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          • 本發(fā)明公開(kāi)一種車輛駕駛意圖識(shí)別方法及系統(tǒng),涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括采集待測(cè)駕駛員的正面影像、側(cè)面影像和車輛的前向影像數(shù)據(jù);通過(guò)漸進(jìn)式分組卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次化分組策略對(duì)多視角影像數(shù)據(jù)的進(jìn)行特征提取;采用跨視角一致性學(xué)習(xí)對(duì)提取的多視角影...
          • 本發(fā)明涉及一種基于多層次模態(tài)交互的顯著目標(biāo)分割方法及系統(tǒng),屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。包括:獲取待測(cè)圖像的RGB圖像和熱紅外圖像,并提取多個(gè)層次特征圖;將同層次的多模態(tài)特征圖輸入至三重注意力融合模塊,在該模塊中獲取同層次不同模態(tài)特征圖的差異特征...
          • 本發(fā)明提出了一種基于時(shí)空自適應(yīng)融合與地理特征的土地性質(zhì)檢測(cè)方法,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取待檢測(cè)地塊的采樣圖像、地塊屬性數(shù)據(jù)和數(shù)字高程模型數(shù)據(jù);采用Swin Transformer模型結(jié)合地類紋理自適應(yīng)融合模塊GTAF從采樣圖像中提取...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N場(chǎng)景感知模型的訓(xùn)練方法、設(shè)備、機(jī)器人控制方法及機(jī)器人,涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括根據(jù)多個(gè)三維點(diǎn)的空間位置信息和初始特征,采用預(yù)設(shè)高斯解碼器獲取多個(gè)三維點(diǎn)的高斯幾何特征和第一語(yǔ)義特征;在多個(gè)視角下,對(duì)三維高斯點(diǎn)云圖進(jìn)行三維...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N模型訓(xùn)練方法、室內(nèi)場(chǎng)景占用預(yù)測(cè)方法、設(shè)備和介質(zhì),模型訓(xùn)練方法包括:獲取室內(nèi)場(chǎng)景數(shù)據(jù)集,根據(jù)空間語(yǔ)義集,對(duì)各圖像幀進(jìn)行占用預(yù)測(cè),得到各圖像幀的實(shí)際空間占用信息,根據(jù)每個(gè)室內(nèi)場(chǎng)景的當(dāng)前圖像幀的實(shí)際空間占用信息、歷史圖像幀的實(shí)際空...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N高斯編碼模型訓(xùn)練方法、室內(nèi)占用預(yù)測(cè)方法、設(shè)備和介質(zhì),其中,模型訓(xùn)練方法包括:對(duì)樣本室內(nèi)場(chǎng)景圖像進(jìn)行特征提取,得到樣本室內(nèi)場(chǎng)景圖像對(duì)應(yīng)的樣本圖像特征圖,根據(jù)樣本圖像特征圖,采用預(yù)設(shè)初始高斯編碼模型對(duì)隨機(jī)生成的初始高斯特征進(jìn)行更...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向淺海生物模型的密度檢測(cè)和入侵預(yù)警的方法,包括如下步驟:步驟一、密度檢測(cè):系統(tǒng)首先利用基于改進(jìn)YOLO算法的目標(biāo)檢測(cè)模塊對(duì)輸入的圖像或視頻幀進(jìn)行分析,識(shí)別出其中的淺海生物目標(biāo),并確定其類別,結(jié)合圖像處理方法實(shí)現(xiàn)淺海生物密度...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種攪拌車罐內(nèi)混凝土坍落度實(shí)時(shí)檢測(cè)方法、介質(zhì)和設(shè)備,通過(guò)融合視覺(jué)與慣性測(cè)量數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)高精度動(dòng)態(tài)檢測(cè)。該方法具體包括:采集攪拌罐內(nèi)混凝土的視頻流及IMU姿態(tài)數(shù)據(jù);檢測(cè)罐口內(nèi)側(cè)預(yù)設(shè)的至少三個(gè)定位標(biāo)記點(diǎn),基于相鄰幀間標(biāo)記點(diǎn)像素位移構(gòu)建仿...
          • 本發(fā)明提供了一種工地現(xiàn)場(chǎng)污染源分析方法及系統(tǒng),基于預(yù)設(shè)高斯擴(kuò)散模型以及環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)確定工地現(xiàn)場(chǎng)各監(jiān)測(cè)區(qū)域的大氣污染源強(qiáng)度信息,通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練的目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)視頻流進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別,并基于預(yù)設(shè)多維評(píng)分模型、環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、檢測(cè)識(shí)別結(jié)果和大氣...
          • 本發(fā)明提供了一種基于全模態(tài)理解的鏡頭標(biāo)簽提取方法、設(shè)備和介質(zhì),涉及視頻處理技術(shù)領(lǐng)域,提出的方法包括:將原始視頻切分為多個(gè)語(yǔ)義完整的片段單元,并為每個(gè)片段標(biāo)注鏡像屬性標(biāo)簽形成標(biāo)注數(shù)據(jù)集;基于視覺(jué)語(yǔ)言模型,使用標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練;所述視覺(jué)...
