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最新專利技術(shù)
  • 本申請涉及一種目標檢測方法及裝置，該方法包括：獲取激光雷達采集的原始點云和相機采集的圖像，原始點云和圖像時空同步；將原始點云中的點投影到圖像上，獲得多個投影點，多個投影點中的每個投影點與原始點云中的一個點對應；確定圖像中的每個目標所在的圖像...
  • 一種自動化車牌識別邊緣運算方法與系統(tǒng)，方法執(zhí)行于設置車輛內(nèi)的終端系統(tǒng)中，系統(tǒng)主要設有攝影模塊與運算電路，方法包括通過攝影模塊產(chǎn)生串流影片，即運用物體檢測模型逐幀判斷影像中的車牌，經(jīng)取得車牌影像后識別車牌上的字符，運用置信度算法演算各字符的置...
  • 本申請實施例提供一種獲取醫(yī)學成像設備的使用信息的方法、裝置和系統(tǒng)，該獲取醫(yī)學成像設備的使用信息的方法包括獲取圖像序列，其中，所述圖像序列由醫(yī)學成像設備生成并包括時間維度上的多個圖像；對所述圖像的特定區(qū)域進行文本識別，生成文本信息；以及根據(jù)所...
  • 本申請公開基于像素區(qū)間的障礙物檢測方法、芯片和機器人，障礙物檢測方法包括：步驟A、機器人控制線激光模組發(fā)射激光線，再通過線激光模組采集激光圖像；其中，線激光模組預先存儲地面線基準位置點；然后執(zhí)行步驟B；步驟B、在線激光模組采集的激光圖像中，...
  • 本發(fā)明公開了一種面向嵌入式計算平臺的3D目標檢測加速方法，該方法包括：步驟S1：對車載激光雷達和相機捕捉到的點云與圖像數(shù)據(jù)進行讀取與解析，獲得多模態(tài)數(shù)據(jù)并存儲到GPU；步驟S2：通過TensorRT工具對已經(jīng)訓練好的點云?圖像前融合3D目標...
  • 本發(fā)明公開了一種基于深度圖像序列識別環(huán)境自動監(jiān)測站房的人員違規(guī)操作判定方法及系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括圖像采集系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)、計算分析系統(tǒng)和違規(guī)操作報警系統(tǒng)等，該系統(tǒng)及算法主要應用于大氣環(huán)境自動監(jiān)測站中，監(jiān)控相應人員或動物對站房、采樣系統(tǒng)、監(jiān)...
  • 本發(fā)明公開了一種目標特征獲取方法、裝置、攝像機及存儲裝置。該方法包括：實時采集視頻幀，并當當前時刻采集的第一視頻幀中包含的移動目標的數(shù)量大于第一預設數(shù)量閾值時，獲取第一視頻幀中的待分析區(qū)域；獲取上一時刻和/或下一時刻采集的第二視頻幀，并根據(jù)...
  • 本公開描述一種圖像識別模型的訓練方法、識別方法、設備及存儲介質(zhì)，訓練方法包括：獲取多張訓練眼底圖像；對訓練眼底圖像進行數(shù)據(jù)擴增以獲取擴增圖像；并且在每次迭代中，將擴增圖像輸入至圖像識別模型中以獲得相應的包括特征映射的預測結(jié)果，基于歷史模型和...
  • 本申請涉及一種數(shù)據(jù)擴增方法、模型訓練方法、裝置、計算機設備和介質(zhì)。該方法包括：獲取金標準磁共振數(shù)據(jù)；對金標準磁共振數(shù)據(jù)對應的目標K空間中的邊緣區(qū)域進行填充處理，得到樣本磁共振數(shù)據(jù)；基于樣本磁共振數(shù)據(jù)和金標準磁共振數(shù)據(jù)，對初始生成對抗網(wǎng)絡進行...
  • 本說明書涉及圖像識別技術(shù)領域，具體地公開了一種復雜多特征曲線圖像自動識別方法及裝置，其中，該方法包括：獲取待識別的目標特征曲線圖像；將目標特征曲線圖像輸入至目標卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分類模型中，得到目標特征曲線對應的目標類別；其中，目標卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分...
