字幕提取方法,解决现有技术存在的识别噪声多、字幕区域难以精确定位、字幕跨帧稳定性差、缺乏结构化输出以及聚类算法的适应性不足的问题。本申请通过对输入的视频数据进行进行帧采样,形成视频帧序列;对所述视频帧序列进行OCR识...
  • 本发明提供一种基于文本的监控信息识别方法及装置、以及电子设备,涉及智能安防技术领域,该方法包括:获取用户输入的输入文本;输入文本的语义与监控信息相关;根据输入文本、文本语料库中多个文本语料、以及与多个文本语料一一对应的多个图像语料,获得输入...
  • 本发明公开了一种融合实例分割和密度聚类算法的水库漫溢检测方法,该方法包括两阶段:第一阶段,将包含堤坝漫溢现象的图像输入到训练好的实例分割算法中,对堤坝、水面和跌水三类目标进行分割;第二阶段,将第一阶段得到的输出实例分割图像输入到提出的基于多...
  • 本发明提供一种基于大语言模型的运维仪表盘解读与建议生成方法及系统,通过将主要输入由海量原始时序数据转换为仪表盘图像,克服现有技术只能局部观察的不足。同时,图像中蕴含的趋势、颜色、异常分布等视觉信息得以完整保留,无需处理庞大冗余的数据量,从而...
  • 本发明公开了一种低照度动力车内设备表面异常检测模型及其构建方法、设备、存储介质和异常检测方法。模型构建方法中获取多个动力车内的低光照车内图构建训练集、验证集,并生成包括数据增强模块、特征提取模块、结合特征金字塔共享卷积模块的多尺度特征金字塔...
  • 本申请设计的基于多模态数据深度融合与自适应优化的障碍物识别方法,包括:步骤S1、通过摄像头采集图像数据并进行预处理;对于雷达数据,通过滤波算法去除异常值,并进行时间序列预测;步骤S2、构建新型多模态融合神经网络,采用特征拼接和注意力机制相结...
  • 本申请提供一种车辆车门防撞控制方法、装置、电子设备及车辆,该方法包括获取车辆的环境感知数据和几何参数,根据几何参数为环视图像中的每一初始像素点生成多个离散化深度,得到目标视锥点云,将目标视锥点云中属于同一体素网格的多个初始像素点确定为多个目...
  • 本发明属于智能驾驶感知技术领域,具体为一种基于鸟瞰视图与点云融合的道路行人车辆检测方法。本发明是改进BEVFormer++版本:在视觉模型主干结构中新增可插拔的激光雷达点云特征分支,实现对点云数据的无缝兼容集成;同时,通过改进空间交叉注意力...
  • 本申请实施例提供了一种车辆数据处理方法、车辆及存储介质,该方法包括:获取目标车辆的实时驾驶环境数据,其中,实时驾驶环境数据用于表示目标车辆周围环境的视觉信息;对实时驾驶环境数据进行预处理,得到预处理结果;利用目标环境深度感知模型对预处理结果...
  • 本发明公开了一种卡车上下车便利性验证评价方法、装置、设备及存储介质,所述方法通过深度神经网络模型对实时采集的卡车上下车图像进行识别,获得各上下车布置方案的上下车便利性的客观评分;获取人机团队的对上下车布置方案的上下车便利性的主观评分;将客观...
  • 本发明涉及智能交通技术领域,尤其涉及一种基于车路云跨域复杂系统的无图化车道级定位方法,所述方法包括:配置车端设备、路侧RSU与车路云协同交互模块;基于车端设备采集道路图像,并提取车道特征;根据路侧RSU获取车道信息表,并上传至车路云协同平台...
  • 一种面向机器视觉并结合图像界面的交通标志识别方法及系统,属于计算机视觉与智能交通系统技术领域,解决现有的识别技术难以满足实时性、鲁棒性的切实需求的问题。方法包括:S1:采集交通标志图像,对交通标志图像进行预处理,获得预处理后的图像数据集,并...
  • 本发明涉及一种面向非结构化道路场景的无人驾驶端到端感知方法及系统,属于自动驾驶技术领域,本发明采用点云监督的视角转换方法,通过构建局部子图实现点云稠密化,并结合光流一致性约束优化多视角深度估计;本发明通过交叉注意力机制融合长短焦图像特征,并...
  • 本申请公开了一种目标识别方法、装置及电子设备、存储介质,所述方法包括基于多传感器得到目标连续帧的检测跟踪目标框,将所述检测跟踪目标框经过处理后作为训练样本数据,所述检测跟踪目标框的观测值至少包括目标类型、目标尺寸、目标方位角、目标位移、目标...
  • 本发明公开一种融合车位信息的识别方法及系统,其中融合车位信息的识别方法适于处理车位信息。车位信息包含多个入口角及多条入口线,各入口角包含坐标以及属性,各入口线包含坐标以及属性,识别方法包含:处理器根据各入口角的坐标将多个入口角分群为多个入口...
  • 本发明提供一种基于激光点云的障碍物识别方法,包括:将采集的点云数据在防护区域内按点云密度进行水平面网格式管理,实时更新无障碍模板数据,寻找每个网格点最高的点,多线程同步向各个最高点大于无障碍模板数据的网格周围进行发芽式探索,寻找其他网格是否...
  • 本发明提供一种基于单侧视频数据的车辆轨迹重构方法与系统,涉及智能交通控制技术领域,方法包括获取车辆时空轨迹数据进行预处理,识别已知区域和未知区域,筛选目标车辆轨迹和其他车辆的有效轨迹作为模型输入;构建门控长短期记忆递归神经网络,对轨迹缺失部...
  • 本发明具体公开了一种融合点线特征的目标感知型动态视觉SLAM方法,涉及视觉SLAM技术领域。该方法通过YOLOv8‑seg模型结合TensorRT推理实现目标检测与分割,重构DeepSORT算法完成多目标稳定跟踪;基于光度一致性原理与光流法...
  • 本发明涉及数据标注技术领域,是基于边缘计算的智能驾驶场景下4D点云车道线标注方法,具体包括:确定点云数据处理范围和点云处理时刻和时长,获取若干个激光雷达传感器历史采集的双黄车道线的点云畸变特征集合和边缘设备的实时数据处理效能因子,进行激光雷...
  • 本发明提供了一种视觉感知矫正方法及装置,其中,该方法包括:基于目标主体的点云数据,确定目标主体的第一坐标系方位特征,并基于目标主体的原始视觉特征图,确定目标主体的第二坐标系方位特征;根据第一坐标系方位特征、第二坐标系方位特征与原始视觉特征图...
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