          • 本申請(qǐng)涉及一種電纜隧道裂縫滲水識(shí)別方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備。所述方法包括:對(duì)電纜隧道圖像進(jìn)行反相處理,以得到反相圖像;通過(guò)識(shí)別模型中的融合子模型對(duì)電纜隧道圖像和反相圖像進(jìn)行處理,確定雙相融合特征;基于雙相融合特征和識(shí)別模型中的增強(qiáng)子模型,對(duì)電...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于圖像視覺(jué)的鎂金屬工件加工智能監(jiān)控系統(tǒng),其核心是通過(guò)圖像采集模塊采集切削面的工件切削圖像及工件紅外圖像;通過(guò)圖像處理模塊對(duì)工件紅外圖像進(jìn)行切削熱流特征提取,得到工件紅外圖像對(duì)應(yīng)的熱流特征矩陣;圖像特征提取模塊構(gòu)建粉塵附著連...
          • 本發(fā)明涉及車輛駕駛技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種車輛駕駛夜視輔助感知系統(tǒng),圖像獲取模塊根據(jù)車輛的夜視紅外圖像提取車輛道路區(qū)域,劃分為多個(gè)分割車輛道路區(qū)域;區(qū)域分類模塊對(duì)分割車輛道路區(qū)域進(jìn)行分析,確定對(duì)應(yīng)的區(qū)域類別,區(qū)域類別包括干擾道路區(qū)域和感知道路區(qū)...
          • 本發(fā)明涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種自動(dòng)駕駛障礙物意圖預(yù)測(cè)與避讓方法及系統(tǒng)。方法包括實(shí)時(shí)獲取圖像數(shù)據(jù)和三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),分別提取靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)特征,采用注意力機(jī)制進(jìn)行加權(quán)后融合形成融合特征向量,將融合特征向量輸入多個(gè)獨(dú)立訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于大模型協(xié)同決策的駕駛員異常監(jiān)測(cè)系統(tǒng),包括:多路攝像頭、語(yǔ)音交互模塊、DTOPA視覺(jué)預(yù)對(duì)齊模塊、Qwen?Apan輕量化語(yǔ)言推理模塊、協(xié)同決策模塊、安全響應(yīng)控制模塊;其中,多路攝像頭用于實(shí)時(shí)提取車內(nèi)環(huán)境視頻流;語(yǔ)音交互模塊用...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了施工現(xiàn)場(chǎng)鋼筋堆疊形態(tài)智能識(shí)別方法及系統(tǒng),具體涉及圖像處理領(lǐng)域,用于解決鋼筋堆疊識(shí)別誤差問(wèn)題,是通過(guò)利用環(huán)形多視角鏡頭陣列獲取均勻光照條件下的鋼筋影像與深度數(shù)據(jù),結(jié)合鋼筋表面的銹蝕紋理與顏色信息,精準(zhǔn)地識(shí)別出鋼筋的真實(shí)邊界與空間位...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N用于細(xì)胞熒光圖像中相分離的智能識(shí)別方法、裝置及設(shè)備。其中,針對(duì)活細(xì)胞內(nèi)亞細(xì)胞尺度液液相分離過(guò)程中普遍存在的圖像噪聲強(qiáng)、背景干擾多、人工依賴高、動(dòng)態(tài)過(guò)程追蹤難等問(wèn)題,通過(guò)圖像處理,充分挖掘圖像中疑似相變點(diǎn)的空間結(jié)構(gòu)特征,并去除噪...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于四維光場(chǎng)的三維神經(jīng)信號(hào)提取方法,包括以下步驟:S1:獲取四維光場(chǎng)下的時(shí)序多視角活體神經(jīng)數(shù)據(jù)D;S2:根據(jù)時(shí)序多視角活體神經(jīng)數(shù)據(jù)D分析神經(jīng)元分布,并得到表示神經(jīng)元位置的多視角數(shù)據(jù);S3:基于PSF對(duì)多...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語(yǔ)義地圖構(gòu)建方法以及機(jī)器人的控制系統(tǒng),其中,該方法包括:獲取全景圖像以及點(diǎn)云數(shù)據(jù);將全景圖像輸入全景圖像編碼器中進(jìn)行多尺度編碼處理,生成多個(gè)尺度下的全景特征圖;確定點(diǎn)云數(shù)據(jù)在全景圖像的相機(jī)坐標(biāo)系下的參考點(diǎn)集合;根據(jù)先驗(yàn)語(yǔ)義網(wǎng)...
          • 本發(fā)明提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)和手機(jī)終端的家居防盜方法及設(shè)備,獲取與用戶端對(duì)應(yīng)的用戶孿生空間,用戶孿生空間包括多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)和固定物,關(guān)鍵點(diǎn)具有對(duì)應(yīng)的識(shí)別標(biāo)簽;根據(jù)路徑配置策略對(duì)用戶孿生空間中的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行銜接,得到與用戶端對(duì)應(yīng)的防盜孿生空間;基于預(yù)設(shè)...
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