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[发明专利]3D目标检测域自适应的伪标签改进的目标物体检测方法-CN202310977544.2在审
发明人：张占伟;赖申其;彭亮;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2023-08-04 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种3D目标检测域自适应的伪标签改进的目标物体检测方法。将源域的数据输入到由3D检测器和ROI检测头构成的第一神经网络中进行训练，获得训练后的第一神经网络；然后将目标域的数据输入到由训练后的第一神经网络优化获得的第二神经网络中进行再次训练，获得训练后的第二神经网络；最后从训练后的第二神经网络提取组建检测网络，对实时待测的数据实进行识别检测处理。本发明能够提升伪标签的质量以提升模型的泛化性能，能够确保目标域数据的多样性以及防止模型陷入局部最优，提升了伪标签的定位性能和分类性能。
目标检测自适应标签改进物体方法

[发明专利]一种用于行为预测域自适应的伪标签改进的轨迹预测方法-CN202310977528.3在审
发明人：张占伟;赖申其;彭亮;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2023-08-04 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于行为预测域自适应的伪标签改进的轨迹预测方法。将源域输入到预测器中进行训练，获得训练后的预测器；然后将目标域的数据输入到由训练后的预测器优化获得的第一神经网络中进行再次训练，获得训练后的第一神经网络；最后从训练后的第一神经网络提取组建预测网络，对实时待测的数据实进行识别预测处理。本发明能够提升伪标签的质量以提升模型网络的泛化性能，能够确保目标域数据的多样性以及防止模型陷入局部最优，提升了伪标签的预测性能，进而提升轨迹预测能力。
一种用于行为预测自适应标签改进轨迹方法

[发明专利]用于目标检测的区域提取处理方法及相关产品-CN201980091553.3有效
发明人：何晓飞;阿比纳什·莫汉蒂;曹宇;肖勇 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2019-03-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：提供了一种目标检测的提取处理方法及相关产品，该方法包括：根据所有提取的分数的统计特性，确定分数阈值；从所有提取中选择分数高于分数阈值的提取；对所选择的提取进行抑制，以得到具有高分数的所有非重叠提取，这样降低了选择提取的时间复杂度，提高了用于抑制的提取的选择效率，从而提高了提取处理效率和目标检测效率。
用于目标检测区域提取处理方法相关产品

[发明专利]行为检测方法及装置-CN202010901231.5有效
发明人：朱墨;黄玉辉;姚万超;杨政 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V20/59 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种行为检测方法及装置，该方法包括：获取对第一对象进行拍摄得到的第一图像；在所述第一图像中确定至少一个第一检测区域，所述第一检测区域包括所述第一对象的关键部位；对所述至少一个第一检测区域中的图像进行检测，得到所述第一对象的行为检测结果。本申请实施例的方案，通过在第一图像中确定可能存在异常行为的第一检测区域并进行检测，而排除了除第一检测区域之外的其他无关区域的影响，能够提高行为检测的准确率。
行为检测方法装置

[发明专利]单目图像深度图生成方法、装置、设备及介质-CN202310609281.X在审
发明人：何方政;伍阔梁;沈阳;彭亮;王甜甜;谢雄;虞世宇;金澄;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司;宁波梅港码头有限公司
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本申请提供一种单目图像深度图生成方法、装置、设备及介质。方法包括：获取单目图像和初始深度数据，其中，初始深度数据用于表征预设深度区间内各子区间的初始长度；对单目图像进行多阶特征提取，获取多阶图像特征；根据多阶图像特征和初始深度数据确定注意力计算数据，其中，注意力计算数据包括目标深度数据和目标图像特征数据，目标深度数据用于表征预设深度区间内各子区间的目标长度；根据目标图像特征数据和多阶图像特征生成深度概率图，其中，深度概率图包括各像素点的深度属于各子区间的概率；根据目标深度数据和深度概率图生成单目图像深度图。本申请的方法，在提高确定出的场景深度的准确率的同时，减少确定场景深度过程中的内存开销。
图像深度生成方法装置设备介质

