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[发明专利]一种多特征提取方法、装置、设备及存储介质-CN202310455580.2在审
发明人： 朱亚旋;余建飞;邱璆;汤崇远;徐名源 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司;一汽（南京）科技开发有限公司
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种多特征提取方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据预先定义的激活点生成公式，构建激活点集；根据激活点集，构建输入输出映射对应的激活函数；根据所述激活函数，构建包含至少两个支路的多特征提取网络模块；根据多特征提取网络模块，构建神经网络识别模型，以实现基于神经网络识别模型对待检测信息进行多特征提取。利用该方法，根据激活点生成公式构建激活函数，替代现有非线性激活函数功能，有效提高了推理速度和精度，节约了计算资源占用。同时，设置不同的激活函数分别作为多特征提取网络模块中两个支路的激活函数映射规则，可以更好的提取输入特征张量中的多尺度特征，进而提升最终模型的识别率与识别效率。
一种特征提取方法装置设备存储介质

[发明专利]空间位置识别方法、装置、电子设备和存储介质-CN202310617923.0在审
发明人：金虹羽;王宇凡;薛鸿;朱亚旋;王佑星 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司;一汽（南京）科技开发有限公司
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种空间位置识别方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取相机拍摄目标物体得到的原始图像，并将原始图像输入空间位置识别网络，空间位置识别网络包括特征提取模块和特征融合模块；利用特征提取模块对原始图像进行特征提取，得到原始图像的初始图像特征；利用特征融合模块对初始图像特征进行特征融合，得到目标物体的位置图像特征；根据相机的拍摄参数、初始图像特征、位置图像特征和预设权重参数确定目标物体的空间位置。即本发明的技术方案，无需输入多张原始图像至空间位置识别网络，减少特征提取模块和特征融合模块的计算参数量，进而提高空间位置识别的识别速度，提升空间位置识别网络的网络性能。
空间位置识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]多任务集成推理网络的确定方法、装置、存储介质和车辆-CN202310369074.1在审
发明人： 朱亚旋;薛鸿;金虹羽;张达明;邱璆 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司;一汽（南京）科技开发有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种多任务集成推理网络的确定方法、装置、存储介质和车辆。其中，该方法包括：获取至少一编码网络阶段的目标输出位置；在目标输出位置接入的待测解码网络集合中确定解码网络模型，且基于解码网络模型对目标任务进行解码，得到解码结果，其中，待测解码网络集合包括待测的至少一解码网络模型；基于解码结果，确定解码网络模型的解码性能数据，其中，解码性能数据用于表征解码网络模型的解码效率和/或解码准确率；基于解码性能数据，构建与目标输出位置对应的多任务集成推理网络。本发明解决了由于不同任务使用同一处编码网络输出容易造成影响识别效率的技术问题。
任务集成推理网络确定方法装置存储介质车辆

[发明专利]一种多尺度特征提取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310323241.9在审
发明人：金虹羽;朱亚旋;吴继超;张达明;邱璆 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司;一汽（南京）科技开发有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种多尺度特征提取方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取输入特征张量；将所述输入特征张量输入网络提取层，通过多尺度特征提取模块得到输出特征张量；其中，所述多尺度特征提取模块用于对所述输入特征张量依次进行卷积操作、归一化操作、激活操作以及池化操作，所述池化操作为环形池化，所述环形池化的池化执行位置可滑动。该方法通过环形池化进行特征提取，能够减小计算量，有效保障识别的时效性，通过改变池化执行位置可以更全面的提取多尺度特征。
一种尺度特征提取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种产品缺陷检测方法、装置、设备及存储介质-CN202310551901.9在审
发明人：汤崇远;朱亚旋;余建飞;邱璆;徐名源 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司;一汽（南京）科技开发有限公司
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种产品缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取包含目标产品的基准图像以及待处理图像，所述基准图像中包括正常形态的所述目标产品；根据从所述基准图像及待处理图像中确定出的图像特征点对，对所述待处理图像进行畸变校正，获得校正图像；将所述校正图像与所述基准图像进行比对，根据比对结果对所述目标产品进行缺陷检测。上述技术方案，有效避免了因采集图像畸变而导致的产品缺陷检测失误问题，保证了产品缺陷检测的检测精度，提升了产品缺陷检测的准确率。
一种产品缺陷检测方法装置设备存储介质

