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]一种定位方法、设备、介质及无人设备-CN202011362622.0有效
  • 聂琼;马际洲;申浩 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2020-11-27 - 2023-10-24 - G01C21/16
  • 本说明书公开了一种定位方法、设备、介质及无人设备,包括:获取所述图像采集设备当前时刻采集的第一图像数据;将所述第一图像数据与预先存储的地图进行匹配,得到所述第一图像数据对应的第一特征点;获取所述图像设备历史时刻采集的第二图像数据对应的第二特征点;根据所述第二特征点,从所述第一图像数据中确定出与所述第二特征点相关的其他特征点;根据所述第一特征点和确定出的其他特征点,定位所述无人设备当前时刻的位姿。通过在第一图像数据中确定与历史时刻产生的图像数据对应的特征点有关的其他特征点,以此增加用于定位的特征点的个数,使得定位时所使用的特征点数量增多,有效提升定位精度。
  • 一种定位方法设备介质无人
  • [发明专利]一种模型训练的方法及装置-CN202110519499.7有效
  • 田咪;马际洲;李一鸣;聂琼;董峻峰;申浩;夏华夏 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2021-05-13 - 2022-09-30 - G06V10/774
  • 本说明书公开了一种模型训练的方法及装置,可通过图像传感器采集包含目标的图像,确定图像传感器的位姿,并获取位于目标上的各兴趣点的实际位置,根据图像传感器的位姿以及各兴趣点的实际位置,确定各兴趣点在图像中对应的像素点的信息,作为标注信息,将图像输入识别模型,得到识别模型确定的输出结果,根据各兴趣点的标注信息,在输出结果中,选择指定像素点作为各兴趣点在图像中对应的像素点重新作为标注信息,根据图像以及各兴趣点的标注信息,对识别模型进行训练。本说明书可使得识别模型识别出位于目标上的兴趣点的信息,而减少识别除目标之外的其他物体上的兴趣点的信息,从而提高多传感器标定场景的标定效果。
  • 一种模型训练方法装置
  • [发明专利]一种视觉定位方法及装置-CN202010221493.7有效
  • 马际洲 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2020-03-26 - 2021-11-05 - G01C11/02
  • 本说明书公开了一种视觉定位方法及装置,无人车可获取当前时刻的环境图像以及待定位姿,并根据电子地图中最近一次确定出实际位姿的第一子图包含的各定位图像对应的实际位姿,确定与该待定位姿的距离小于第一预设距离的实际位姿,并将该实际位姿对应的定位图像作为目标图像,确定以该目标图像为锚点的第二子图,最后根据该第二子图包含的各定位图像以及该环境图像,确定该无人车的实际位姿。通过从最近一次确定出实际位姿的第一子图包含的各定位图像中,确定当前时刻的目标图像,以确定第二子图,并根据该第二子图包含的各定位图像和环境图像,基于各定位图像对应的实际位姿进行定位,提高了定位的准确率。
  • 一种视觉定位方法装置
  • [发明专利]一种地图构建及视觉定位的方法及装置-CN202011148320.3在审
  • 马际洲;聂琼;申浩 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2020-10-23 - 2021-01-29 - G01C21/20
  • 本说明书公开了一种地图构建及视觉定位的方法及装置,其中地图构建方法包括将采集到的定位图像对应的图像信息,根据图像信息与地图的定位区域内各子区域的对应关系进行存储为定位地图,根据该定位地图进行视觉定位的方法包括分别将待定子区域对应的场景图像集中所包括的图像信息,与当前环境图像进行比对,根据比对结果选择目标子区域以及对应的场景图像集,从而确定定位设备的位姿。上述任一方法中,每个子区域所包含的特征被该子区域对应的所有图像信息来共同描述,对于存在视觉重复性场景的子区域,该视觉重复场景在图像中的表示被多张图像所对应的图像信息所稀释,进行定位时的对比样本增多,从而能够获得更准确的对比结果并进行定位。
  • 一种地图构建视觉定位方法装置
  • [发明专利]一种基于可变形图结构表示的图像集无监督共分割方法-CN201310628795.6有效
  • 赵沁平;马际洲;李帅;郝爱民 - 北京航空航天大学
  • 2013-12-01 - 2014-04-02 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于可变形图结构表示的图像集无监督共分割方法,该方法分为四个步骤:一,首先对图集中的每一张图进行超像素分割并提取描述子;二,对每一张图片建立基于Biharmonic距离的内图。具体的说,将二维图像拉伸为三维网格。依照黎曼流型空间的方式在三维网格上建立拉普拉斯矩阵并计算各向异性扩散距离——Biharmonic距离;三,建立内图后,接着建立一个包含图集内所有超像素的可变形超图并在描述子空间(特征空间)计算Biharmonic距离;四,使用考虑连通性的聚类思想,建立一个包含内图,超图,分割尺寸约束三项的能量函数。使用期望最大化算法进行优化,得到最后的共分割结果。本发明中部分算法使用了CPU并行和GPU并行,对于大规模图集有着优秀的分割精度和效率表现。
  • 一种基于变形结构表示图像监督分割方法

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