[发明专利]可扩展数据融合架构及相关产品-CN201980091556.7有效
发明人：何晓飞;曹宇;阮航 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2019-03-21 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H04Q9/02 文献下载
摘要：提供一种可扩展数据融合方法及相关产品。所述方法应用于中央设备(100)中，包括：接收由M个第一边缘设备(101、102)中的每一者发送的传感数据；融合所述传感数据，以获得M条分别对应于所述M个第一边缘设备(101、102)的融合数据；将所述M条融合数据分别分配给所述M个第一边缘设备(101、102)；接收由所述M个第一边缘设备(101、102)中的每一者发送的对象信息，其中所述对象信息是基于所述融合数据获得的；以及整合所述对象信息，并基于所述整合对象信息构建周围信息。通过本方法，通过中央设备(100)和第一边缘设备(101、102)两者共同管理数据融合，从而降低了数据融合的复杂度和成本/功率，实现更灵活的系统，同时提高系统可靠性。
扩展数据融合架构相关产品

[发明专利]一种基于弱监督学习的人脸关键点检测方法-CN202310173529.2在审
发明人：赖申其;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于弱监督学习的人脸关键点检测方法。利用两种数量不同、关键点也不同的数据集及标签对人脸关键点模型进行训练，用一个数据集和标签训练人脸关键点模型，用训练后的人脸关键点模型对另一数据集预测得预测标签；从中选出和原有标签中对应的关键点对并计算判断误差，保留得到预测数据集及标签；将一个数据集及标签、预测数据集及标签重组重新训练人脸关键点模型，再用新训练后的人脸关键点模型返回迭代处理；最后对待测人脸图片检测获得人脸关键点。本发明快速扩充得到充足数量的多关键点数据集，弥补了现有技术中无法获得准确的大量数据集的问题，从而提升弱监督学习的效果。
一种基于监督学习关键检测方法

[发明专利]桥吊下的车辆定位方法、装置、设备及存储介质-CN202010896179.9有效
发明人：杨政;邓丹;范锦昌;宁庆群;钱炜 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本公开的实施例提供一种桥吊下的车辆定位方法、装置、设备及存储介质。在该方法中，无人驾驶车辆上设置有拍摄装置，拍摄装置位于无人驾驶车辆的侧面，无人驾驶车辆驶入桥吊时拍摄装置拍摄到桥吊内侧面的指示标志，该方法包括：获取拍摄装置采集的图像，在采集的图像中识别指示标志，确定识别出的指示标志与无人驾驶车辆的相对位置，确定无人驾驶车辆与桥吊的相对位置。因此，本公开的实施例的方法通过对桥吊上指示标志的识别和定位，对桥吊下的无人驾驶车辆进行定位，提高了桥吊下无人驾驶车辆定位的准确度。
桥吊下车辆定位方法装置设备存储介质

[发明专利]三维目标检测方法、装置和计算机-CN202110961850.8有效
发明人：彭亮;邓丹;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本申请提供一种三维目标检测方法、装置和计算机，该方法中，通过获取摄像头拍摄到的待处理图像，该待处理图像包括：至少一个目标物体，并将待处理图像分别输入至二维检测器和目标特征编码器中，得到待处理图像中各个目标物体的二维框信息和第一深层特征，根据各个目标物体的二维框信息和各个目标物体的第一深层特征，得到各个目标物体的第一三维框参数，之后根据各个目标物体的第一三维框参数，确定各个目标物体的目标三维框信息。该技术方案中，从待处理图像中各个目标物体表面的激光雷达点出发，更加准确的确定出各个目标物体的目标三维框，且避免了现有技术中三维框生成周期长，效率低的问题。
三维目标检测方法装置计算机

[发明专利]一种高效的行人图像重识别方法-CN202310173527.3在审
发明人：赖申其;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种高效的行人图像重识别方法。建立用于行人图像重识别的分类神经网络；行人图像输入分类神经网络中输出行人图像对应的各项特征；利用行人图像对应的各项特征进行拼接获得行人图像的融合特征；将两幅行人图像均重复进行获得各自的融合特征，根据两幅图像的融合特征计算相似度，根据相似度判断重识别结果。本发明计算复杂度适中，能够同时提取全局特征和局部特征，并解决了之前方法中特征不匹配的问题，在精度上得到了大幅度的提升。
一种高效行人图像识别方法