[发明专利]目标检测方法、装置、存储介质及设备-CN202310077525.4有效
发明人： 朱亚旋;徐名源;薛鸿;邱璆;尹荣彬 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种目标检测方法、装置、存储介质及设备。其中，该方法包括：采用初始神经网络模型获取待检测图像的特征表达信息，其中，特征表达信息包含有目标对象的特征信息；采用解耦预测支路检测特征表达信息，得到多个目标区域端点以及目标区域端点对应的目标类别像素占比；基于多个目标区域端点和目标类别像素占比，确定多个目标区域端点对应的特征表达信息与特征表达信息内目标对象的所属类别，完成目标区域的检测识别。本发明解决了现有技术中对于相邻、交叉、重叠等场景下目标检测与识别效果不佳的技术问题。
目标检测方法装置存储介质设备

[发明专利]车载传感器的数据处理方法、装置、存储介质以及车辆-CN202211312325.4在审
发明人：吴继超;顾帅;闫坤;郭毅;朱亚旋 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06F16/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种车载传感器的数据处理方法、装置、存储介质以及车辆。其中，该方法包括：通过预设途径接受多个车载传感器的传感器数据，其中，多个车载传感器用于采集车辆的工况信息，车载传感器至少包括如下之一：车载摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外传感器、超声波传感器、轮速计、转角仪；对传感器数据进行处理，获得目标数据；对目标数据进行解析，以获得统一格式的解析数据，将解析数据发布至目标位置。本发明解决了相关技术的车载传感器数据处理过程繁杂的技术问题。
车载传感器数据处理方法装置存储介质以及车辆

[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202211329210.6在审
发明人： 朱亚旋;吴继超;汤崇远;张达明;宋楠楠 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06V10/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括：获取待识别数字信号，基于特征提取模型得到所述待识别数字信号的第一特征张量和至少一个第二特征张量；将各所述第二特征张量进行拼接得到第二拼接特征张量，基于所述第一特征张量和所述第二拼接特征张量得到所述待识别数字信号对应的融合特征张量；对所述融合特征进行特征识别，得到所述待识别数字信号对应的识别结果。通过本发明公开的技术方案，解决了现有技术中的识别结果准确率低的问题，通过多种特征对图像进行识别，提高了图像识别的准确率。
数据处理方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]目标区域检测方法、装置、存储介质和处理器-CN202211289050.7在审
发明人： 朱亚旋;金虹羽;薛鸿;吴继超;宋楠楠 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种目标区域检测方法、装置、存储介质和处理器。其中，该方法包括：获取待检测图像；对待检测图像进行特征提取，得到第一特征张量，其中，第一特征张量中包括目标特征区域，目标特征区域为待检测图像中目标区域在第一特征张量中对应的特征区域；基于预设特征增广方式对目标特征区域进行特征增广，得到第二特征张量，其中，第二特征张量中至少包括目标特征区域；基于第二特征张量，确定目标特征区域对应的目标标签，其中，目标标签用于指示目标特征区域在第二特征张量中的位置。本发明解决了图像检测准确性低的技术问题。
目标区域检测方法装置存储介质处理器

[发明专利]一种网络模型的训练方法及装置-CN201910819512.3有效
发明人：张慧中;朱亚旋;郭少博 -专利权人：南京人工智能高等研究院有限公司
申请日： 2019-08-31 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：公开了一种网络模型的训练方法及装置，包括：通过待训练网络确定样本图像对应的第一特征向量；将所述样本图像划分为两个以上的区域图像；通过监督网络根据所述两个以上的区域图像确定两个以上的第二特征向量；基于所述第一特征向量与所述两个以上的第二特征向量，确定所述待训练网络的第一损失值；若所述第一损失值符合第一预设条件，调整所述待训练网络的权重参数；通过第一特征向量与第二特征向量之间的相互学习训练，使待训练网络解析的特征向量可以更好的对应目标物的特定局部区域，因此利用训练后得到的待训练网络能够准确的完成基于目标物局部区域的识别。
一种网络模型训练方法装置

