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  • 本申请提供了一种数据筛选方法、计算机可读存储介质及车辆,属于数据处理技术领域。该方法包括:获取实车测试的自动紧急制动原始数据;从自动紧急制动原始数据筛选出非人为操作场景的一级筛选数据,排除人为干扰的无效数据,减少后续计算量,提高筛选效率;通...
  • 本发明实施例提供了一种交通目标检测的方法、装置、设备、介质及产品,包括:在车辆自动驾驶的过程中,获取视觉传感器采集的图像数据;通过交通目标检测模型的特征提取网络,对图像数据进行特征提取,得到图像数据的特征信息;通过交通目标检测模型的多尺度特...
  • 本申请公开了一种点云数据的增强方法、系统、设备及存储介质。点云数据的增强方法,包括:根据车辆的传感器外参,确定原点和地面高度;根据所述原点和地面高度,从所述传感器扫描到的点云数据中得到地面点平面范围;在所述地面点平面范围的道路的路边依次新增...
  • 本发明公开了一种多特征融合的AGV视觉识别环境检测方法,包括如下步骤:步骤一、通过设置在AGV车身上的摄像头和激光雷达采集的环境图像数据和环境点云数据;步骤二、构建多特征融合网络;其中,所述多特征融合网络包括:图像处理网络、激光点云处理网络...
  • 本申请提供一种车道线检测方法及系统、计算机设备及车辆,包括:获取目标图像以及三维点云数据,按照斜率的正负对目标图像中的车道线线段进行分组,并根据分组结果进行颜色标记,再对完成颜色标记后的目标图像提取颜色特征和梯度特征,并将同时具有颜色特征和...
  • 本申请提出一种行车记录仪视频智能图像分析方法及系统,涉及行车记录仪视频智能图像分析技术领域,方法包括接收视频帧;对视频帧进行分析,以识别反光区域,并提取反光区域的特征;根据反光区域和反光区域的特征构建持续变化的干扰模式;利用干扰模式对视频帧...
  • 一种基于自注意力机制的大视觉语言模型的视觉提示方法及装置,涉及多模态大语言模型领域。解决了现有视觉提示方法所采用的大模型内部的层级注意力的表现形式会出现很多噪声,并且注意力定位方法提供的关键注意力区域较为模糊,仍需要辅助组件来分割,所述方法...
  • 本发明公开了一种基于扩散模型的三维点云目标检测方法,包括以下步骤:S0:获取从车辆上采集的2D图像和3D点云数据;S1:将2D图像输入至基于第一扩散模型的2D检测器,获得2D目标框;S2:提取2D目标框在3D点云数据中对应的3D平截头体区域...
  • 本申请提供了摄像头的遮挡识别方法和车辆,该方法应用于智能感知技术领域,该方法包括:获取摄像头采集的环境图像;将环境图像分别作为故障识别模型和环境模型的输入,以输出摄像头的第一遮挡识别结果和第二遮挡识别结果;根据第一遮挡识别结果和第二遮挡识别...
  • 本申请公开了一种低空视角车道线矫正及单车道区域识别方法及系统,针对无人机航拍图像中光照不均、车道线细而断续、目标易受遮挡等问题,提出由“光照自适应—深度分割—几何修正—区域筛选”组成的分层处理策略:首先基于自适应伽马校正实现阴影与逆光场景下...
  • 本发明公开了一种基于改进Mask R‑CNN的街景车道提取与车道面重建方法及系统,方法包括获取街景图像与路网数据,采用“几何分割+语义命名”和“车道行驶方向属性”两种方式完成街景图像标注;配置实验环境,对Mask Loss进行优化并将PSA...
  • 一种感知模型的优化方法、系统、设备及计算机可读存储介质,涉及自动驾驶领域,包括对预设帧数未标注点云数据进行体素化处理得到特征张量,基于感知模型中每个神经网络层与特征张量对应的原始激活值确定每层的最大激活值;基于最大激活值构建每层的激活值的原...
  • 本发明实施例提供了一种基于视觉雷达融合的图像分割方法、装置、计算机设备及存储介质,方法包括:对配置在无人船上的摄像头和雷达进行初始化配置;无人船通过搭载的雷达获取当前时刻的雷达点云数据;根据雷达数据标记出目标的大致区域;无人船通过搭载的摄像...
  • 本发明公开一种基于RepViT与YOLO11n的车辆目标检测方法,将YOLO11n的主干网络替换为RepViT模块,以提高特征提取能力;将YOLO11n的颈部层中的卷积替换为CMUNeXt块,以强化多尺度特征提取能力与模型轻量化性能;引入W...
  • 本发明涉及无源感知与行为识别技术领域,公开了一种基于深度学习的无源姿态监测方法及系统,其中一种基于深度学习的无源姿态监测方法,包括:获取多个视角摄像头采集的目标对象监测图像序列,生成多维遮挡标记张量;基于遮挡标记张量计算数据有效性权重,构建...
  • 本发明属于计算机视觉与智慧交通领域,具体涉及一种全时段公路边坡异常智能识别与风险预警系统,旨在解决现有公路边坡异常监测技术在复杂环境下识别精度不足的问题。包括图像采集模块、特征处理模块、一致性分析模块和预警发布模块。图像采集模块用于获取公路...
  • 本发明提出一种高速公路上异常物品快速检测方法及系统,采用NextEdgeNet作为改进的YOLO11网络的主干特征提取网络,对高速公路图像进行多尺度提取,在保持计算效率的同时显著提升了对小目标和边缘细节的感知能力;RCD轻量化检测头提高目标...
  • 本发明涉及运动目标检测技术领域,具体地说,涉及一种基于深度学习的运动目标检测方法。本方法首先通过并行神经网络分支同步提取交通场景图像的多尺度空间特征和运动模糊特征,生成多层级特征图和量化模糊特征向量;接着利用时序上下文建模分析历史帧信息,生...
  • 本发明提出了一种基于视频监控的泵房场景异常状态识别系统及方法,涉及监视或监测活动领域,更具体地涉及空间感知领域。所述系统包括:同步触发器件,用于同步触发同一监控时间区间内泵房内部视频数据和泵房内部音频数据的采集;状态识别器件,用于采用智能场...
  • 本发明涉及一种基于YOLO算法的车辆未礼让行人自动检测方法及系统。所述方法包括:采集道路监控视频流并转换为图像序列进行预处理;将预处理后的图像序列输入至改进的YOLO目标检测模型中识别出车辆和行人;利用ByteTrack跟踪算法生成车辆和行...
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