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[发明专利]图像筛选方法、装置、电子设备和存储介质-CN202010136046.1有效
发明人：罗钧峰;张珂;范铭源;魏晓明 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2020-03-02 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本申请公开了图像筛选方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：获取待筛选的多帧图像，其中，各帧图像分别带有对象标注信息和帧序；根据所述对象标注信息和帧序，确定目标对象的关联图像序列；对所述关联图像序列进行对象类别识别，得到所述关联图像序列的待校验类别；在所述待校验类别与所述目标对象匹配的情况下，根据所述关联图像序列筛选出包含所述目标对象的最优图像。有益效果在于，仅依赖图像的标注信息和帧序就可以完成图像的去重，可以应用于地图制作领域对地图外业采集数据的筛选，准确聚合同一路段的重复信息，区别于传统方案，不再依赖于GPS等位置信息对图像进行筛选，摆脱了GPS的位置偏差较大的问题。
图像筛选方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图片裁剪方法、装置-CN202211184700.1在审
发明人： 范铭源;黄君实;陈佳;薛欢;杨竣杰;魏晓明;朱礼阳;李令斌;姚朋;周鹏;张世晨;吴迪 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图片裁剪方法、装置，属于图片处理技术领域。方法包括：获取待裁剪的初始图片、目标高度和目标宽度；对初始图片的尺寸进行调整，得到第一图片，第一图片的高度为目标高度，或者，第一图片的宽度为目标宽度；根据第一图片，获取多个第二图片，任一第二图片的高度不大于目标高度且任一第二图片的宽度不大于目标宽度；确定各个第二图片包括的第二关键信息与初始图片包括的第一关键信息之间的重合度；根据重合度满足重合要求的第二图片，获取目标图片，目标图片的高度为目标高度，目标图片的宽度为目标宽度。目标图片能够较好的表达初始图片，提高图片裁剪的效果。
图片裁剪方法装置

[发明专利]目标对象的预测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202111604280.3在审
发明人：张珂;罗钧峰;苏金明;范铭源;魏晓明;魏晓林 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种目标对象的预测方法和装置，其中，所述方法包括：将原始图像输入至第一检测模型，输出目标对象的第一位置信息和粗略类别信息；对原始图像进行裁剪得到多个目标对象区域图像，将多个目标对象区域图像输入至第二检测模型，输出每个目标对象的多个第二位置信息和多个精细类别信息；若存在目标类别对象则选择出目标预测对象；根据第一位置信息和第二位置信息生成位置预测结果，将精细类别信息作为类别预测结果。本发明实施例增加了目标对象的上下文信息，从而提高从第二检测模型输出的精细类别信息的准确率。针对目标类别对象选择出目标预测对象，避免了非目标预测对象的干扰，进一步提升目标对象预测的准确率。
目标对象预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]车道线检测的方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202210016475.4在审
发明人：苏金明;陈超;张珂;陈兴岳;罗钧峰;范铭源 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本申请公开了一种车道线检测的方法、装置、设备及计算机可读存储介质，属于自动驾驶技术领域。该方法包括：提取待检测图像的第一特征；基于图像的第一特征预测图像中的消失点和车道线，基于预测结果得到图像的消失点掩码和车道线掩码；基于消失点掩码和车道线掩码获取车道线的中心线和偏移量；利用中心线和偏移量确定出图像中的车道线。本方法基于消失点掩码和车道线掩码得到车道线的中心线和偏移量，使得图像中的消失点的信息和车道线的像素信息得到利用，基于车道线的中心线和偏移量来预测车道线，使得检测车道线的效率更高，准确度也更高。
车道检测方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]获取地图建图数据的方法、装置、设备及可读存储介质-CN202111069336.X在审
发明人：苏金明;罗钧峰;张珂;陈兴岳;范铭源 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本申请公开了获取地图建图数据的方法、装置、设备及可读存储介质，属于图像处理技术领域。所述方法包括：基于第一图像数据的第一标签获取符合任务需求的第二标签；基于第二标签生成与第一图像数据匹配的第二图像数据；基于第二图像数据训练得到第一神经网络模型；通过第一神经网络模型对第三图像数据进行风格迁移，得到地图建图数据。本申请即使在第一图像数据缺少的情况下，也仍然能够利用生成的第二图像数据进行模型训练，提高了训练得到的神经网络模型的性能，因此，基于该第一神经网络模型对第三图像数据进行风格迁移时，得到的地图建图数据的图像质量更高，且提高了准确率。
获取地图数据方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种图像识别的方法及装置-CN201910612161.9有效
发明人： 范铭源;罗钧峰;康丽萍;魏晓明 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像识别的方法及装置，在该方法中将待识别图像输入到预设的图像识别模型中，得到该待识别图像属于各预设类别的概率，针对每个预设类别，可以根据预选确定出的该图像识别模型识别该预设类别的图像的准确率，计算该待识别图像属于该预设类别的补偿概率，根据该待识别图像属于各预设类别的补偿概率，对该待识别图像进行识别。由于可以通过预先确定出的该图像识别模型识别各预设类别的图像的准确率，对该待识别图像属于各预设类别的概率进行补偿，因此，降低了该待识别图像不属于的预设类别在该待识别图像的图像识别过程中所产生的影响，从而提高了图像识别的准确率。
一种图像识别方法装置

