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  • 本发明涉及安防监测技术领域,尤其涉及基于时空图神经网络的智能决策系统及方法。包括从监控视频中提取各关节点的坐标信息并构建包含时间维度的初始图序列,通过时空图神经网络获取时空特征表示,提取反映关节异常关联关系的异常传播特征,并形成描述异常演化...
  • 本发明公开基于细粒度行人重识别的机器人跟随感知方法及相关装置。该方法获取视频,提取每帧图像中每个行人的像素掩码区域,获得行人掩码;为视频中连续帧内每个分割出的行人掩码分配一个唯一的跟踪ID,将每个分配到跟踪ID的行人掩码输入训练好的细粒度行...
  • 本申请公开了一种基于数字孪生的校园三维可视化智能管理方法,涉及校园管理技术领域,该方法包括对校园内各个区域进行监控,得到监控画面;对监控画面进行统计得到初始监控数据;对初始监控数据进行元素判断,得到元素数据;将初始监控数据的区域属性与元素数...
  • 本发明涉及堤坝安全检测技术领域,公开了一种堤坝隐患排查方法及系统,本发明通过获取多模态采集的视觉堤坝影像,利用目标检测模型对视觉堤坝影像进行处理,输出至少一个存在隐患目标的边界框信息,再对边界框进行裁剪,得到隐患目标所在的局部影像,利用语义...
  • 本申请实施例公开了一种执法人员岗位异常行为监测方法、设备及介质,属于视频数据监测技术领域,解决现有技术对执法人员岗位监督准确性较低的问题。包括,对执法场所对应的监控视频数据进行分析,识别视频帧中的目标执法对象;在监控视频数据中,对目标执法对...
  • 本发明公开了一种用于智能建造场景的点云数据高效三维目标检测方法,属于工程管理领域,该检测方法具体步骤如下:Ⅰ、周期性采集并预处理施工现场点云数据,建立连续时间帧序列,同时构建施工现场对应的施工孪生模型;Ⅱ、对齐点云数据与施工孪生模型的语义拓...
  • 本发明公开了一种输变电工程施工状态预警方法,包括获取输变电工程施工状态的图像数据并预处理和分类以构建训练数据集;基于宽残差网络、归一化层和全连接层,构建输变电工程施工状态预警初始模型并训练得到输变电工程施工状态预警模型;采用得到的输变电工程...
  • 本发明公开了一种基于多时相SAR与光学影像融合的耕地非农化智能监测方法及系统,属于遥感监测与国土资源管理技术领域。该方法解决了单一遥感数据源因云雾遮挡或噪声干扰导致的信息缺失与误判问题。其方案是:获取并预处理多时相SAR与光学影像序列;进行...
  • 本申请公开了一种基于智慧视觉与多源数据融合的空气监测站非现场监管方法及系统。该方法包括:获取目标监测站与基准站的时序数据并计算差分序列以剥离背景波动;基于差分序列确定异常发生基准时间点;计算物理迟延时间参数,并从异常基准时间点逆向追溯以生成...
  • 本发明涉及智能交通安全技术领域,尤其涉及一种基于多维度风险融合的高速公路行人威胁评估方法及系统。所述方法包括以下步骤:获取目标区域的高速公路行人监测图像数据并进行行人目标检测处理,生成行人目标检测数据;基于行人目标检测数据分别进行位置风险量...
  • 本发明公开了一种基于图像识别的流水线工人疲劳监测方法和系统,涉及图像识别技术领域,包括识别出低光区域,并对低光区域进行针对性增强,对不同低光区域进行针对性亮度增强,为后续的图像分析提供可靠基础。确定每个遮挡类型的遮挡边界,通过CBAM注意力...
  • 本申请公开了一种安全带状态识别方法、电子设备和计算机可读存储介质,该方法包括:从目标图像中提取座位区域对应的座位特征图,其中,座位特征图包括表征预设的安全带所在位置的基准区域、以及由基准区域向外扩展的扩展区域;对座位特征图中扩展区域内的至少...
  • 本发明涉及一种道路监控确认车辆所在车道的方法、装置及电子设备,该方法包括:获取通过道路监控获取的待处理图像;采用YOLOv5目标检测模型识别出待处理图像中车辆的目标检测框的底边中心点;根据目标检测框,判断车辆是否横跨多个车道;若车辆横跨多个...
  • 本申请公开一种交通异常事件检测方法、装置、存储介质、程序产品及计算机设备,该方法包括:获取目标区域对应的多模态数据,多模态数据包括点云数据及视频数据;基于对齐参数,对多模态数据进行对齐;基于所对齐的多模态数据进行目标检测,得到点云检测结果及...
  • 本发明公开了基于计算机视觉的轨道入侵检测方法及系统,涉及图像检测的技术领域。包括对无入侵轨道监控图像进行特征提取和目标检测,得到图像特征图及目标类别得分,基于目标类别得分计算各特征通道的重要性并筛选形成自白名单通道集合,设置通道抑制系数,对...
  • 本发明设计了一种基于YOLO算法和图像处理相结合的车道线自动检测方法,包括图像采集、车道线识别模块、区域筛选、车道线标注模块;首先,利用车载摄像头采集车辆前方行驶状况的图像;其次,通过目标检测算法以及由车道线训练集训练所得的最优模型权重得到...
  • 本发明涉及无人驾驶技术领域以及深度学习技术领域,尤其涉及一种车道选择模型的训练方法及相关设备。其中,该方法包括:对目标交通道路进行数据挖掘,得到与目标交通道路所对应的静态地图数据集;根据静态地图数据集中各个元素的交通属性得到所述目标交通道路...
  • 本公开涉及用于自主和半自主系统及应用的特征检测模型。在各个示例中,本文描述了用于自主和/或半自主系统和应用的特征检测模型。本文描述的系统和方法可使用一个或更多个经训练的机器学习模型来自动生成与地图相对应的交通特征的表示,诸如道路标识和/或道...
  • 一种多模态矢量化构图方法,包括:对全局地图进行切分得到局部地图,全局地图由多模态的数据构成;提取局部地图的多模态特征;根据多模态特征得到局部实例向量;局部实例向量是局部地图的几何语义信息的数据序列;根据局部实例向量得到全局矢量化地图。以此,...
  • 本申请涉及地图技术领域,公开了一种车道线的处理方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取目标道路上的第一车道线和第二车道线;将第一车道线中的多个采样点进行分段,得到多条第一线段,以及将第二车道线中的采样点进行分段,得到多条第二线段;根...
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