[发明专利]相机内参标定方法、装置、设备、介质及程序产品-CN202110898686.0有效
发明人：邓丹;范锦昌;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2021-08-05 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本申请提供一种相机内参标定方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括：通过获取相机的多个待分批次的样本标定图像中，每个待分批次的样本标定图像的特征向量，根据每个待分批次的样本标定图像的特征向量，预设批次数量和预设数量阈值，对至少一个待分批次的样本标定图像进行分批次处理，得到多个批次的样本图像集，对每个批次的样本图像集进行内参标定处理，得到多个子标定结果，对多个子标定结果进行处理，得到目标标定结果。电子设备通过将待分批次的样本标定图像进行分批次处理，从而得到多个批次的样本图像集，使得每个样本图像集中的样本标定图像之间的相似度较低，有效提高了标定结果的稳定性和可靠性。
相机内参标定方法装置设备介质程序产品

[发明专利]一种学习体素占用的单目图像3D目标检测方法-CN202310398984.2在审
发明人：彭亮;徐骏凯;程浩然;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种学习体素占用的单目图像3D目标检测方法。将RGB图像经骨干网络处理提升到视锥空间中获得视锥特征，针对视锥特征转换在视锥空间中进行占用学习处理获得增强视锥特征，然后使用网格采样将增强视锥特征转换为3D体素特征，将3D体素特征再在3D空间中进行占用学习处理获得增强3D体素特征，将增强3D体素特征传递给3D框检测头提取出目标的3D框。本发明方法目前达到了单目图像3D目标检测领域中最高的检测精度，能更细粒度提取近处物体的三维特征。
一种学习占用图像目标检测方法

[发明专利]自动驾驶仿真方法及装置-CN202010120639.9有效
发明人：汤莲瑞;金帮强;万信逸 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2020-02-26 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G05B17/02 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种自动驾驶仿真方法及装置，该方法包括：获取区域地图，所述区域地图为预设区域的地图；获取所述区域地图的标注信息，所述标注信息包括所述区域地图中的仿真车辆和障碍物的状态信息；根据所述区域地图和所述标注信息控制所述仿真车辆进行自动驾驶仿真。本发明实施例提供的方案，无需车辆实际上路即可对自动驾驶控制系统进行测试，安全性较高。
自动驾驶仿真方法装置

[发明专利]一种基于神经体渲染的单目图像3D目标检测方法-CN202310432912.5在审
发明人：徐骏凯;彭亮;程浩然;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经体渲染的单目图像3D目标检测方法。原始输入RGB图像，先经过2D图像主干网络提取2D图像特征；使用多平面图像间隔采样得到位置视锥体特征；融合2D图像特征和位置视锥体特征得到位置感知视锥体特征；使用3D卷积网络处理位置感知视锥体特征，建立基于符号距离场的神经体渲染特征；根据神经体渲染特征结合体渲染的重建一致性约束和符号距离场的零水平集约束得到优化后的神经体渲染特征；最后经网格采样得到3D检测特征，输入通用目标检测头得3D目标检测结果。本发明首次提出了基于神经体渲染的单目图像3D目标检测方法，能够有效地进行单目图像3D目标检测任务并同时预测3D占用，具体有较高检测精度。
一种基于神经渲染图像目标检测方法

[发明专利]可移动平台的实时定位方法及装置-CN202110687064.3有效
发明人：李昱辰;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人： 杭州飞步科技有限公司
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G01S17/86 文献下载
摘要：本申请提供一种可移动平台的实时定位方法及装置，可移动平台上安装有激光雷达设备、定位设备和惯性测量单元，该方法包括：获取激光雷达设备采集的点云数据、定位设备采集的可移动平台的位置数据以及惯性测量单元采集的行驶数据；根据点云数据、位置数据以及行驶数据获得可移动平台的估计绝对位姿、实际局部位姿以及实际绝对位姿；根据估计绝对位姿和实际绝对位姿对实际局部位姿进行校准处理，获得校准后的局部位姿。与现有技术相比，本申请通过激光雷达设备采集的点云数据、定位设备采集台的位置数据以及惯性测量单元采集的行驶数据，实时的对可移动平台的位姿进行校准，以获得高精度的实时定位结果，提高了定位方法的鲁棒性。
移动平台实时定位方法装置

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