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  • 本发明提出了一种基于非线性网络增强的船舶目标检测方法、介质及设备,属于人工智能领域。方法包括如下步骤:采用真实河道场景采集的船舶数据集,对数据集中的图像数据进行类型转换、数据划分与增强;构建非线性网络增强的YOLO船舶检测模型;采用多任务联...
  • 本发明公开了一种航班保障节点的监测系统及方法,监测系统具体包括:采集模块获取航班保障节点策略以及各个监控点位的视频序列;行为分析模块通过融合多通路网络及位置注意力的目标检测,对视频序列的分析,识别多尺度的目标;以及,通过基于类别空隙标度指数...
  • 本发明公开提供了一种基于域自适应的目标检测方法、装置、设备和介质;基于域自适应的目标检测方法通过目标检测模型实现,目标检测模型包括动态域适应模块,动态域适应模块包括具有第一动态对抗梯度反转层的图像级域分类器和具有第二动态对抗梯度反转层的对象...
  • 一种无人车视觉Transformer模型压缩方法及系统,方法包括获取无人车车载摄像头采集的图像序列感知数据,经分词与标记化操作得到输入序列矩阵;通过注意力机制提取特征,推导四阶张量核表达以构建其张量化表示;利用四阶张量核的克罗内克结构和线性...
  • 本发明涉及道路管养技术领域,公开了一种道路病害的检测方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取待检测的目标道路图像;利用目标检测模型对目标道路图像进行道路病害检测,得到初始检测结果,初始检测结果包括至少一个候选病害目标以及候选病害目标...
  • 本申请涉及车机管理技术领域,具体是一种用于车辆低速场景下的车机主动响应方法及系统,本申请使用现有的场景识别模型识别场景,并结合车道级定位信息以及踏板信号进一步筛选目标场景标签。将目标场景标签以及原始图像输入至分割模型中,提取与目标场景标签存...
  • 本发明属于自动驾驶技术领域,特别涉及一种从局部到全局迭代优化的车道线检测方法及应用,包括获取输入的道路图像,并提取道路图像的多尺度特征图;将多尺度特征图进行全局特征编码输出置信度,基于置信度从一组可学习的查询向量中动态选择前K个查询向量,查...
  • 本发明属于智能驾驶技术领域,涉及一种基于分层动态锚线的智能驾驶车道线检测方法,包括:构建动态多尺度特征融合模块DMFF‑Neck,通过尺度感知、空间感知与任务感知机制对多尺度特征进行自适应融合增强;引入几何感知动态采样模块GDS,在锚线参考...
  • 本申请涉及智能交通技术领域,公开了一种基于车辆轨迹跟踪的车道区域来去向识别方法,该方法包括:通过目标检测模型对输入视频进行车辆检测,获取检测框位置信息;基于此信息,利用多目标跟踪算法生成车辆运动轨迹;同时对道路图像进行语义分割和形态学处理,...
  • 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,将鱼眼相机拍摄的第一图像输入第一深度估计模型,得到第一深度估计模型输出的第一深度图;将普通相机拍摄的第二图像输入第二深度估计模型,得到第二深度估计模型输出的第二深度图;根据第一深度...
  • 本公开涉及一种基于超声点云的障碍物检测方法及系统。所述方法包括:经由车载超声波传感器来采集超声点云,所述超声点云中的每一超声点具有相关联的超声回波的强度、和/或超声回波的宽度中的至少一者以及相关联的二维坐标信息;将所述超声点云栅格化;基于经...
  • 本发明公开一种船用障碍物识别方法,包括水上障碍物识别流程、水下障碍物识别流程、跨介质探测协同流程,通过船载数据融合模块实现三流程数据协同,水上流程启动设备采集时序图像与环境数据,分析特征参数判交汇趋势以识别障碍物并追踪,水下流程据水域情况启...
  • 本发明公开一种自动驾驶目标检测方法、装置、设备及介质,该方法包括:获取自动驾驶场景下的待检测图像;将待检测图像输入至目标检测框架,得到待检测图像中各目标分类结果及目标定位结果;目标检测框架包括基础检测器,用于得到初始分类预测结果、初始定位预...
  • 本发明涉及车辆驾驶辅助及机器视觉技术领域,具体涉及一种基于车载环视摄像头的移动物体侦测方法及相关产品,包括获取当前帧图像以及车辆的运动参数;确定所述目标物体的接地点在当前帧坐标系下的第一位置坐标;计算位姿变化量;得到所述目标物体的预测位置坐...
  • 本发明公开了一种路面异物处理方法、系统、设备及计算机可读存储介质,涉及清扫车智能化控制领域,所述路面异物处理方法包括以下步骤:获取训练数据,根据训练数据训练预构建的识别路面异物的终端识别模型,根据训练后的终端识别模型训练预构建的输出清扫策略...
  • 本说明书一个或多个实施例提供一种障碍物的定位方法、车辆、存储介质及程序产品,所述方法包括:按照目标时间间隔连续采集车辆的感知数据,所述感知数据包括多个环境图像以及所述车辆的位姿变换矩阵,每一所述环境图像均包含障碍物;根据所述多个环境图像确定...
  • 本发明公开一种基于层级式时空因果图与状态扩散的行人意图识别方法及系统,属于人工智能与自动驾驶交叉技术领域。针对现有技术场景理解浅、预测单一、缺微观线索的缺陷,本发明先预处理视频流提取行人姿态、动态目标及环境要素特征;再构建含“姿态‑实体‑环...
  • 本申请公开一种基于时序复卷积网络的疲劳检测方法、系统及电子设备,涉及疲劳检测领域,包括:步骤A1、采集车辆行驶过程中驾驶员的人脸图像,并对所述人脸图像进行分帧处理,生成数据集;步骤A2、构建时序复卷积网络模型;步骤A3、以峰值信噪比PSNR...
  • 一种基于RCGELAN‑YOLOv11的火灾检测模型构建方法,包括准备火灾检测图像数据集;对所述火灾检测图像数据集进行预处理,生成火灾检测图像样本集;以YOLOv11网络结构为基础模型,将所述基础模型中C3K2模块替换为RC‑G‑ELAN模...
  • 本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种基于标定与重定位的表计识别方法,包括如下步骤:S1,获取变电站内的表计输入图像,根据所述表计输入图像识别表计类型,基于所述表计类型匹配标定方式,执行所述标定方式以自所述表计输入图像得到待处理图像;S2...
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