  • 本申請一些實施例提供了一種圖像信息預測方法及裝置。該方法包括：獲取目標圖像對應的初始輸入特征和超先驗特征；按照選定的前期圖像處理模式，基于初始輸入特征和超先驗特征，生成目標圖像對應的前期結(jié)果特征；基于前期圖像處理模式，確定用于前期結(jié)果特征的...
  • 本申請涉及一種聚類方法、裝置、計算機設備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品，該方法包括采用分割算法對待處理數(shù)據(jù)進行分割，得到各分割單元的語義類別，基于差異矩陣和各分割單元的語義類別，對各分割單元進行聚類分析；差異矩陣是根據(jù)分割算法對應的混淆矩陣確定的。使...
  • 本發(fā)明公開了一種基于魚眼相機的目標檢測方法及其裝置、車輛，所述目標檢測方法包括：獲取所述魚眼相機的相機坐標系和所述世界坐標系之間的第一轉(zhuǎn)換關(guān)系，所述魚眼相機的所述相機坐標系和像素坐標系之間的第二轉(zhuǎn)換關(guān)系；根據(jù)所述第一轉(zhuǎn)換關(guān)系、所述第二轉(zhuǎn)換關(guān)...
  • 本申請實施例公開了一種家電設備及沸騰檢測方法，涉及家電設備技術(shù)領域，用于避免烹飪過程中的溢鍋、干鍋的情況，該家電設備包括：圖像采集設備，用于采集目標區(qū)域的圖像，目標區(qū)域放置有灶具和鍋具；控制器，被配置為：響應于用戶發(fā)起的沸騰檢測指令，通過圖...
  • 本公開的實施例涉及一種用于生成三維圖像的方法、電子設備和計算機程序產(chǎn)品。方法包括接收以第一視角呈現(xiàn)目標對象的第一圖像，其中第一圖像是二維圖像；確定第一圖像在目標視角下的變換圖像，其中目標視角與第一視角相同或不同。方法還包括基于變換圖像，利用...
  • 本發(fā)明提供了一種基于相移線移融合的深度相機，包括：投影機，用于向一場景交替投射相移結(jié)構(gòu)光和線移結(jié)構(gòu)光；相機單元，用于接收所述場景反射后的所述相移結(jié)構(gòu)光和線移結(jié)構(gòu)光生成相移結(jié)構(gòu)光圖案和線移結(jié)構(gòu)光圖案；處理器模塊，用于獲取相移結(jié)構(gòu)光圖案，并根據(jù)...
  • 本申請涉及一種三維重建數(shù)據(jù)的處理方法，該方法包括：控制機器人的圖像模組在至少一個方向上轉(zhuǎn)動，并在轉(zhuǎn)動過程中采集不同視角下環(huán)境的圖像數(shù)據(jù)；獲取圖像模組的實際偏移信息；根據(jù)實際偏移信息，獲得圖像模組姿態(tài)相對于機器人坐標系的位姿轉(zhuǎn)換關(guān)系；根據(jù)圖像...
  • 本發(fā)明提供一種作圖方法、裝置及作圖設備。該方法包括：獲取第一圖片；其中所述第一圖片中包括文字信息；根據(jù)所述文字信息的語義，確定對應的矢量圖模板；根據(jù)所述矢量圖模板，生成所述第一圖片對應的線稿圖形；其中，所述線稿圖形中包括所述文字信息的語義對...
  • 提供了一種泳池清潔系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括視頻捕捉設備、與視頻捕捉設備分離的泳池清潔機器人和計算設備。視頻捕捉設備可以向計算設備發(fā)送泳池的一個或多個視頻。計算設備可以使用所述一個或多個視頻來確定泳池清潔機器人相對于泳池的位置。計算設備可以基于泳池清...
  • 本申請公開激光條紋在搜索分區(qū)內(nèi)的光條中心點的提取方法及機器人，提取方法包括：步驟A、選擇初始搜索分區(qū)，再基于灰度重心法提取起始中心點；步驟B、沿著第一預設搜索方向?qū)⑴c初始搜索分區(qū)相鄰的搜索分區(qū)設置為當前搜索分區(qū)；再基于起始中心點在當前搜索分...
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