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  • 本发明涉及面向移动操作系统的自动日程获取方法,包括:S100:当检测到目标应用被启用并处于前台运行时,启动实时日程获取流程;S200:获取目标应用当前界面的原始文本;S300:纯化原始文本得到纯化有效文本;S400:将纯化有效文本输入潜在日...
  • 本发明公开了一种基于机器视觉和深度学习的水电站大坝渗压计自动读数方法,涉及大坝安全管理技术领域,该方法包括:对渗压计图像进行自适应预处理;定位表盘区域并拟合圆心;初步识别指针线段;采用预训练的YOLO模型精确检测指针区域,并结合拟合圆心校准...
  • 本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置及计算机设备、存储介质、程序产品。该图像处理方法包括:获取图像,图像中包含对象;通过对象检测模块对图像进行对象检测处理,得到对象检测结果,对象检测结果包括从图像中检测到的对象区域的区域信息;通过特征提...
  • 本发明涉及智能驾驶辅助及计算机视觉技术领域,具体为基于面部视频流分析的驾驶员疲劳状态图像识别方法。包括步骤一、采集驾驶员面部视频流,提取连续帧的面部关键点序列,并形成流形特征点;步骤二、在对称正定黎曼流形空间中,引入仿射不变黎曼度量,计算流...
  • 本公开涉及一种乘员监测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。其中,乘员监测方法包括:获取来自摄像头的监测图像和来自不同于摄像头的传感器的感测信号;比较处于监测图像内的乘员的第一数量与根据感测信号确定的乘员的第二数量;在第一数量小于第二数量的...
  • 本申请适用于疲劳驾驶检测的技术领域,提供了一种基于生成式对抗网络模型的驾驶员疲劳状态检测方法,其方法包括先获取目标驾驶员的实时面容图像信息,然基于预设的驾驶员疲劳检测模型和实时面容图像信息,确定疲劳检测结果信息。本申请能够针对自然驾驶场景中...
  • 本申请公开了一种交通标志检测方法、装置及存储介质,交通标志检测装置获取交通场景图像;通过训练后的检测模型中的主干网络对交通场景图像进行特征提取,得到多尺度基础特征图;通过训练后的检测模型中的预设颈部网络和交通场景图像的亮度信息,对多尺度基础...
  • 本发明涉及车辆图像处理领域,具体公开了基于图像识别的自动驾驶障碍物检测方法及系统,方法包括:检测并分割原始图像中的局部退化区域,生成精确掩膜;基于物理退化模型逆过程修复该区域,并融合生成全局修复图像;评估修复区域可信度,生成修复可信度图以调...
  • 本发明公开了一种面向金属加工环境的无人搬运车多层级障碍物分类识别方法,包括:获取双目相机的RGB图像与深度点云数据,映射至同一坐标系生成RGB‑D特征张量;将特征张量输入双流注意力网络,分别提取RGB纹理特征和深度几何特征,通过交叉注意力模...
  • 本申请公开了一种用于铁路接触网检修机器人的停车控制方法及系统,涉及自动控制领域,具体步骤为:实时采集停车场景的深度图像数据;将预处理后的数据输入至目标检测模型中获取绝缘子的边界框信息,并计算深度估计值;通过时空联合滤波算法对深度估计值进行优...
  • 本发明公开了一种基于圆形度与边缘像素点跳变的塘后移栽寻垄导航线识别方法,属于垄作农业视觉识别技术领域。该方法包括图像采集、图像边界平滑处理、色彩转换、阈值分割、去噪处理、边缘检测、中点提取和导航线拟合;利用深度相机获取深度图像再将传统RGB...
  • 本发明公开了智能交通系统技术领域的一种基于特征量化压缩与语义分割引导的车路协同感知方法及系统,提取多尺度特征,将浅层高分辨率特征导入特征压缩分支执行维度精简与车路通信适配型低比特非均匀量化编码生成压缩特征,将深层高语义特征导入语义分割分支生...
  • 本发明涉及一种小目标交通标志识别方法、介质及计算机设备,以YOLOv11为基础模型,构造改进的识别模型,包括小目标检测层;构建数据集,对改进的识别模型进行训练,以训练后的改进的识别模型对小目标交通标识进行识别;基于方法实现计算机可读存储介质...
  • 本发明公开一种路侧低质场景的目标检测方法及系统,涉及智能停车管理领域,所述方法包括:对于事件数据,利用事件的体素网格表示作为输入,构建基于图像帧和事件数据的并行特征提取网络,同时利用特征金字塔网络对多尺度信息进行组合,构建目标检测器,与目前...
  • 本申请实施例提供了一种目标检测方法、装置、整车控制器及车辆,获取第一融合目标在多个时刻分别对应的第一目标检测结果集合;其中,第一融合目标基于第一目标检测结果集合中各个第一目标检测结果融合得到;基于第一目标检测结果集合,确定第一目标检测结果分...
  • 本发明属于计算机视觉与自动驾驶技术领域,具体公开了一种基于自动驾驶场景下的双模态信息检测系统及方法,系统包括依次连接的图像采集、预处理、特征提取、跨尺度融合、检测头及输出模块;图像采集模块同步采集RGB与Depth图像,预处理模块完成数据标...
  • 本发明公开了一种基于Mamba架构的语义对齐增强型车道线检测办法。所述办法包括如下步骤:获取车道线数据集并输入到骨干网络进行多级特征获取;使用动态多尺度自适应筛选模块将特征图展平为一维序列,并将不同层级特征进行堆叠,通过权重突出车道线信息;...
  • 本公开提出一种模型训练和推理方法、控制装置和自动驾驶车辆,涉及人工智能领域,特别涉及自动驾驶领域。其中模型训练方法包括:提取在第一传感器配置下采集的第一传感器数据的特征信息;确定第一传感器数据的时空信息;将第一传感器数据的特征信息和时空信息...
  • 本发明提供了一种基于深度学习的汽车灯光控制方法及系统,涉及汽车照明技术领域,方法包括:获取公开驾驶数据;根据公开驾驶数据,构建夜间低照度图像和目标标注数据集;构建基于LE‑net的夜间图像增强网络,并将夜间低照度图像输入至夜间图像增强网络,...
  • 本发明提供一种基于小波空间解耦Transformer和渐进式关联学习的长尾路面识别方法,本发明通过构建基于小波空间解耦的Transformer网络识别模型WSDT并采用相关性感知渐进式学习策略进行两阶段训练,将训练好的网络识别模型部署到车辆...
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