[发明专利]图像识别模型训练方法及装置-CN202110033686.4在审
发明人： 范铭源;赖申其;黄君实;罗钧峰;魏晓明;张珂;苏金明 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-01-11 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像识别模型训练方法及装置。所述方法包括：将样本数据输入至预训练的图像识别模型；调用深层特征处理层对所述图像进行处理，得到图像对应的深层特征信息；调用细节特征引导层根据图像真值对图像进行处理，得到图像对应的细节特征值，并根据细节特征值确定细节特征引导层对应的细节损失值；在细节损失值处于第一预设范围内的情况下，将深层特征信息和细节特征值进行融合处理，得到图像对应的预测分类结果；根据初始分类结果和预测分类结果，计算得到图像识别模型的损失值；在损失值处于第二预设范围内的情况下，将训练后的图像识别模型作为目标图像识别模型。本公开可以使得网络能够更充分的编码空间信息，在提升语义分割性能的同时，不会引入额外的计算量消耗，更不会影响模型的推理速度。
图像识别模型训练方法装置

[发明专利]图像语义分割方法及装置-CN202110033687.9在审
发明人： 范铭源;赖申其;黄君实;罗钧峰;魏晓明;张珂;苏金明;郭魏铭 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-01-11 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像语义分割方法及装置。包括：将待处理图像输入至图像识别模型；图像识别模型包括：短时密集连接网络层和解码网络层，短时密集连接网络层包括：卷积模块、多个短时密集连接层和输出模块，短时密集连接层包含多个短时密集连接模块；调用卷积模块对待处理图像进行处理得到待处理图像对应的第一特征图；调用短时密集连接层对第一特征图进行处理得到第二特征图；调用输出模块对第二特征图进行处理得到第三特征图；调用解码网络层对第三特征图进行上采样并向分割类别映射，得到通道数为分割类别数的第四特征图；根据第四特征图确定待处理图像对应的语义分割结果。本公开可以减少网络结构性冗余，提高图像语义分割性能和效率。
图像语义分割方法装置

[发明专利]一种用于图像识别的模型训练方法及装置-CN201910612158.7有效
发明人：康丽萍;罗钧峰;范铭源;魏晓明 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于图像识别的模型训练方法及装置，在该方法中可以获取各样本图像，而后，根据各样本图像确定至少一个图像序列，每个图像序列可以由至少两个样本图像构成，针对每个图像序列，可以对该图像序列中包含的样本图像进行组合，得到组合图像，并将该组合图像输入到预设的图像识别模型中，得到识别结果，根据确定出的该图像序列对应的第一权重序列、该识别结果以及预先标注的该图像序列中各样本图像对应的标注结果，确定该图像序列对应的损失，不同的图像序列对应的第一权重序列相同，根据确定出的各图像序列对应的损失，训练图像识别模型。由于可以通过图像组合的方式得到训练样本，与现有技术相比，降低了获取训练样本耗费的成本。
一种用于图像识别模型训练方法装置

[发明专利]图像识别方法、装置及相应模型训练方法、装置-CN202010165382.9在审
发明人：张珂;罗钧峰;范铭源;魏晓明 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2020-03-11 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了图像识别方法、装置及相应模型训练方法、装置。图像识别模型的训练方法包括：根据主干网络提取训练图像的多尺度特征图；基于多尺度特征图，根据区域生成网络确定训练图像中的候选区域；基于多尺度特征图和候选区域，根据有效目标预测分支网络预测训练图像中包含的有效目标；基于候选区域，根据模糊目标预测分支网络预测训练图像中包含的模糊目标；根据训练图像的标注信息，以及预测结果，计算模型损失值；根据模型损失值对图像识别模型的参数进行更新，或结束训练。该方案训练得到端到端的图像识别模型，能够有效识别出道路采集等实景图像中是否存在模糊目标，并提高有效目标的识别准确率和召回率。
图像识别方法装置相应模型训练

[发明专利]目标识别方法、装置、电子设备和存储介质-CN202010116980.7在审
发明人： 范铭源;罗钧峰;张珂;魏晓明 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本申请公开了目标识别方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：获取待识别图像；对所述待识别图像进行位置识别，得到位置识别结果，并根据位置识别结果确定所述待识别图像的候选区域集合；对候选区域集合中的各候选区域进行目标类别识别，得到类别识别结果。有益效果在于，将目标位置的识别与目标类别的的识别作为两个阶段，利用多个候选区域进行目标类别的识别，能够更充分地利用待识别图像中的有效信息，提高类别识别的精确度，提高目标识别的效果。
目标识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的高精度图像模糊检测方法-CN201611266343.8在审
发明人：冯伟;孙济洲;万亮;黄睿;范铭源 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-12-31 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的高精度图像模糊检测方法，包括如下步骤步骤一，建立深度卷积神经网络模型CNN和初始化，并向其输入检测图像；步骤二，所述深度卷积神经网络模型对需要检测图像选取不同s个尺度获得不同尺度的图像块；步骤三，所述深度卷积神经网络模型按照六种卷积层对步骤二中所述图像块进行特征提取获得单尺度模糊图步骤四，所述深度卷积神经网络模型对不同的所述单尺度模糊图进行多次融合处理输出模糊图，该方法是将深度卷积神经网络应用到图像模糊检测问题中，以精确地检测出图像中的模糊区域为目标。
一种基于深度学习高精度图像模糊检测方法

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