“G06V20/64”专利分类搜索_专利查询_文献下载_出售_求购_买卖_交易

钻瓜专利网为您找到相关结果645个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于双目视觉和距离估计的蘑菇直径测量方法-CN202211618280.3在审
发明人：胡荣林;付浩志;蔡进恒;刘宬邑;朱诗雯;魏福;董甜甜;张海艳;邵鹤帅;严立兵 -专利权人：卓弢机器人盐城有限公司;淮阴工学院
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双目视觉和距离估计的蘑菇直径测量方法，包括：双目相机标定；利用双目相机采集蘑菇图像，得到左摄像头拍摄图像imagel和右摄像头拍摄图像imager；进行图像预处理，得到左视图像Il和右视图像Ir；分别对左视图像Il和右视图像Ir进行距离估计操作，得到左视图视角下的蘑菇直径d1l和右视图视角下的蘑菇直径d2r；对左视图像Il和右视图像Ir进行双目测量操作，通过轮廓特征提取、立体匹配、深度计算操作，得到蘑菇轮廓关键点的三维坐标，根据轮廓关键点计算出蘑菇直径d3；计算三个测量值d1l、d2r、d3的几何平均数，几何平均数即最终的蘑菇直径测量值。本发明具有较高的测量精度及稳定性。
一种基于双目视觉距离估计蘑菇直径测量方法

[发明专利]一种三维模型-文本联合表达的学习方法及系统-CN202210833843.4在审
发明人：杨志景;陈锐涵;谭俊鹏 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种三维模型‑文本联合表达的学习方法及系统，包括以下步骤：S1.获取三维模型‑文本信息；S2.对三维模型‑文本信息中的文本信息进行层次化语义分析，得到文本特征；S3.得到三维模型的若干个三维模型特征；S4.将文本特征和三维模型特征投影到一个公共子空间；S5.构建跨模态不变损失函数；S6.计算跨模态互信息损失函数；S7.计算跨模态对比损失函数；S8.构建跨模态对比学习的整体损失函数；对三维模型特征的初级投影表示和文本特征的初级投影表示进行跨模态对比学习，得到三维模型‑文本的联合表达。本发明解决了现有技术对三维模型‑文本联合表达的学习中特征判别能力不强的问题，且具有效率高的特点。
一种三维模型文本联合表达学习方法系统

[发明专利]一种基于分层图网络在点云上用于3D对象检测方法-CN202211619934.4在审
发明人：张梦怡;孙立璟;朱文俊;易阳;王村松;薄翠梅;彭浩 -专利权人：南京工业大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明提出一种基于分层图网络在点云上用于3D对象检测方法，属于图像处理领域，具有较好的预测性能，能够以较小的预测误差预测3D点云中的物体，具体包括：步骤1：先将点云特征地图输入进网络中，进行特征提取，捕获多层次的语义信息，并将语义信息进一步进行聚合；步骤2：将聚合后的语义信息通过改进的投票模块映射到相同的特征空间中，然后通过提案生成器生成提案；步骤3：结合全局的场景信息，将提案送入提案推理模块，并对边界框进行预测，最后通过3D非极大值抑制后得到最终的检测结果，利用训练集将上述模型训练，当模型的损失函数稳定收敛时，利用统计度量对所述网络性能进行评价。
一种基于分层网络点云上用于对象检测方法

[发明专利]一种BIM模型的面积处理方法和相关装置-CN202211707848.9在审
发明人：李昊;林城寿;蓝天宇;许炜麟;邓颖 -专利权人：数云科际（深圳）技术有限公司
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明涉及BIM模型技术领域，具体是涉及一种BIM模型的面积处理方法和相关装置。本发明先将BIM模型所涵盖的各个房间进行分类，得到各个房间所对应的分类优先级。然后依据相邻房间的分类优先级，确定相邻房间之间的共用隔墙所属取线规则。之后依据取线规则，将共用隔墙的面积分配至相邻房间，得到相邻房间的各个房间所涵盖的面积，最后依据各个房间所涵盖的面积和各个房间所属的指标规则，确定各个指标规则所涵盖的面积。从上述分析可知，本发明在统计各个指标规则所涵盖的面积时充分考虑了共用隔墙归属到哪个房间的问题，进而将共用隔墙归属到房间所属的指标规则下，从而保证了统计出的指标规则所对应的面积匹配于实际面积。
一种 bim 模型面积处理方法相关装置

