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  • 本发明涉及一种基于单目视觉的自动驾驶风险决策方法、系统、计算机设备及存储介质,包括:通过单目相机获取待处理图像,分别提取图像的语义特征和几何状态特征,生成语义特征向量和几何状态特征向量。将两者融合,得到融合特征向量。采用强化学习构建风险决策...
  • 本发明公开了一种无人车自适应融合多模态信息全天候感知方法及系统,方法包括获取无人车周围环境的多源时序感知数据,对多源时序感知数据进行时序对齐和预处理;基于多源时序感知数据的物理特征,分别使用预设的深度神经网络骨干对多源时序感知数据进行初始特...
  • 本申请提供一种数据处理方法、装置、电子设备及介质,涉及车辆技术领域,该方法包括:根据车辆的传感器采集的数据,获取车辆所处环境的环境复杂度;根据环境复杂度,确定数据压缩率;根据数据压缩率,处理传感器采集的数据。本申请可通过实时智能调整压缩策略...
  • 自动标签系统中的控制单元及其方法。控制单元10包括智能模型12、用户接口11。控制单元10经由用户接口11从控制单元的用户接收查询图像14。控制单元然后通过相似性搜索模块16识别与查询图像相关的相似图像/图块,并检索与查询图像近乎相似的图像...
  • 提供用于在描绘多个交通灯的图像数据中识别交通控制信号的方法。方法包括:从布置在车辆中的相机获得图像数据;识别图像数据中的交通灯对象,其中,图像数据的交通灯对象描绘交通灯;确定关于在图像数据中识别的交通灯对象中的每一个,空间数据;将图像数据以...
  • 本发明实施例涉及自动驾驶技术领域,公开了一种路侧感知方法、装置、设备及存储介质,包括:获取路侧激光雷达的实时点云数据以及三维占据栅格地图;将实时点云数据投影至三维占据栅格地图内,得到障碍物点信息;对障碍物点信息进行动态目标聚类处理,得到动态...
  • 本发明公开了一种基于视觉大模型的农机智驾数据自动标注方法及相关设备,涉及农机智驾数据标注技术领域,方法包括:构建基于视觉大模型的标注模型;获取农机智能驾驶场景下的待标注数据集,从待标注数据集中选取部分样本进行人工标注,形成已标注数据集,将剩...
  • 本申请公开了一种点云目标的匹配追踪方法和装置、存储介质及电子设备。该方法包括:将当前帧中的多个参考对象各自对应的位置信息转换至相邻帧中,得到参考位置信息;利用多个参考位置信息和多个参考对象各自对应的相邻位置信息,对第一类型对象进行匹配;根据...
  • 本申请公开了一种基于多模态数据的目标检测方法和装置及电子设备。该方法包括:获取目标数据对应的目标时刻和参考数据对应的参考时刻之间的时间差,并根据时间差和第一自车位姿生成第一自车信息,目标数据和参考数据为自车的至少一个传感器采集的数据;根据第...
  • 本发明公开了一种基于激光雷达的矿下无人驾驶车辆实时导航方法及系统,包括:通过激光雷达扫描获取环境点云数据,经聚类确定潜在障碍物位置;提取障碍物几何与运动特征并分类;根据分类结果更新地图或调整轨迹;评估路径合理性并在评分过低时触发重规划;针对...
  • 本申请提供了一种基于AI眼镜的智能驾驶交互方法及系统,其中,该方法包括:通过车辆传感器,实时采集车辆当前的周围环境感知信息;通过驾驶员头部佩戴的AI眼镜,实时采集驾驶员当前视野范围内的环境图像,并追踪驾驶员的头部姿态;融合周围环境感知信息和...
  • 基于RT‑DETR的轻量化车辆目标检测方法及系统,属于车辆目标检测技术领域。为解决ResNet‑18骨干网络计算资源非必要消耗与多尺度目标层级特征融合不足的问题,提出新的CGResNet骨干网络,有效保持对车辆目标的检测能力并且降低原模型参...
  • 本发明涉及一种基于多流特征融合的驾驶员疲劳监测方法,属于智能交通与计算机视觉技术领域。旨在解决现有疲劳检测方法因单流特征分析易引入背景干扰或局部特征维度有限、且时序动态模式挖掘不足而导致的识别精度低与鲁棒性差的问题。技术方案包括通过视频预处...
  • 本申请的实施例公开了一种交通限制信息识别方法及装置、电子设备、存储介质,该方法包括:先获取待处理的道路图像序列,其中,道路图像序列中包含多张道路图像;然后,对每张道路图像进行识别,得到每张道路图像的交通限制信息,交通限制信息中包含交通限制设...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种基于图像分割的电杆倾斜检测系统、方法、设备及介质。系统包括:相机自动拍照模块,用于获取针对目标环境的视频流,并基于视频流进行电杆识别,以提取电杆图像;模型预测模块,用于根据电杆图像,通过预训练的电杆检...
  • 本发明属于数字识别技术领域,涉及一种数字式仪表试验数据辅助系统,包括数据捕捉模块、数据处理模块、数据存储判断模块和人机交互界面;数据捕捉模块通过监控摄像头采集仪表数据区域实时状态,并将采集到的视频转换成图片传输给数据处理模块;数据处理模块是...
  • 本发明属于图像处理技术领域,尤其涉及一种基于多模态深度学习的物流包裹违禁品识别方法和系统。所述方法包括通过X光安检设备采集物流包裹的X光透射图像,通过物流信息系统获取对应的物流运单文本信息得到原始多模态数据集;对原始多模态数据集进行预处理得...
  • 本发明涉及图像或视频识别理解技术领域,尤其涉及一种基于叶脉拓扑特性的植物叶片病害识别方法及系统,方法包括如下步骤:采集叶片图像并进行标准化处理;得到增强之后的训练集;提取细粒度病变细节特征、局部病变与叶片结构特征及全局病害分布特征;依次进行...
  • 本发明涉及一种基于三维点云的车型识别方法、基于车型的机器人操作方法及系统,通过采集待识别车辆的ROI区域点云;确定ROI区域点云与各先验车型模板点云之间的配准分数和倒角距离;根据各配准分数和倒角距离,确定ROI区域点云与各先验车型模板点云之...
  • 本发明实施例提供一种基于双掩码协同自监督学习框架的商品识别方法,属于图像识别技术领域。所述商品识别方法包括:采用商品图像的样本集对模型进行多维度损失的预训练,以得到预训练权重,其中,该模型包括:T‑swin骨干网络,用于进行多尺度特征提取;...
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