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  • 本申请涉及智能监测领域,具体公开了一种边缘AI监测装置及方法,其通过集成电源、电源控制、图像输入、智能处理、音频告警等模块实现了高度集成的便携式设计,通过将复杂的AI智能分析能力下沉至边缘端,即在本地直接对摄像头采集的监控图像进行实时智能分...
  • 本发明公开了一种基于半封闭环境下大视角人员融合识别方法、系统,涉及行人重识别技术领域,该方法包括:在半封闭环境中采集若干行人不同角度、不同姿势的可见光图像,以及对应的红外图像,并在相互对应的可见光图像和红外图像中标注身份ID,形成多个标签样...
  • 本发明涉及强化学习领域,具体涉及一种基于机器视觉的养殖鸡采食状态监测分析系统及方法。该系统包括进食装置模块、视觉感知模块、重量感知模块、图像处理模块和行为识别模块,用于通过强化学习模型判断各食料单元内是否存在采食行为,其中所述强化学习模型基...
  • 本发明公开了一种用于数字视频监控系统的异常检测方法,涉及视频数据处理技术相关领域,该方法包括:设置采样周期和采样间隔,从数字视频监控系统实时采集的视频数据中随机截取一定数量的视频片段;对采集到的视频片段进行预处理,通过镜头边界检测分割视频片...
  • 本发明公开了基于多模态感知的智慧电厂人员行为安全监控方法及系统,涉及安全管理技术领域,该方法包括:通过热成像仪对智慧电厂进行连续监测,获取热源目标的移动轨迹,并与不安全行为轨迹数据库进行比对,当对比结果符合预定约束时,激活图像采集器获取人员...
  • 本发明提供一种学生课堂状态评价方法、装置、设备及存储介质,涉及学习监督技术领域。该方法包括:获取教师的语音信息,从语音信息中识别指示特征;若识别到指示特征,则根据指示特征的发生时刻确定目标时段,并获取目标时段内学生的视频监控信息;根据视频监...
  • 本发明提供一种应用于智能楼宇的消防态势感知方法及系统,首先获取智能楼宇内各楼层的分区静态视觉数据(包含楼层消防设施布局、墙体结构及疏散通道视觉数据,通过楼宇初始建模采集生成)与实时动态视觉数据(包含人员活动、设备运行状态及环境光影变化视觉数...
  • 本发明公开了一种基于目标识别的多源阵列动物智能监测驱赶方法及系统,涉及动物防控技术领域,该方法包括:基于多源传感器阵列的采集数据,提取动物个体的分布行为参数,得到个体行为特征数据集,并根据动物个体在监测边界区域的来回移动次数、单次停留时长、...
  • 本发明涉及无人机反制技术领域,公开了基于图像识别的无人机反制方法及系统。该方法包括采集实时监测空域的多源图像数据,经预处理生成标准化图像流;对该图像流划分空域动态网格,确定监测子区域并建立空间关联关系;通过跨区域协同分析,识别无人机运动轨迹...
  • 本发明涉及智能分析技术领域,特别涉及基于理解事件关联性的大模型方法;本发明包括模型架构、数据集处理模块和用于图像或视频的上传提取其中的图像信息或视频帧信息并生成文本信息的对话问答模块,在本发明内,以模型架构为框架,通过数据集处理模块构建数据...
  • 本申请提供一种融合视频追踪的事故责任智能判定方法及系统,包括:S1对视频与IMU、GPS、OBD对齐取证,采用分帧哈希、链式哈希与时间戳形成证据链;S2在共享主干多分支网络上完成检测分割;S3结合外观重识别与运动模型实现跨帧关联,输出轨迹、...
  • 本发明涉及点云数据处理与道路提取技术领域,具体涉及一种基于激光雷达的实时道路要素提取方法及系统;该方法包括:通过架设在载体上的激光雷达和惯性测量单元采集载体周围环境点云及载体运动数据;计算载体定位和姿态,建立感兴趣区域,并将点云转换至统一的...
  • 本发明为一种自动驾驶车辆视觉‑语义协同感知方法及系统。包括视觉‑语义特征编码模块和视觉‑语义特征融合模块;视觉‑语义特征编码模块包括文本语义编码器与视觉时空编码器;视觉时空编码器基于2D视觉编码模型提取单帧语义与结构特征,采用3D视觉编码模...
  • 本发明具体公开了一种基于金字塔双压缩注意力HRNet的道路消失点检测方法,涉及计算机视觉与自动驾驶技术领域。该方法首先获取非结构化道路的输入图像,图像经过HRNet的第一层网络生成特征图;然后利用改进的高分辨率网络HRNet,在每个基本块中...
  • 本发明涉及一种基于深度感知和特征蒸馏的3D车道线检测系统及方法,所述系统包括:虚拟相机标准化模块,用于接收采集的图像,并将图像的内外参进行标准化处理,形成标准化图片;层次深度感知模块,用于提取变换后图片的多尺度深度特征,捕捉车道线在不同深度...
  • 本发明适用于三维目标检测技术领域,提供了基于模态间双向交互和渐进推理的3D目标检测方法及装置。本发明通过对输入的激光雷达点云和多视角图像进行独立特征提取;进行跨模态注意力交互、残差细化和模态内局部自注意力计算,获取增强特征数据;进行跨模态推...
  • 本发明提供了一种基于自监督学习的车辆检测方法及系统,属于计算机视觉技术领域。检测方法包括:获取单帧目标检测数据集;通过改进马赛克增强算法,对各张车辆环境图像进行处理,生成训练样本;基于YoloV8模型,构建目标检测模型;将训练样本输入至目标...
  • 本发明涉及一种轻量级的低光照行人检测方法和电子设备,该方法包括以下步骤:构建并训练低照度目标检测网络,所述低照度目标检测网络基于RT‑DETR网络进行改进,包括骨干网络和编码器,骨干网络中用轻量级block模块代替标准的BasicBlock...
  • 本发明公开了一种基于残差学习的边界框预测不确定性建模方法,所述方法如下:一、构建基于全连接层和残差模块的边界框预测不确定性网络;二、轨迹预测数据准备;三、预测置信度标签计算;四、预测不确定性网络训练;五、预测网络推理。本发明通过全连接块与残...
  • 本发明提供一种用于自动驾驶的场景分类方法及其装置,该方法包括:获取自动驾驶车辆当前场景的静态元素和动态目标数据;提取组合静态元素特征,匹配预设静态场景类型库,确定初始场景类别;基于动态目标数据中记录其不同时刻位置,生成运动轨迹,结合静态元素...
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