[发明专利]三维物体检测模型的训练与三维物体检测方法、装置-CN202211259102.6在审
发明人：叶晓青;龚石 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本公开提供一种三维物体检测模型的训练与三维物体检测方法，涉及计算机视觉、图像处理、深度学习、增强现实等人工智能技术领域，可应用于自动驾驶、智慧城市等场景。三维物体检测模型的训练方法包括：获取多个数据对以及多个数据对的检测框标注信息；获取教师网络与学生网络；将数据对中的点云数据输入教师网络、将双目图像输入学生网络，得到第一检测框信息与第二检测框信息；根据第一检测框信息、第二检测框信息与数据对的检测框标注信息得到目标检测框信息；根据目标检测框信息与第二检测框信息得到第一损失函数值，根据第二检测框信息与检测框标注信息得到第二损失函数值；根据损失函数值调整学生网络的参数，得到三维物体检测模型。
三维物体检测模型训练方法装置

[发明专利]一种基于votenet模型的三维目标检测方法和系统-CN202211577601.X在审
发明人：杨嵘;李特;宛敏红;张春龙;朱世强;王文 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：一种基于votenet模型的三维目标检测方法，包括：构建votenet模型；针对感兴趣目标构建用于训练votenet模型的点云数据集；构建用于训练votenet模型的基于双层嵌套三维矩形框空间划分的种子点位移损失函数；基于votenet模型原方法构建用于训练votenet模型的其他损失函数，包括前景背景分类损失函数、中心偏移量损失函数、尺寸偏移量损失函数以及朝向角偏移量损失函数；基于构建的点云数据集和损失函数训练votenet模型；使用RGB‑D相机获取待检测场景的点云数据；基于待检测场景的点云数据，经过votenet模型，输出感兴趣目标的三维目标检测结果。本发明可以在不增加模型推理延时的前提下，有效降低三维目标检测结果的虚警率。
一种基于 votenet 模型三维目标检测方法系统

[发明专利]安全工器具完整性识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211714664.5在审
发明人：吴炽扬;徐翔 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司中山供电局
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种安全工器具完整性识别方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决依托于人工反馈和检查的安全工器具识别方式准确性不高，且容易产生漏检，导致安全隐患的发生的技术问题。本发明包括：获取预设安全工器具的当前3D图像，并从所述当前3D图像中提取当前特征点信息；获取所述安全工器具的对比3D图像，并从所述对比3D图像中提取对比特征点信息；根据所述当前特征点信息和所述对比特征点信息识别所述安全工器具的完整性。
安全器具完整性识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]目标物体的红外特征自动生成方法、装置、设备和介质-CN202310085573.8在审
发明人：张鑫炎;蔡向群 -专利权人：北京东方瑞丰航空技术有限公司
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明涉及一种目标物体的红外特征自动生成方法、装置、设备和介质，方法包括对目标物体进行红外拍摄，得到关于所述目标物体的红外照片；根据所述红外照片建立红外双目生成模型，并生成带有温度值的红外照片；将事先建立的所述目标物体的手动建模模型和所述红外双目生成模型进行贴合和烘焙；记录存储所有操作过程中产生的数据信息，实现对所述目标物体的红外特征自动生成。本发明对目标物体进行多角度红外摄影，通过空间标注技术对目标物体的红外特性和三维模型进行匹配，自动执行生成步骤，无需依赖美工进行建模，精度高，速度快，动态实现红外贴图。
目标物体红外特征自动生成方法装置设备介质

[发明专利]目标检测方法、装置、车辆及存储介质-CN202211667019.2在审
发明人：钱少华 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种目标检测方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括以下步骤：获取激光雷达的点云检测数据集；将点云检测数据集输入预先构建的稀疏卷积网络模块，输出点云检测数据集的鸟瞰特征图，其中，稀疏卷积网络模块将点云检测数据集中稀疏的三维特征转变为稠密特征图，拼接所有稠密特征图得到鸟瞰特征图；将鸟瞰特征图输入置信度校正模块，输出校正后的三维检测框，利用校正后的三维检测框检测目标。由此，解决了相关技术激光雷达目标检测算法检测精度较低、结构复杂、检测效率较低且检测范围较窄等问题。
目标检测方法装置车辆存储介质

[发明专利]一种基于多模态视觉信息融合的机器人抓取检测方法-CN202211212605.8在审
发明人：高剑;郭靖伟;陈依民;李宇丰;张昊哲;杨旭博;张福斌 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多模态视觉信息融合的机器人抓取检测方法，包括：通过深度相机获取RGB图像和深度图像；利用深度学习YOLO检测目标物体的外接矩形框；结合深度图像获取目标物体的包围盒；分割提取目标物体的点云；对点云进行处理，先后进行降采样，点云滤波和点云聚类操作；计算目标点云的质心并利用PCA算法计算主成分方向；对目标点云进行随机均匀采样，生成候选抓取姿态；将抓握候选内部点云编码多通道图像，使用卷积神经网络预测分数；融合全局点云信息和局部点云信息，通过加权求和选出质量最高的抓取姿态作为执行位姿。该方法充分利用彩色图像，深度图像和以及目标物体点云的全局与局部信息，提高了机械臂与环境的交互能力。
一种基于多模态视觉信息融合机器人抓取检测方法

