专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]目标检测方法及装置-CN201910176723.X有效
  • 张弘楷;熊峰;李伯勋;俞刚 - 北京旷视科技有限公司
  • 2019-03-08 - 2022-12-06 - G06V10/22
  • 本公开公开了一种目标检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,其中,所述方法包括:针对初始边界对集合中的每个边界对,其中,所述边界对由人的图像区域对应的边界和所述人的相关部位的图像区域对应的边界组成,根据所述边界对对应的各个边界的得分确定联合得分;根据所述每个边界对的联合得分对所述初始边界对集合中的边界对进行抑制处理,得到目标边界对集合。本公开通过根据边界对对应的各个边界的得分确定联合得分,根据所述每个边界对的联合得分对所述初始边界对集合中的边界对进行抑制处理,得到目标边界对集合,这样使得分更加可靠,不容易受到其他因素的干扰,并且对于假阳性情况有更好的抑制作用,提高边界对的鲁棒性。
  • 目标检测方法装置
  • [发明专利]目标检测方法、装置、设备和计算机可读介质-CN202110998557.9在审
  • 付小龙 - 北京京东乾石科技有限公司
  • 2021-08-27 - 2021-11-12 - G06K9/00
  • 该方法的一具体实施方式包括:对待处理图像进行目标检测,得到待处理图像中所显示对象对应的边界集合和每个边界的得分;根据每个边界的得分,从边界集合中选取目标边界,以及将边界集合中、除目标边界之外的各个边界确定为抑制边界框子集;从抑制边界框子集中选取与目标边界的重叠率大于或等于预设阈值的边界,作为候选边界;确定候选边界的位置信息与目标边界的位置信息的加权位置信息,以及将加权位置信息作为对象在待处理图像中的位置信息。该实施方式实现了提高最终确定的定位的准确率,以及提高目标检测的准确率。
  • 目标检测方法装置设备计算机可读介质
  • [发明专利]图像识别方法及相关设备-CN202211422232.7在审
  • 禹世杰;施欣欣;吴伟华;范艳;叶桔 - 深圳市华尊科技股份有限公司
  • 2022-11-14 - 2023-02-03 - G06V10/764
  • 本申请实施例公开了一种图像识别方法及相关设备,方法包括:获取目标输入图像;采用基于感知未知RPN的自动标签模型为目标输入图像的前景和背景实例生成一组边界边界包括P个边界以及对应P个得分,每一边界对应一个得分,P个边界中包括具有类别标签的m个边界和不具有类别标签的P‑m个边界,该m个边界中每一个边界对应一个类别标签;选取P个得分中大于预设阈值的得分,得到Q个得分;确定P‑m个边界中不与具有类别标签的m个边界中任一边界存在重叠区域的n个边界;根据Q个得分和n个边界确定k个目标边界,将k个目标边界标记为未知对象,k为正整数。
  • 图像识别方法相关设备
  • [发明专利]一种基于卷积神经网络的目标边界实时检测方法-CN202010556830.8有效
  • 徐秋石;岳文静;陈志;熊礼亮 - 南京邮电大学
  • 2020-06-18 - 2022-08-12 - G06N3/04
  • 本发明公开一种基于卷积神经网络的目标边界实时检测方法,首先输入图片,提取该图片的特征图,预测边界坐标和置信评分预测值。然后通过特征图得到引用边界坐标,根据预测边界坐标和引用边界坐标计算出相关边界坐标和实际边界坐标,计算相关边界和实际边界的重叠值,对具有最大重叠部分的实际边界设置最大重叠标记。最后根据重叠值,最大重叠标记和置信评分预测值计算引用边界的置信评分,保留前N个具有最高置信评分的引用边界,过滤其他边界,得到最终结果。本发明将卷积神经网络用来提取特征图和作为输出层去计算边界坐标和置信评分,通过多任务的损失函数训练卷积层,有效提高卷积神经网络的运行效率和计算精度。
  • 一种基于卷积神经网络目标边界实时检测方法
  • [发明专利]障碍物车辆位姿估计方法及设备-CN202310175359.1有效
  • 李悦铭;张萌;丁晟;盖杰;吴国苏州 - 杭州枕石智能科技有限公司