[发明专利]外参标定方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211294108.7在审
发明人：吴继超;顾帅;闫坤;郭毅;戴雨露;朱亚旋 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种外参标定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取车辆的惯性测量单元数据和雷达点云数据；基于所述车辆的惯性测量单元数据和雷达点云数据确定点云补偿数据；对所述点云补偿数据进行过滤处理，得到平面点云数据；基于所述平面点云数据进行正态分布匹配建图，得到目标点云地图；根据所述目标点云地图中的点云数据进行非线性迭代优化，得到目标外参，其中，所述目标外参为雷达坐标系到IMU坐标系的变换矩阵。通过上述技术方案，降低了外参标定误差，并且该外参标定方法不依赖特定环境，鲁棒性高。
标定方法装置电子设备存储介质

[发明专利]目标框生成方法、装置、非易失性存储介质及计算机设备-CN202210536745.4在审
发明人： 朱亚旋;陈博;尹荣彬;薛鸿;徐名源 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种目标框生成方法、装置、非易失性存储介质及计算机设备。其中，该方法包括：获取目标图像的特征图，特征图包括多个特征区域，每个特征区域对应于目标图像中的一块像素区域；确定多个特征区域分别对应的多个目标置信度，每个目标置信度用于描述采用对应的特征区域对目标框进行预测的可靠程度，目标框用于在目标图像中框出目标对象；根据多个目标置信度，从多个特征区域中选取至少一个锚点区域，锚点区域为多个特征区域中的特征区域；基于至少一个锚点区域，预测目标框在目标图像中的位置。本发明解决了基于物体几何中心选取特征区域进行目标框预测的方式在物体存在遮挡的情况中出现目标框预测不准的技术问题。
目标生成方法装置非易失性存储介质计算机设备

[发明专利]一种融合区域分布特性与边缘尺度角度信息的转子绕线图像检测方法-CN201810491167.0有效
发明人：张小国;朱亚旋;贾友彬;陈刚 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-05-21 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合区域分布特性与边缘尺度角度信息的转子绕线图像检测方法，包括步骤1：将待测图像分别进行灰度、滤波及阈值预处理操作，以此完成绕线区域图像预处理，待测图像成为二值图像；步骤2：计算待测图像和模板之间绕线区域轮廓空间分布特性的相似程度，以此来进行模板检索；步骤3：通过对待检测图像轮廓边缘上的采样点与该区域轮廓质心形成的向量与该点处梯度向量间的相对角度信息以及该向量自身的尺度信息的计算，实现轮廓形态的描述；步骤4：通过巴氏距离来计算待测图像与模板之间角度与尺度分布信息的相似度，进而实现待测图像的检测，有效避免了因模板选取偶然性对检测精度的影响，缩短了检测时间和提高了检测准确率。
一种融合区域分布特性边缘尺度角度信息转子线图检测方法

[发明专利]对象动作识别方法、对象动作识别装置和电子设备-CN202010216868.0在审
发明人： 朱亚旋 -专利权人：南京人工智能高等研究院有限公司
申请日： 2020-03-25 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：公开了一种对象动作识别方法、对象动作识别装置和电子设备。该对象动作识别方法包括：获取对象的多个关键点中的每个关键点的一段连续时间上的系列坐标；对每个关键点的系列坐标进行一维卷积以获得所述对象的点级特征；基于所述点级特征进行分组和一维卷积以获得局部特征；基于所述点级特征使用全局网络以获得全局特征；以及，基于所述局部特征和所述全局特征识别所述对象的动作。这样，提高了动作识别的准确性。
对象动作识别方法装置电子设备

[发明专利]一种目标对象的动作识别方法与装置-CN202110653416.3在审
发明人： 朱亚旋;黄赫;束长勇;张慧中 -专利权人：北京地平线机器人技术研发有限公司
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：公开了一种目标对象的动作识别方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，该方法包括：获取目标对象的关键点在预设图像序列中各自对应的坐标点，得到多个坐标点；对多个坐标点进行一维卷积获得目标对象的多个第一局部特征；确定多个第一局部特征对应的第一权重系数，以获取目标对象的多个第一加权局部特征；基于多个第一加权局部特征，获取目标对象的全局特征；基于全局特征，获取目标对象对应的第一动作类型。本公开利用一维卷积获取目标对象的第一局部特征，并利用第一局部特征对应的第一权重系数对多个第一局部特征的重要程度进行区分，以更好地突出部分关键点对整体动作识别的贡献，使得最终识别出的目标对象的动作类型的准确性较高。
一种目标对象动作识别方法装置

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