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  • 本申请提供了一种陷车检测方法、装置、设备和可读存储介质,应用于图像识别技术领域。该方法包括:从车辆前方道路的图像帧序列中提取前方道路的视觉特征,从前方道路的雷达帧序列中提取前方道路的时序特征,基于视觉特征和时序特征确定陷车检测结果。本申请提...
  • 本发明公开了一种车道线检测方法及相关装置,包括:获取车道线图像数据,并提取出多层多粒度特征图,基于跨粒度自适应卷积网络从多层多粒度特征图中提取出不同粒度的不同位置的特征,并将所有的不同位置的特征进行特征融合处理得到多细粒度融合特征图,将多细...
  • 本发明公开了一种基于边缘感知注意力和连续性增强的车道线检测方法。所述方法包括以下步骤:获取车道线数据集并进行初步处理;输入到骨干网络中获取多级特征;使用边缘感知注意力模块对特征图的高频部分和低频部分进行分析输出融合关键高频特征的特征图;利用...
  • 本申请公开了一种结构化道路类型识别方法及其系统,涉及道路识别领域,该方法包括:获取车辆前方道路的单帧点云数据和单帧图像数据;对于单帧点云数据,利用随机一致性采样算法进行分割处理提取地面点云数据,基于反射强度进行滤波处理;对于单帧图像数据,先...
  • 本发明公开了自动驾驶场景下的轻量化车道线检测方法。所述方法包括如下步骤:构建车道线教师检测模型和学生检测模型,并加载训练好的教师检测模型权重;获取车道线数据集,分别输入到教师和学生车道线检测模型;利用非对称加权蒸馏模块,将教师模型中的知识传...
  • 本发明公开了一种基于数字图像像素值统计规律的田垄识别方法,涉及图像识别技术领域。一种基于数字图像像素值统计规律的田垄识别方法,主要是通过针对性的图像预处理、分条分析像素值统计规律、多步均值滤波平滑处理、精准波峰识别与误识别点剔除,以及基于坐...
  • 本发明公开了一种路侧感知结果的评估方法、装置、设备和存储介质,涉及计算机技术领域。该方法包括:获取当前场景的图像数据和点云数据,根据图像数据和点云数据构建场景地图;在场景地图中进行目标检测得到感知目标,对感知目标进行目标追踪,确定各感知目标...
  • 本发明公开了一种单模态退化条件下双光谱非对称融合识别方法及装置,解决现有技术在多光谱融合目标检测领域中模态间信息随机退化导致的特征融合困难以及缓解特征提取阶段中边缘信息丢失问题。首先,本发明设计了一个简单但有效的跨模态双交互融合模块,这种双...
  • 本发明提供了一种运动不确定性条件下的越野地形可通行性估计方法,该方法基于单帧点云分布和反射特性的提取特征,因此降低了姿态估计误差的影响,避免了运动不确定性条件下点云拼接误差,提升了特征提取的可靠性,提高了运动不确定性条件下越野地形可通行性估...
  • 本申请提供了一种车道线检测方法、装置及电子设备,该检测方法包括获取三维点云数据,并对三维点云数据进行预处理以及降维处理,得到二维点云数据;对二维点云数据进行图像坐标系映射处理以及颜色赋值处理,得到携带有颜色信息的二维点云坐标数据,并基于携带...
  • 本发明公开了一种用于集装箱数据机房的机器人巡检方法与系统,涉及图像处理技术领域;方法包括,机器人按照时间周期对目标集装箱内部机房的各个区域进行拍摄得到对应的各个图像;提取各个图像的光照强度值,若光照强度值小于预设光照强度阈值,则对当前区域进...
  • 本发明提供一种目标检测方法、装置、电子设备及车辆,所述方法包括:获取车辆多视角拍摄的图像以及点云数据;分别对图像和点云数据进行特征提取,得到图像流特征和毫米波特征;将其进行模态融合,得到融合特征数据;将融合特征数据输入预测模型,基于预测模型...
  • 本发明公开了一种基于动态属性定义的机械臂零样本抓取方法及系统,旨在解决传统抓取技术依赖预训练模型、扩展性差的技术难题。方法包括:通过深度相机采集场景彩色图像,用区域选取算法生成物体候选框并裁剪区域;结合抓取物体特征及用户自然语言指令动态定义...
  • 本发明涉及一种基于3D高斯溅射的自动驾驶协作感知方法及系统,由一个发送方车辆和一个接收方车辆组成;发送方车辆从多视角图像中提取2D特征,并将空间离散化为体素网格并将2D特征投影转换成3D特征;对3D体素特征进行特征解码,对每个体素网格内的预...
  • 本发明涉及机场安全监控技术领域,具体涉及基于ESNB算法的机场跑道入侵识别方法,包括:构建机场跑道入侵数据集;构建改进的Inception U‑Net网络,基于改进的Inception U‑Net网络得到教师网络;基于教师网络,通过多目标进...
  • 本申请公开了一种基于无人机巡检的车辆人行横道礼让行为检测方法,涉及交通技术领域,该方法利用无人机巡检获取人行横道场景视频,无需依赖于专门架设的固定路侧摄像头,利用目标检测模型、多目标跟踪算法等成熟图像处理基于可以提取场景图像内每个目标的目标...
  • 本发明公开了一种基于动态行为分析与联邦学习的车辆识别方法及系统,该方法应用于与预检区域一一对应的本地端,包括:检测到进入预检区域的车辆,获取车辆的第一多模态感知数据;将车辆的第一多模态感知数据输入至训练好的专属识别模型,以提取车辆的专属识别...
  • 本发明基于现有公路交通监控系统,通过对监控视频图像进行处理,构建一种基于计算机视觉的偶发性交通异常状况检测系统及方法。通过背景模型之间的差分运算,得到仅包含路面异常状况的画面;通过背景模型和实时视频帧之间的差分运算,调整了混合高斯模型学习率...
  • 本发明提供了一种基于深度学习的车辆目标自动标注方法和系统,包括:获取公路摄像头采集的视频流监测数据;基于视频流监测数据,利用预先训练的车辆识别模型对视频流监测数据中的车辆目标进行自动标注,得到初步标注结果;通过对抗样本生成策略对初步标注结果...
  • 本发明公开了一种基于多特征的非机动车违章违法行为智能识别方法,涉及非机动车行为识别技术领域,解决了现有技术中非机动车违章行为识别系统大多依赖单一特征进行识别,导致在复杂交通场景中容易导致误判或漏判的问题。本发明通过引入大模型的全局语义理解能...
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