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  • 本发明公开了一种基于动态逆投影变换矩阵的隧道场景车道线检测方法,主要提出在图像坐标系下利用相邻车道线精准计算灭点相对位置,并据此判断路面平坦与否;基于灭点位置再结合预标定数据动态更新IPM矩阵,实现了对高低起伏隧道场景下车道线检测误差的补偿...
  • 一种基于多模态地图融合的月球熔岩管资源勘探方法,它属于月球探测技术领域。本发明解决了现有方法探索熔岩管洞穴时覆盖不完全以及熔岩管洞穴勘探效率低的问题。本发明在局部路径规划阶段,将三维点云数据降采样并转换为二维栅格地图,利用快速随机树与边界点...
  • 公开了一种任务处理方法、任务处理模型的训练方法及装置,该任务处理方法包括确定自车在第一时刻采集的多个视角下的待处理图像、图像传感器参数和自车的位姿信息;确定第一融合特征,第一融合特征是基于第二时刻采集的多个视角下的图像确定,第二时刻早于第一...
  • 本发明公开了一种路侧视觉三维目标感知方法、装置、设备及介质,其中方法包括:对复杂道路场景进行特征提取,获取路侧图像中的目标特征;对目标特征进行投影变换,确定目标在三维空间中的位置;基于目标在三维空间中的位置,确定目标的深度信息和高度信息;分...
  • 本发明涉及一种基于注意力机制的多车协同感知方法,属于移动通信技术领域。多车协同感知场景中缺乏对不同价值感知信息的选择性关注,导致各车感知特征难以被有效利用。同时在高移动性场景下,感知信息时延与非同步特征对齐困难,导致动态目标感知精度不高。为...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,可应用于智慧医疗和金融领域,公开了一种具身智能体的行为决策优化方法、装置、设备及介质,包括:根据图像构建场景图,采用图神经网络对场景图进行处理;将文本转化为语义图,采用图神经网络对语义图进行处理;将场景图和语义图...
  • 本发明属于涉及图像处理技术领域,公开了一种基于帧图像与事件流特征融合的目标检测方法,包括:采集RGB图像和事件流数据,构建时空同步的多模态数据对;构建双流特征提取主干网络提取事件和RGB特征;基于交叉注意力机制,利用多头注意力实现语义对齐;...
  • 本发明涉及一种基于深度学习和GIS的路面养护智能决策方法及系统,属于人工智能交通学领域。其包括以下步骤:收集路面图像与道路地理数据,人工标注后构建GIS图像数据集GISVision,对其进行预处理,划分训练集、验证集与测试集;将道路图像数据...
  • 本发明涉及计算机视觉相关技术领域,尤其涉及车道线规则约束下的车辆可行驶区域检测方法及系统,具体步骤如下:步骤一、制定数据集,根据“实线禁止变道,虚线可以变道”的规定,重新表征像素的可驾驶性水平,定义二个类来表征像素的可驱动性级别。该车道线规...
  • 本发明公开了基于多尺度偏振融合的高速公路隧道异常事件识别方法,涉及道路交通视频智能识别技术领域,用于解决高速公路隧道场景下尾随碰撞、火灾烟雾与异常静止行为的鲁棒识别问题;通过获取车辆行驶过程中各像素点的偏振角与偏振度信息。随后将图像按照纵向...
  • 本申请提供了多源交通视频数据融合管理方法和系统。该方法包括:采集多源交通视频数据及静态元数据,并进行目标识别,基于目标识别数据和静态元数据进行关联融合,确定关联视频源并生成目标连续时空轨迹,基于目标识别数据和静态元数据进行事件检测,并基于目...
  • 本申请提供了车辆识别方法及系统、电子设备、存储介质,属于智能交通技术领域。该系统包括数据采集模块,用于通过多路摄像头采集道路场景图像并获取已注册车辆的基础属性数据;特征处理模块,用于提取车辆外观特征并整理车辆标识特征,其中外观特征包括轮廓特...
  • 本公开的实施例提供了一种巷道运输车控制方法、装置、设备及计算机可读存储介质。所述方法包括:获取所述巷道的巷道外区域图像;从所述巷道外区域图像中识别出各目标区域;根据所述各目标区域确定与所述巷道内滞留人数相关的第一系数以及与所述片口停留人数相...
  • 本发明提供一种基于图文多模态的道路灾害检测与分层识别方法,涉及智能交通监测技术领域,方法包括:构建分层文本描述集合,第一层用于交通场景分类并排除非交通干扰画面,第二层用于道路灾害分类且包含负样本提示词;通过文本编码器离线生成文本特征向量并存...
  • 本发明涉及一种用于低空监测的多特征增强与聚合的目标检测方法,获取道路图像,将道路图像输入基于改进YOLOv7‑Tiny的目标检测模型,得到检测结果,其中,目标检测模型的主干网络包括基于CBAM注意力改进的多尺度通道与注意力模块,目标检测模型...
  • 本发明公开了一种基于双视角融合的轨迹预测方法,属于轨迹预测技术领域,包括:分别获取全局视角和局部视角下的道路数据和代理数据;根据全局视角下的道路数据和代理数据得到全局道路节点特征和全局代理节点特征,并根据局部视角下的道路数据和代理数据得到局...
  • 本发明公开了一种交通运行状态协同感知方法、存储介质及电子设备,包括利用摄像头和激光雷达分别采集图像数据和点云数据,采用YOLOv8模型从图像数据中提取2D车辆检测框顶点信息和图像时刻信息,采用PointPillars模型从点云数据中提取3D...
  • 本发明涉及计算机视觉与雷达感知技术领域,具体为基于卷积神经网络与雷达信号处理的航船智能检测系统,包括航船三维感知建模、视觉特征分层融合、目标检测及异常检测模块。系统重点利用卷积神经网络等深度学习方法,实现对水域环境中雷达对航船的三维空间建模...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv8的海面船舶目标可靠识别方法,包括:获取针对海面船舶目标图像的数据集,构建目标检测模型,其中所述目标检测模型为改进的YOLOv8模型,其中所述改进的YOLOv8模型为通过不同的注意力模块和调整损失函数后的Y...
  • 本发明涉及船舱状态检测技术领域,具体地说,涉及一种基于摄像机的船舱状态检测方法。其包括以下步骤:S1、通过摄像机抓拍图像,输入到yolov9‑E检测模型中进行船舱上的目标检测,检测图像中是否出现人员和车辆;S2、分类模型加入多尺度通道注意力...
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