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  • 本申请涉及一种视野遮挡场景的识别方法、装置、设备和存储介质,该方法通过获取目标车辆的行驶信息和目标车辆的周围区域的环境信息,然后根据行驶信息和环境信息,确定周围区域内的被遮挡对象,最后根据目标车辆与被遮挡对象的运动趋势信息对周围区域的场景进...
  • 本发明公开了一种基于RGB‑D融合与双时间流特征学习的异常检测方法,包括:轨旁数据采集:通过彩色线扫3D相机同步采集列车外表面的彩色RGB图像与深度图像,即RGB‑D图像;图像预处理:对采集的不同时间段的相同过车数据进行预处理,分别提取两次...
  • 基于图像引导的深度补全和多阶段迭代融合的多模态三维目标检测方法和装置,其方法包括:首先,通过一个图像引导的深度补全模块(,利用图像的上下文信息预测一稠密深度图,并将其与由激光雷达生成的稀疏深度图进行掩码引导式的融合,以生成高质量的补全深度图...
  • 基于YOLOv10改进的实时交通标志目标检测方法,属智能交通系统中的交通标志目标检测领域;针对现有模型计算量大、特征表示弱及复杂场景适应性差的问题,本发明设计了LESM‑YOLO模型;该模型融合Light Weight Backbone、E...
  • 本发明涉及智能驾驶技术领域,公开了一种基于行驶环境智能感知的自动驾驶行车控制方法及系统。方法包括:获取连续多个时刻的车辆前方RGB图像序列及对应的深度图像序列;对所述RGB图像序列和深度图像序列进行多模态特征提取;生成鸟瞰视图语义特征;通过...
  • 本发明公开了一种泊车场景车门碰撞检测方法、装置、设备及存储介质,其中该方法包括步骤:当确定自车需泊车时,基于采集的车门外图像,绘制三维地图,以生成场景包络体;根据车门不同开度的坐标点是否进入所述场景包络体内部的判断结果,来对泊车场景车门碰撞...
  • 本申请公开了一种障碍物识别方法、装置、设备以及存储介质。该障碍物识别方法包括:响应于车辆处于泊车状态,获取车辆采集到的当前点云数据对应的障碍物信息,障碍物信息包括至少一个障碍物的目标坐标信息;根据各障碍物的目标坐标信息将各障碍物投影至获取的...
  • 本发明公开了一种基于动态频带聚焦与双域注意筛的复杂场景交通标志检测方法及系统,包括如下过程:对采集的道路交通标志图像进行数据预处理和数据增强;使用CADPCM模块和CHAttention交叉协调注意力机制构建CACHNet主干网络;设计DW...
  • 本申请可以应用于自动驾驶领域,涉及一种交通指示灯检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取朝车辆的行进方向采集的第一视场角的第一图像以及第二视场角的第二图像,第一视场角大于第二视场角;对第一图像和第二图像进行特...
  • 本申请提供了一种交通标志物检测模型的更新方法、装置、设备、存储介质及程序产品,可应用于交通领域;方法包括:获取多个第一交通标志物的第一位置信息和标志物类型,以及每个第一交通标志物的第一误检判别结果;基于多帧交通图像和每帧交通图像中多个第一交...
  • 本申请公开了一种障碍物预测方法、装置、存储介质和计算机设备。包括:获取车辆所处环境的历史环境信息;对历史环境信息进行处理,确定车辆所处环境中已知障碍物的运动轨迹;根据历史环境信息、已知障碍物和运动轨迹对深度学习模型进行训练,得到障碍物预测模...
  • 本申请提供一种碰撞风险的确定方法、装置及计算机可读存储介质,涉及车辆技术领域,用于节省算力资源。该方法包括:在采集到包括目标对象的目标环境图像的情况下,确定目标对象对应目标区域以及告警区域。告警区域与目标对象位于车辆的同一面,告警区域由车辆...
  • 本申请公开一种基于目标检测的目标分类方法、装置、介质、设备及车辆,方法包括:根据目标检测模型对原始道路环境图像进行检测,获得目标道路环境图像,目标道路环境图像标记有至少一个目标对象的矩形框和目标对象的粗粒度类型;根据矩形框从目标道路环境图像...
  • 本申请公开一种三维目标检测模型的训练方法、装置、介质、设备及车辆,方法包括:获取样本训练集,其包括样本图像和目标对象的三维真值标注信息,三维真值标注信息包括目标对象上多个真值标注点的三维坐标真值;根据样本训练集对多个任务进行训练获得初始三维...
  • 本发明涉及自动驾驶环境感知技术领域,具体为面向自动驾驶场景的双分支二值化三维语义占据预测系统,包括图像编码模块对环视相机系统多视角图像进行特征提取和特征融合并输出图像多尺度特征;视角变换模块结合高效视觉Mamba单元对图像多尺度特征进行变换...
  • 本发明涉及井下无人驾驶与机器视觉检测技术领域,具体公开了一种结合机器视觉的煤矿井下轨道运输电机车轨道异常检测方法。该方法通过车载传感器实时采集运行图像,利用基于主聚类推定的照度分类算法进行光照条件判别,并在低照度环境下采用全局与局部结合的图...
  • 提出一种用于训练神经网络以生成针对第二传感器系统的控制信号的方法,所述方法具有步骤:使用用于检测所述第一传感器系统的环境的、第一传感器系统的数据的时间序列为所述神经网络提供输入张量,其中,所述神经网络的输入张量具有来自在当前的时间步长之前的...
  • 本发明提供一种车载摄像头脏污的检测方法及装置,采集得到连续多帧的待处理图像;将每一待处理图像进行转换,得到多张灰度图像,并对灰度图像中的感兴趣区域进行裁剪,得到多张目标图像;计算得到每一目标图像的平均信息熵;评估每一目标图像对应的灰度评估值...
  • 本发明属于自动驾驶技术领域,涉及一种结合新视角合成策略与2D车道先验的拓扑场景图理解方法,其包括:1)利用新视角合成策略进行训练数据集的构建并进行在线映射模型的训练和评估;2)通过骨干网络和特征金字塔网络提取输入图像的多层次2D特征,基于多...
  • 本发明公开一种基于人工智能的通用车辆全彩夜视辅助驾驶方法及系统,该方法利用基于计算成像技术的全彩昼夜相机采集车辆周边环境图像,相机采用低照度CMOS探测器与AI技术协同工作;采集的图像经传输至全景视频处理机,进行亮度、白平衡处理、拼接融合、...
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