  • 2023-02-28 - 2023-05-12 - G06V20/58
  • 本申请公开了一种障碍物车辆位姿估计方法及设备,该方法包括:识别自车环境图像中目标障碍物车辆的各当前边界,其中,当前边界为整车边界、头尾边界或者车轮边界;基于各当前边界确定估计场景;根据估计场景和各当前边界确定目标障碍物车辆在自车环境图像中的测距点,以估计相对位置;根据估计场景从各当前边界中选取目标边界,并基于目标边界确定朝向。本申请加入车轮边界,再结合整车边界、头尾边界,区分出不同的估计场景,在不同的估计场景下选取针对性的方式以完成障碍物车辆位姿估计。
  • 障碍物车辆估计方法设备
  • [发明专利]基于不确定度生成融合对象边界-CN202211694623.4在审
  • 贾斌 - 安波福技术有限公司
  • 2022-12-28 - 2023-07-21 - G01C21/28
  • 本文档描述了用于基于不确定度生成融合对象边界的技术和系统。生成至少两个边界,每个边界与不同的传感器相关联。通过混合来自每个边界的参数分布,可以找到融合的中心点和偏航角以及长度、宽度和速度。可以使用每个边界的中心点之间的差异来确定是细化融合边界(例如,找到至少两个边界之间的交集)还是合并融合边界(例如,找到至少两个边界之间的并集)。这导致融合边界具有与融合边界相关联的不确定度的置信水平。以这种方式,可以实现融合边界的不确定度的更好估计,以提高传感器融合系统的跟踪性能。
  • 基于不确定生成融合对象边界
  • [发明专利]边界指配给对象的方法和装置-CN202210275377.2在审
  • 苏煜 - APTIV技术有限公司
  • 2022-03-21 - 2022-09-27 - G06V10/25
  • 本公开涉及将边界指配给对象的方法和装置。提供了一种将边界指配给车辆的环境中的对象的方法。经由传感器获取与位于车辆的环境中的对象相关的数据。基于该数据确定多个初步边界的相应空间位置和相应尺寸,使得各个初步边界至少部分覆盖对象之一。基于所述数据估计各个初步边界的相应速度。选择所述多个初步边界中与所述对象中的相应一个对象相关的子集,其中,对子集进行选择取决于初步边界中的各个初步边界的相应速度。通过合并对应子集的初步边界,将最终边界指配给所述对象中的相应一个对象。
  • 边界配给对象方法装置
  • [发明专利]评估目标检测模型的方法和系统-CN202111073590.7在审
  • 黄江波 - 创新先进技术有限公司
  • 2020-05-07 - 2021-12-28 - G06K9/34
  • 该方法包括:基于目标检测模型,生成表示目标的预测边界。该目标位于一个或多个相邻目标附近。该方法还包括确定该预测边界和该目标的真值边界之间的交集面积,以及确定该预测边界和该目标的真值边界之间的修正并集面积。确定修正并集面积包括:基于一个或多个权重,确定预测边界和真值边界之间的加权并集面积,将该预测边界与所述一个或多个相邻目标的至少一个真值边界之间的交集面积与加权并集面积相加。该方法进一步包括确定等于所述预测边界和该目标的真值边界之间的交集面积除以修正并集面积的分数。该分数代表该目标检测模型的性能。
  • 评估目标检测模型方法系统
  • [发明专利]评估目标检测模型的方法和系统-CN202010387581.4有效
  • 黄江波 - 创新先进技术有限公司
  • 2020-05-07 - 2021-09-07 - G06K9/34
  • 该方法包括:基于目标检测模型,生成表示目标的预测边界。该目标位于一个或多个相邻目标附近。该方法还包括确定该预测边界和该目标的真值边界之间的交集面积,以及确定该预测边界和该目标的真值边界之间的修正并集面积。确定修正并集面积包括:基于一个或多个权重,确定预测边界和真值边界之间的加权并集面积,将该预测边界与所述一个或多个相邻目标的至少一个真值边界之间的交集面积与加权并集面积相加。该方法进一步包括确定等于所述预测边界和该目标的真值边界之间的交集面积除以修正并集面积的分数。该分数代表该目标检测模型的性能。
  • 评估目标检测模型方法系统

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