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  • 本发明提供一种自动驾驶环卫车目标检测系统,涉及图像检测技术领域,包括承载硬件层的车架和软件层;所述软件层包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达和数据处理单元,所述硬件层包括检测机构和安装架,所述检测机构包括转板和图像传感器,所述图像传感器通过...
  • 一种可解释路面识别方法、装置及设备,涉及车路协同领域,方法包括:获取图像数据并进行标准化预处理,通过残差网络提取高维特征图;在所述高维特征图中添加正余弦位置编码以提供空间位置信息,利用基于U型结构的编码器解码器网络,融合编码器的全局特征与解...
  • 本发明涉及工业自动化与机器人技术领域,具体是一种基于视觉识别托盘位置的叉车叉货方法及系统,所述方法包括:AGV车体行驶至扇形区域,通过雷达采集点云信息匹配托盘特征,计算托盘初始位置;规划后退曲线并行驶至视觉识别位置,经初次视觉识别与误差调整...
  • 本发明涉及道路病害识别技术领域,涉及到一种基于AI与多尺度融合的道路病害识别方法。本发明通过道路实际宽度调整底部搭载平台的图像采集宽度,实时采集覆盖路面的全局图像,基于全局图像的特征数据评估全局图像质量是否合格,筛选质量不合格的异常区域,再...
  • 本申请涉及视觉感知与机器人上下料技术领域,尤其涉及面向机床上下料的物料状态视觉感知识别方法及相关设备。其中,所述方法包括:采集料框内物料实时图像,通过融合深度学习与传统视觉特征提取的预训练混合识别模型处理,按分类结果分支处理;对正常物料局部...
  • 本发明属于图像分析技术领域,具体涉及一种基于视觉定位的AGV与翻转设备对接方法及系统,其方法包括:基于图像中像素点的灰度值和邻域灰度方差计算镜面反射抑制因子,根据翻转设备的3D模型的模型投影点和像素点的几何距离、预期2D法线方向和梯度单位法...
  • 本发明提供了一种车辆行人检测方法及系统、设备、介质,属于汽车自动驾驶技术领域,所述方法包括:获取待检测图像;将所述待检测图像输入至预先训练好的车辆行人检测模型,所述车辆行人检测模型输出所述待检测图像所对应的车辆行人描述特征图,所述车辆行人检...
  • 本发明公开了一种基于SAM大模型实现的交互式目标检测框标注方法,包括:获取自动驾驶场景图像数据,对移动目标进行人工框标注,并通过随机点采样与标签生成,构建框级检测训练数据集;将框级检测训练数据集输入改造后的SAM模型主干,得到中间图像特征和...
  • 本申请公开了一种交通限制速度标志识别方法、智能驾驶系统及电子设备,应用于智能驾驶技术领域。该交通限制速度标志识别方法包括:获取第一车辆在行驶过程中的场景图像和车辆感知信息;从场景图像中识别参考限制速度标志;根据参考限制速度标志的空间特征信息...
  • 本申请公开了一种交通限制速度标志识别方法、智能驾驶系统及电子设备,应用于智能驾驶技术领域。该方法包括:获取车辆在行驶过程中的场景图像和车辆行驶速度;从场景图像中识别参考限制速度标志;根据参考限制速度标志的位置信息和车辆行驶速度,确定参考限制...
  • 本申请实施例提供一种车位检测方法、装置和车辆,其中,该方法包括:获取车辆上多个摄像设备拍摄到的原始图像,其中,原始图像用于表征对车辆周围至少一个车位进行拍摄得到的图像,不同原始图像的拍摄视角不同;基于摄像设备的摄像参数对原始图像进行拼接,得...
  • 本公开涉及预测用于自主驾驶的三维特征。一种耦合至存储器的处理器,被配置为接收基于由车辆的摄像头捕获到的图像的图像数据。图像数据被用作对经训练的机器学习模型的输入的基础,经训练的机器学习模型训练为预测机器学习特征的三维轨迹。提供机器学习特征的...
  • 本申请提供了一种物体识别模型的训练方法、障碍物识别方法与车辆,该方法应用于自动驾驶技术领域。该方法包括:将无标签点云样本集分别输入到第一模型和第二模型,得到第一结果集和第二结果集;基于第一结果集和第二结果集之间的一致性损失,将无标签点云样本...
  • 本发明涉及图像处理相关技术领域,具体包括一种基于实例分割的车辆精确轮廓识别跟踪方法及系统,包括:获取多模态监测数据,使用R‑CNN模型确定车辆类别、边界框、像素级轮廓掩码及形变特征,设置轮廓优化网络,修正当前帧车辆轮廓后,跨帧目标关联获取车...
  • 本发明公开了一种基于先验距离的车位检测方法、装置及车辆,属于车位检测技术领域,用于解决现有车位检测方法对单一传感器数据依赖程度高,且在无法保证训练数据精度的情况下,对车位边界的检测精度难以满足泊车需求的技术问题。方法包括:基于距离先验参数,...
  • 本发明公开了一种信息预测方法、装置、设备、介质及产品,包括:确定点云数据流中的当前关键帧;通过预测线程对当前关键帧进行特征提取,得到当前关键帧的几何特征信息,基于几何特征信息更新几何记忆模块;通过预测线程提取当前关键帧和上一关键帧之间的时空...
  • 本公开提供了误检障碍物的确定方法、装置及存储介质,涉及障碍物检测技术领域。该方法包括:获取采集到的当前帧点云,根据当前帧点云,确定目标区域的候选误检障碍物集合,并确定候选误检障碍物集合中的每一个候选误检障碍物的障碍物状态,再根据当前帧点云,...
  • 本发明提供了一种基于深度学习的交通标志智能识别方法及系统,方法包括:采集路网中的视频流数据,采用卷积神经网络对视频流数据进行分割,获得包含交通标志的候选区域;获取候选区域内的像素分布特征,基于像素分布特征与预设的形状变形阈值,获得变形校正后...
  • 本发明提出一种基于关键点检测网络和描述符网络的点云关键点生成方法,关键点检测网络随机采样得到候选关键点,以每个候选点为中心进行多层次聚类,扩张感知域并聚合邻域信息,将聚合信息送入双头注意力机制来计算邻域点权重,挑选更具代表性的关键点;描述符...
  • 本申请公开了一种目标检测方法、装置、设备、存储介质和产品,涉及图像识别技术领域,利用第一分支网络对鸟瞰特征图进行特征提取,以得到各第一目标对应的第一目标特征图集;利用第二分支网络对鸟瞰特征图进行特征提取,以得到各第二目标对应的第二目标特征图...
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