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  • 本說明書實施例提供一種共享車輛的還車方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及裝置，該方法包括獲取訂單發(fā)起后共享車輛的運動數(shù)據(jù)；響應(yīng)于運動數(shù)據(jù)滿足第一預(yù)設(shè)條件，獲取訂單用戶的車輛使用信息；基于車輛使用信息，確定訂單用戶是否忘記關(guān)鎖；響應(yīng)于訂單用戶忘記關(guān)鎖，生成并發(fā)...
  • 本公開涉及一種車輛后備箱的開啟方法、裝置、電子設(shè)備、介質(zhì)及車輛，尤其涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域。該方法，包括：在檢測到用戶處于預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的情況下，獲取圖像序列；將圖像序列輸入人體關(guān)鍵點檢測模型，得到人體關(guān)鍵點檢測模型輸出的腿部關(guān)鍵點坐標(biāo)序列；將腿部關(guān)...
  • 本公開涉及一種車輛后備箱的開啟方法、裝置、電子設(shè)備、介質(zhì)及車輛，尤其涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域。該方法，包括：獲取圖像序列；將圖像序列輸入人體關(guān)鍵點檢測模型，得到人體關(guān)鍵點檢測模型輸出的人體關(guān)鍵點坐標(biāo)序列；將人體關(guān)鍵點坐標(biāo)序列輸入動作識別模型，得到動...
  • 本發(fā)明公開了一種目標(biāo)人員的軌跡確認(rèn)方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，包括：根據(jù)目標(biāo)人員的原始特征信息從待排查視頻中確定確認(rèn)軌跡點位和至少兩個候選疑似點位；分別確定每個候選疑似點位中疑似目標(biāo)人員的局部小區(qū)域與確認(rèn)軌跡點位中目標(biāo)人員的局部小區(qū)域之間的局部...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N文本處理方法、裝置、終端設(shè)備及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：確定待處理文本的多個視圖特征；確定各視圖特征的相似性特征；根據(jù)相似性特征，確定待處理文本的分類結(jié)果。本申請?zhí)峁┑奈谋咎幚矸椒ǎㄟ^先確定待處理文本的多個視圖特征，...
  • 本發(fā)明提供一種基于圖像增強的晶圓OCR識別方法及識別裝置，其中，晶圓OCR識別方法包括以下步驟：獲取晶圓上的字符識別區(qū)域圖像；對字符識別區(qū)域圖像依次進(jìn)行圖像均衡化、圖像濾波、圖像翻轉(zhuǎn)、動態(tài)閾值分割及開閉運算處理，以對圖像進(jìn)行增強，得到增強后...
  • 本發(fā)明提供一種基于模板匹配的晶圓OCR識別方法及識別裝置，其中，晶圓OCR識別方法包括以下步驟：在預(yù)設(shè)坐標(biāo)系內(nèi)創(chuàng)建OCR字符輪廓模板以及目標(biāo)區(qū)域輪廓模板；獲取晶圓圖像；根據(jù)創(chuàng)建的OCR字符輪廓模板，采用模板匹配的方式查找預(yù)設(shè)坐標(biāo)系內(nèi)的晶圓圖...
  • 本申請涉及一種目標(biāo)檢測方法及裝置，該方法包括：獲取激光雷達(dá)采集的連續(xù)的N幀點云，其中N為大于或者等于2的正整數(shù)；將N幀點云中的一幀點云確定為目標(biāo)幀點云；將N幀點云中除了目標(biāo)幀點云以外的N?1幀點云，分別對齊到目標(biāo)幀點云，獲得N?1幀對齊后點...
  • 本申請涉及一種目標(biāo)檢測方法及裝置，該方法包括：獲取激光雷達(dá)采集的原始點云和相機(jī)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(yīng)；確定圖像中的每個目標(biāo)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(shè)置車輛內(nèi)的終端系統(tǒng)中，系統(tǒng)主要設(shè)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(xué)成像設(shè)備的使用信息的方法、裝置和系統(tǒng)，該獲取醫(yī)學(xué)成像設(shè)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(xué)成像設(shè)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(jìn)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(jī)器人，障礙物檢測方法包括：步驟A、機(jī)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(yù)先存儲地面線基準(zhǔn)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(biāo)檢測加速方法，該方法包括：步驟S1：對車載激光雷達(dá)和相機(jī)捕捉到的點云與圖像數(shù)據(jù)進(jìn)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(xùn)練好的點云?圖像前融合3D目標(biāo)...
  • 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(yīng)用于大氣環(huán)境自動監(jiān)測站中，監(jiān)控相應(yīng)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(biāo)特征獲取方法、裝置、攝像機(jī)及存儲裝置。該方法包括：實時采集視頻幀，并當(dāng)當(dāng)前時刻采集的第一視頻幀中包含的移動目標(biāo)的數(shù)量大于第一預(yù)設(shè)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(xùn)練方法、識別方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，訓(xùn)練方法包括：獲取多張訓(xùn)練眼底圖像；對訓(xùn)練眼底圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)增以獲取擴(kuò)增圖像；并且在每次迭代中，將擴(kuò)增圖像輸入至圖像識別模型中以獲得相應(yīng)的包括特征映射的預(yù)測結(jié)果，基于歷史模型和...
  • 本申請涉及一種數(shù)據(jù)擴(kuò)增方法、模型訓(xùn)練方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和介質(zhì)。該方法包括：獲取金標(biāo)準(zhǔn)磁共振數(shù)據(jù)；對金標(biāo)準(zhǔn)磁共振數(shù)據(jù)對應(yīng)的目標(biāo)K空間中的邊緣區(qū)域進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)磁共振數(shù)據(jù)，對初始生成對抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行...
  • 本說明書涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體地公開了一種復(fù)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(biāo)特征曲線圖像；將目標(biāo)特征曲線圖像輸入至目標(biāo)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型中，得到目標(biāo)特征曲線對應(yīng)的目標(biāo)類別；其中，目標(biāo)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分...
  • 本申請一些實施例提供了一種圖像信息預(yù)測方法及裝置。該方法包括：獲取目標(biāo)圖像對應(yīng)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(biāo)圖像對應(yīng)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(jī)設(shè)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(jìn)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(jìn)行聚類分析；差異矩陣是根據(jù)分割算法對應(yīng)的混淆矩陣確定的。使...
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