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  • 本申请实施例提供一种基于点云数据的车辆的障碍物检测方法、装置及电子设备。该方法包括:获取车辆的周围的点云数据集合在预设二维坐标系下的投影点集合;投影点集合中包括与点云数据集合中的点云点对应的投影点;对投影点集合进行聚类处理,得到多个聚类簇;...
  • 本发明公开了一种基于图像大模型的ADAS感知算法目标检测率评测方法、设备及存储介质,属于智能驾驶技术领域。所述方法包括:获取包含原始视频的验证数据包;利用预先训练的图像大模型对视频数据进行推理,自动生成包含目标检测框、类别及跟踪ID的真值文...
  • 本公开是关于一种环视与超声波雷达融合的自主泊车车位检测系统、方法。其中,该方法包括:基于车辆环视系统采集自动泊车过程中车辆周围图像后畸变处理,拼接合成车辆的360全景鸟瞰图;接收车辆与左右两侧障碍物的距离数据与实时位姿数据,根据超声波传感器...
  • 本发明涉及轨道线障碍物检测技术领域,具体为一种基于点云的轨道线障碍物检测方法。为了解决现有的轨道线障碍物检测方法存在很多缺陷的问题,故提供了一种基于点云的轨道线障碍物检测方法,即首先通过对激光雷达获取的点云数据进行扩充、滤波以及构建轨行区边...
  • 本发明公开基于车辆群协同的可移小物体检测与最优视角计算方法,包括主车初步筛选目标是否为具有潜在风险的可移动小物体,触发协同感知;根据需要协同的物体信息计算最优拍摄位置生成协同感知任务包后广播至周围车辆;确定执行该任务的周围车辆判断车辆是否为...
  • 本发明实施例涉及矿区自动驾驶领域,公开了一种矿山红外目标检测方法、装置、电子设备及存储介质,包括:获取矿山环境的红外图像数据,输入红外目标检测模型,得到目标检测结果;该模型中,主干网络包括深度学习网络、目标特征增强模块和至少两个残差结构,深...
  • 本申请提供能够提高图像所包含的目标的视觉辨识性的图像处理装置、图像处理方法及存储介质。实施方式的图像处理装置具备:取得部,其取得由多个相机拍摄到的图像;检测部,其从由所述取得部取得的多个图像检测目标;以及合并部,其在由所述检测部检测到的目标...
  • 本发明涉及机器视觉技术领域,具体涉及一种具备立体视觉的安全保障系统,包括多点位双目摄像头模块、立体视觉分析模块、动态空间监控模块、空间安全计算模块、数据管理模块、预警模块以及人机交互模块;其中,多点位双目摄像头模块:以实时收集周围环境信息;...
  • 本申请提供了一种基于前视单目的自适应车道线检测方法及装置,该方法包括:先对前视单目摄像头采集的RGB图像进行光照自适应预处理,得到光照均衡的预处理图像,以解决光照不均导致的车道线提取不稳定问题;再将预处理图像输入轻量级分层特征提取模块,获取...
  • 本申请提供了一种路面箭头识别方法、装置、设备及存储介质,其中,获取包含路面箭头标记的道路场景数据;基于所述道路场景数据确定出所述路面箭头标记的正射投影二值图像;从所述正射投影二值图像中提取出所述路面箭头标记的骨架线;基于所述骨架线确定出所述...
  • 本发明公开了集成视觉图像检测的清淤机器人探测方法及系统,涉及图像处理相关技术领域,包括:构建场景感知‑淤堵推断一体化模型;利用清淤机器人图像联合生成可见度分区图、结构连续性置信图和淤堵候选区域图;基于可见度分区图自适应调节视觉参数,形成分区...
  • 本发明属于工业机器人及人工智能应用技术领域,提供一种基于多模态大模型的机械臂巡检机器人自主巡检方法,在巡检过程中执行:S1,获取第一环境图像和第一深度图像;步骤S2,将第一环境图像和任务描述输入异常检测视觉语言模型输出异常目标检测结果;S3...
  • 本发明公开了一种面向恶劣天气的无人艇海面目标轻量化检测方法,将海面目标数据集划分为晴天数据集与噪声训练集,构建教师模型与学生模型,利用晴天数据集对教师模型进行预训练并冻结权重,在第一阶段蒸馏训练中,基于混合编码器的融合特征构建特征相似性损失...
  • 本发明公开了一种车道线检测模型训练方法、设备、介质和程序产品,涉及计算机视觉与自动驾驶技术领域。通过生成包括自适应车道先验和位置‑形状车道先验组成的混合线级先验向量,自适应车道先验利用实例BEV激活图进行初始化,以更好地与车道实例对齐,位置...
  • 本发明涉及一种面向工厂狭长道路的双端对射式车路协同感知方法及系统,其中方法包括以下步骤:基于在狭长道路两端部署对称的感知节点并行采集数据并进行预处理;基于双端摄像机视频流数据,采用改进YOLOv5模型进行2D目标检测;基于双端激光雷达点云数...
  • 本申请实施例提供了一种图像处理方法、车辆及计算机可读存储介质,该方法包括:获取目标车辆对应的原始道路图像;利用目标路面分割网络模型对原始道路图像进行分割处理,得到路面分割结果,其中,路面分割结果用于确定以下至少一项道路元素:原始道路图像中的...
  • 本发明提供了一种车道线检测方法、装置、电子设备和存储介质,该方法中,通过动态对抗学习优化和元学习泛化的双重机制,动态对抗学习优化强制模型学习域不变特征,元学习泛化模拟未知域场景,优化模型在极端分布偏移(即域偏移)下的鲁棒性,双分支特征解耦网...
  • 本发明位于自动驾驶技术领域,公开了联合的道路边界感知方法、系统、设备和介质。方法包括:获取车道线与路沿的采样的输入图像,进行预处理,并输入预设的多任务联合检测架构模型;对输入图像进行卷积池化,得到特征信息,对特征信息进行聚合,得到包含车道线...
  • 本发明公开了一种面向特种场景的数据生成及立体匹配方法,属于计算机视觉与自动驾驶领域,具体为:首先,在Stereo Carla框架中构建专用的特种环境地图,并在虚拟车辆上配置双目相机系统的基线距离,进行参数优化;然后,改变特种环境中的环境参数...
  • 本发明提供了一种CUDT车道线检测方法,采集道路场景图像,并将图像数据集整合形成训练数据集;使用边缘语义融合模块FFEStem,将初步下采样的特征分为两支,一支通过SobelConv提取边缘,另一支通过最大池化提取语义特征,将二者拼接融合,...
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