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[发明专利]车路协同中目标检测方法、装置和路侧设备-CN202110721853.4有效
发明人： 夏春龙 -专利权人：阿波罗智联（北京）科技有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本公开公开了一种车路协同中目标检测方法、装置和路测设备，涉及智能交通领域，尤其涉及图像检测技术领域。具体实现方案为：对图像进行目标检测，得到所述图像中的候选目标区域、候选目标区域的置信度以及候选目标区域的被遮挡度；基于候选目标区域间的交并比以及候选目标区域的被遮挡度，更新候选目标区域的置信度；根据更新后的置信度，从候选目标区域中检测所述图像中的目标。应用本公开实施例提供的方案进行目标检测时，提高了目标检测的准确率。
协同目标检测方法装置设备

[实用新型]层式可拆装浮游生物分离装置-CN202320048290.1有效
发明人： 夏春龙 -专利权人：辽宁省抚顺水文局
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G01N1/18 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种层式可拆装浮游生物分离装置，包括：分离装置本体，所述分离装置本体包括第一分离筒、第二分离筒、第三分离筒、底座，所述第一分离筒、第二分离筒、第三分离筒自上而下设置在所述底座上，所述第一分离筒的内部活动设有滤板，所述第二分离筒、第三分离筒的内部分别活动设有浮游生物过滤装置，所述底座的下部设有多个支脚，所述底座的中部设有排水装置，所述第二分离筒分别与所述第一分离筒、第三分离筒螺纹连接，所述第三分离筒与所述底座螺纹连接。本实用新型结构简单，方便组装和拆装，省时省力，使用方便，且便于携带，分离效率高，使用寿命长。
层式可拆装浮游生物分离装置

[外观设计]水质水生态一体式采集装置-CN202230826543.4有效
发明人： 夏春龙 -专利权人：辽宁省抚顺水文局
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： 10-05 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：水质水生态一体式采集装置。2.本外观设计产品的用途：用于检测水质。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
水质水生体式采集装置

[实用新型]水质水生态一体式采集装置-CN202223304221.7有效
发明人： 夏春龙;布乃顺;周鸿飞;王琦玥;那娜 -专利权人：辽宁省抚顺水文局
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G01N33/18 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种水质水生态一体式采集装置，包括：储水腔体、上盖、提手、放水阀门，所述上盖、提手分别活动设置在所述储水腔体的口部，所述储水腔体包括上部储水腔体，下部储水腔体，所述上部储水腔体为圆柱形筒体结构，所述下部储水腔体为一侧活动设有封门的圆柱形筒体结构，所述下部储水腔体通过隔水板与所述封门构造为半圆形储水腔，所述半圆形储水腔的内部设有浮游生物过滤装置。本实用新型一体采集装置结构简单，使用方便，便于组装和更换清洗，实用性强、功能性好，便于携带，单纯水质采样和单独的水生态采样也可以使用，若两者水样一起采集更加使用方便、高效。
水质水生体式采集装置

[外观设计]浮游生物分离装置（层式可拆装）-CN202330011687.9有效
发明人： 夏春龙;周鸿飞;章阅;孙天伟;彭博 -专利权人：辽宁省抚顺水文局
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： 10-05 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：浮游生物分离装置（层式可拆装）。2.本外观设计产品的用途：用于浮游生物的监测。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
浮游生物分离装置层式可拆装

[发明专利]模型训练方法、目标对象检测方法、装置、设备和路侧单元-CN202211107140.X在审
发明人： 夏春龙 -专利权人：阿波罗智联（北京）科技有限公司;阿波罗智行科技（广州）有限公司
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开提供了一种目标检测模型的训练方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、计算机视觉、自动驾驶和辅助驾驶技术领域。具体实现方案为：将目标样本图像输入目标检测模型，得到至少一个检测结果，其中，目标样本图像包括第一样本对象所处的第一样本区域，检测结果与目标样本图像中一个第二样本对象对应；根据检测结果和目标样本图像的标签，得到与第二样本对象对应的损失值；根据第二样本对象在目标样本图像中所处的位置和第一样本区域，确定与第二样本对象对应的处理参数值；以及根据至少一个处理参数值和至少一个损失值，训练目标检测模型。本公开还提供了一种目标对象检测方法、装置、电子设备和路侧单元。
模型训练方法目标对象检测装置设备单元

[发明专利]基于多尺度输入混合感知神经网络的目标检测方法-CN201911032300.7有效
发明人：魏平;夏春龙;王熔;郑南宁 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度输入混合感知神经网络的目标检测方法。本发明通过数据预处理、生成候选区域及不同尺度的单通道网络检测，在目标检测与识别网络框架下，针对不同的通道计算不同的尺度特征，然后将检测结果进行融合，解决了直接进行不同尺度特征的融合，导致提取的特征存在混淆的问题。测试结果表明，本发明使混合感知神经网络在三维目标检测与识别中的性能得到提高。
基于尺度输入混合感知神经网络目标检测方法