[发明专利]一种基于体积计量的露天矿山车厢残留物检测方法及系统-CN202310187149.4在审
发明人：郭叙森;李静;蔡杰;刘永文;褚方周;周彤 -专利权人：青岛慧拓智能机器有限公司
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于体积计量的露天矿山车厢残留物检测方法及系统，属于车厢残留物检测领域，该方法包括：采集待检测矿车的空车厢的第一点云信息；对当前矿车进行装载后，在矿车的卸载过程中实时采集包括矿车车体以及车厢转载物的第二点云信息，并对第二点云信息进行解析，以获得待检测矿车的实时运行信息；根据实时运行信息中指示的车体运动状态变化和车厢运动状态变化信息来监测待检测矿车的卸料动作；在卸料完成时，将当前第二点云信息与第一点云信息进行对比分析，从而得到待检测矿车的车厢残留物的体积。本发明通过对车厢装载物体积的高精度计算，能够实时监测矿车车厢残留物的状态，提高了矿车的运载效率，简化了矿区作业流程。
一种基于体积计量露天矿山车厢残留物检测方法系统

[发明专利]用于确定机器人动作的传送器网络-CN202080102599.3在审
发明人： A.曾 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2020-10-15 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：基于传感器反馈来确定机器人动作的传送器网络可以为机器人提供有效的自主移动。传送器网络可以利用空间对称性，并且不需要对象度量的假设来提供准确的对象操纵指令。传送器网络的机器学习模型还可以允许用比其他机器学习模型更少的训练示例来学习各种任务。传送器网络的机器学习模型可以摄取观察数据作为输入，并且可以响应于所处理的观察数据来输出动作。
用于确定机器人动作传送网络

[发明专利]应用于三维图像的预训练模型的训练方法、装置和设备-CN202111117611.0在审
发明人：黎安伟 -专利权人：广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司
申请日： 2021-09-23 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种应用于三维图像的预训练模型的训练方法、装置和设备，属于人工智能技术领域。该方法包括：重复以下各步骤，直至达到预设条件：基于第一待训练模型确定待处理掩码图像的第一特征向量，确定待处理三维图像的第二特征向量；获取每一其他三维图像的第三特征向量；根据第一特征向量、第二特征向量和各第三特征向量，更新第一待训练模型的参数；达到预设条件后的第一待训练模型可提取三维图像的特征图。将同一待处理三维图像的第一特征向量和第二特征向量组成一个正样本对，将待处理三维图像的第一特征向量和其他三维图像的第三特征向量组成负样本对，更新第一待训练模型的参数。所得到的模型所得到的三维图像的特征图准确。
应用于三维图像训练模型方法装置设备

[发明专利]基于多尺度输入混合感知神经网络的目标检测方法-CN201911032300.7有效
发明人：魏平;夏春龙;王熔;郑南宁 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度输入混合感知神经网络的目标检测方法。本发明通过数据预处理、生成候选区域及不同尺度的单通道网络检测，在目标检测与识别网络框架下，针对不同的通道计算不同的尺度特征，然后将检测结果进行融合，解决了直接进行不同尺度特征的融合，导致提取的特征存在混淆的问题。测试结果表明，本发明使混合感知神经网络在三维目标检测与识别中的性能得到提高。
基于尺度输入混合感知神经网络目标检测方法

[发明专利]3D目标检测方法、系统、介质及终端-CN202011495255.1有效
发明人：康志恒;王若谷;李柠 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明提供一种3D目标检测方法、系统、介质及终端；所述方法包括以下步骤：获取点云数据，并对点云数据进行质量优化；对点云数据进行特征提取，获取点云特征图；将点云特征图输入至一3D目标检测模型中，对3D目标检测模型进行训练，获取训练好的3D目标检测模型，以基于训练好的3D目标检测模型，实现目标检测；3D目标检测模型包括区域候选网络和检测头；本发明考虑了小目标难以检测的情况和仅仅针对点云空间的列方向进行特征编码，简洁高效；通过在不同方向上进行尺度变化，使网络更好的学习长宽比不一致的目标物体；最后基于区域候选网络进行分类和回归，得到物体的类别概率、坐标信息和方向角概率。
目标检测方法系统介质终端