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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果60个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]一种基于车辆关键点检测的车辆压车道线判断方法-CN202310814575.6在审
  • 张中;黄俊杰;张金飞 - 合肥湛达智能科技有限公司
  • 2023-07-04 - 2023-10-20 - G06V20/54
  • 本发明公开了一种基于车辆关键点检测的车辆压车道线判断方法,包括以下步骤:S101:获取车辆关键点,所述关键点包括车辆车轮与地面接触点坐标;S102:构建车道线检测模型,利用车道线检测模型自动获取车道线拟合的一元二次方程;S103:车轮与车道线交叉判断,S104:根据步骤S103中得出的计算值来判断车辆的压线情况,如果左边或者右边前后两轮连线与车道线相交,则判断车轮压车道线,如果左边或者右边前后两轮连线与车道线均不相交,则判断车轮没有压车道线。本发明中,通过获取车辆关键点,基于HRNet算法模型构建车辆关键点算法模型,检出车辆目标关键点,不需要依赖激光雷达传感器,提高了描述车轮地面接触点与车道线相对位置关系的精准度。
  • 一种基于车辆关键检测压车判断方法
  • [发明专利]一种基于嵌入式终端的多目标跟踪及行为分析检测方法-CN202010334102.2有效
  • 张中;徐磊 - 合肥湛达智能科技有限公司
  • 2020-04-24 - 2023-09-26 - G06F16/245
  • 本发明公开了一种基于嵌入式终端的多目标跟踪及行为分析检测方法,包括以下步骤:在数据库中创建需要跟踪目标的单独文件库,将所有目标以往的数据放置到创建的单独文件库中。本发明所述的一种基于嵌入式终端的多目标跟踪及行为分析检测方法,首先,单独储存目标的个人数据并记录所有的运动数据,能够直观的通过这些数据判断人们行为方式的变化,其次,按照人们出行方式划分人们的出行数据,能够便于人们直观的发现自身在不同出行方式下不同异常行为,便于人们了解自身的出行行为情况,帮助人们改变自身的不良行为,最后,将人们在不同时间不同路段下的不同行为标记出来,能够便于人们准确了解自身行为方式的变化,带来更好的使用前景。
  • 一种基于嵌入式终端多目标跟踪行为分析检测方法
  • [发明专利]一种基于车联网轨迹特征的高精度定位方法-CN202111478415.6有效
  • 张中;徐磊 - 合肥湛达智能科技有限公司
  • 2021-12-06 - 2023-09-19 - G08G1/01
  • 本发明公开了一种基于车联网轨迹特征的高精度定位方法,涉及信息处理技术领域,解决了现有技术中轨迹数据的采集周期过长,且无法有效剔除轨迹数据中的异常点,导致拼接的行驶轨迹不够精准,无法对车辆的历史位置进行精准定位技术问题;本发明根据每条原始车辆轨迹确定不同的插值步长,通过插值步长对原始车辆轨迹进行插值,在对车辆轨迹进行噪声点、停留点等异常点剔除,重新拟合之后形成目标车辆轨迹;针对不同车辆轨迹确定不同的插值步长,能够获取更加精准的目标车辆轨迹,有助于对车辆的历史位置进行精准定位;本发明在数据点预处理之后还进行了拟合处理,同时在地图匹配时还完成了对重叠路径的筛选,进一步保证了目标车辆轨迹的合理准确。
  • 一种基于联网轨迹特征高精度定位方法
  • [发明专利]一种基于车道线和车辆识别的道路拥堵检测方法-CN202211381158.9在审
  • 张兴;张中 - 合肥湛达智能科技有限公司
  • 2022-11-06 - 2023-04-04 - G06V20/56
  • 本发明公开了一种基于车道线和车辆识别的道路拥堵检测方法,包括一下步骤:S101:获取本车周围的道路场景图像,将所述道路场景图像输入到预先训练得到的车辆检测模型和车道线模型得到所述场景图像的车辆信息和车道线信息;通过所述车辆检测模型对所述道路场景图像进行识别,得到所述道路场景图像中的周边车辆的车辆数量,在获取车辆信息后,再将场景图片输入到预先训练好的车道线检测模型中,得到当前场景中所有的车道线。本发明中,避免了获取视频再分析导致的滞后性预警,性价比较高,同时设备之间也可以相互共享道路信息进行预警,提高了道路拥堵的检测效率,便于及时进行交通疏导工作。
  • 一种基于车道车辆识别道路拥堵检测方法
  • [发明专利]一种基于嵌入式终端的拥堵检测方法-CN202210961917.2在审
  • 张中;赵培 - 合肥湛达智能科技有限公司
  • 2022-08-11 - 2022-11-22 - G06V20/54
  • 本发明涉及道路拥堵检测,具体涉及一种基于嵌入式终端的拥堵检测方法,获取道路监控场景下的实时视频流数据,并进行车辆识别,确定预设区域内的目标车辆;利用第一神经网络模型从实时视频流数据中提取用于表征道路空闲区域和道路占用区域的道路特征图;根据实时视频流数据获取行车区域图,并利用第二神经网络模型确定行车区域图对应的光流矩阵;基于跟踪目标车辆得到多张跟踪图像,并利用跟踪图像确定预设区域内的车流速度;确定预设区域内的车辆掩膜图像和位置掩膜图像,基于车辆掩膜图像和位置掩膜图像确定预设区域内的车流密度;本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的道路拥堵检测准确性较差的缺陷。
  • 一种基于嵌入式终端拥堵检测方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的车辆轨迹检测方法-CN202211006416.5在审
  • 张中;孙冠龙;黄俊杰 - 合肥湛达智能科技有限公司
  • 2022-08-22 - 2022-11-18 - G08G1/16
  • 本发明公开了一种基于深度学习的车辆轨迹检测方法,涉及轨迹检测技术领域,预先收集智能中控的物理地址,并在车辆移动时实时为智能中控生成虚拟地址;通过监控摄像头实时获取道路车辆的行驶情况;并预先训练可识别车辆是否有转道意图的CNN神经网络模型;根据模型实时识别具有转道意图的车辆;根据车辆与前车的距离判断该车是转道或超车的需求;若为超车需求,根据车辆行驶速度、前车行驶速度、最近对向车辆行驶速度、与前车距离以及与最近对向车辆距离计算超车需要的速度;并根据超车速度判断车辆是否具有超车条件;在无超车条件或需谨慎超车时,向智能中控发送警告;在车辆超车时预先分析超车条件,提前避免了车辆碰撞的发生。
  • 一种基于深度学习车辆轨迹检测方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的变道不打灯行为检测方法-CN202011292653.3有效
  • 张中;黄俊杰;汪明明 - 合肥湛达智能科技有限公司
  • 2020-11-18 - 2022-11-04 - G06V20/56
  • 本发明提出的一种基于深度学习的变道不打灯行为检测方法,包括以下步骤:建立第一样本库,用于存储用于判定车辆有变道行为的样本图片;通过安装在工具车上的摄像头对周边车辆进行拍摄,并将拍摄图像与第一样本库中的样本图片进行对比;根据对比结果挑选出变道车辆;从拍摄图像中获取变道车辆的含车灯图片,根据预设的特征提取模型提取车灯,并识别灯光。本发明提出的一种基于深度学习的变道不打灯行为检测方法,实现了对车辆变道行为的筛查,进一步在确认车辆变道动作后,对待变道或者正在变道的车辆的车灯进行确认。如此,减少了灯光识别的工作量,提高了变道不打灯行为的识别效率和精确度。
  • 一种基于深度学习变道不打灯行为检测方法

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top