[发明专利]图像检测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202211415661.1在审
发明人： 夏春龙 -专利权人：阿波罗智联（北京）科技有限公司;阿波罗智行科技（广州）有限公司
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像检测方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶、智能交通、计算机视觉等领域。实现方案为：获得待检测的目标图像，目标图像包括多个对象；对目标图像执行特征提取，以获得与多个特征尺度中的每一个特征尺度相应的特征，其中，多个特征尺度中的每一个特征尺度与多个先验框相应，该多个先验框对应于多个尺度；针对多个特征尺度对应的多个特征中的每一个特征，获得与该特征对应的多个先验框中的每一个先验框对应的子特征；从多个特征对应的多个子特征中，获得多个目标子特征；以及基于多个目标子特征，获得目标图像的多个预测框，多个预测框中的每一个预测框指示多个对象中的一个对象。
图像检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]分类模型及车辆图像分类模型的训练方法、装置及设备-CN202211268285.8在审
发明人： 夏春龙 -专利权人：阿波罗智联（北京）科技有限公司;阿波罗智行科技（广州）有限公司
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开提供了一种分类模型及车辆图像分类模型的训练方法、装置及设备，涉及深度学习、自动驾驶、智能交通等人工智能技术领域。具体实施方案为：获取分类模型和测试集；通过分类模型对测试集进行类别预测，以获取各测试样本对应的第一预测类别；基于第一预测类别和标注类别，分别确定各标注类别对应的第一送标比例，并基于各标注类别的第一送标比例，从待送标的数据集中确定各标注类别对应的第一训练样本；基于各标注类别对应的第一训练样本，对分类模型进行训练。通过分类模型对测试集进行预测，确定各标注类别对应的第一送标比例，并基于第一送标比例对各标注类别对应的训练样本的数量比例进行优化，可以提升分类模型的训练效果。
分类模型车辆图像训练方法装置设备

[发明专利]车辆信息识别方法、装置及电子设备-CN202211268193.X在审
发明人： 夏春龙 -专利权人：阿波罗智联（北京）科技有限公司;阿波罗智行科技（广州）有限公司
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本公开提供了一种车辆信息识别方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶、车路协同、智能交通等技术领域。具体实现方案为：获取车辆图像数据；对所述车辆图像数据进行特征采样，得到第一图像特征集；对所述第一图像特征集执行第一处理，得到第二图像特征集，所述第一处理包括：卷积处理；对所述第二图像特征集执行第二处理，得到所述第二图像特征集中的图像特征的激活权重系数，所述第二处理包括：卷积处理和非线性运算；基于所述第二图像特征集和所述激活权重系数，识别所述车辆图像数据的车辆信息。本公开可以提高车辆信息识别的准确性。
车辆信息识别方法装置电子设备

[发明专利]图像特征融合及模型训练方法、装置、设备以及存储介质-CN202211067385.4在审
发明人： 夏春龙 -专利权人：阿波罗智联（北京）科技有限公司
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像特征融合及模型训练方法、装置、设备以及存储介质，涉及图像处理技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习等领域。具体实现方案为：获取不同感受野的图像特征；利用不同感受野的图像特征中的底层图像特征，对不同感受野的图像特征中的高层图像特征进行通道信息增强，得到通道信息增强后的增强高层特征；其中，高层图像特征的感受野大于底层图像特征的感受野；利用不同感受野的图像特征中的高层图像特征，对不同感受野的图像特征中的底层图像特征进行空间信息增强，得到空间信息增强后的增强底层特征；将增强高层特征和增强底层特征进行融合，得到融合后特征。本公开能够更好地进行图像特征融合，提高图像特征的准确性。
图像特征融合模型训练方法装置设备以及存储介质

[发明专利]一种图像处理方法、装置、电子设备及介质-CN202211106978.7在审
发明人： 夏春龙 -专利权人：阿波罗智联（北京）科技有限公司;阿波罗智行科技（广州）有限公司
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉技术领域。具体实现方案为：获取待处理图像，然后利用预先训练的特征提取网络中的至少一层动态卷积算子和多层静态卷积算子对待处理图像进行特征提取，得到特征提取网络输出的包括待处理图像特征的目标特征图。其中，每层动态卷积算子的处理包括：基于接收到的特征图预测动态膨胀系数，按照动态膨胀系数对接收到的特征图进行卷积操作，得到输出特征图；每层静态卷积算子的处理包括：按照默认膨胀系数对接收到的特征图进行卷积操作，得到输出特征图。之后基于目标特征图确定待处理图像的识别结果。可以提高图像识别的准确性。
一种图像处理方法装置电子设备介质

[发明专利]模型训练方法、装置及电子设备-CN202211210701.9在审
发明人： 夏春龙 -专利权人：阿波罗智联（北京）科技有限公司
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种模型训练方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，具体涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：获取目标场景下的第一数据集，第一数据集包括目标场景下的M个历史多媒体数据；基于第一预测数据，确定M个历史多媒体数据对应的M个第一采样概率，第一预测数据为基于第一训练数据集对第一模型进行第K次迭代训练中输出的预测数据，第一训练数据集包括从所述第一数据集中选取的历史多媒体数据；基于M个第一采样概率，从第一数据集中选取N个历史多媒体数据，得到第二训练数据集；基于第二训练数据集，对第一模型进行第K+1次迭代训练，得到第二预测数据；基于第二预测数据，确定目标模型。
模型训练方法装置电子设备

[发明专利]标注数据处理方法、装置、设备以及存储介质-CN202210854323.1在审
发明人： 夏春龙 -专利权人：阿波罗智联（北京）科技有限公司
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种标注数据处理方法、装置、设备以及存储介质。涉及人工智能领域，尤其涉及智能交通等领域。具体实现方案为：获取多个待送标数据；利用算法模型的N个历史版本算法对多个待送标数据进行测评，得到多个待送标数据的N个测评结果；根据多个待送标数据的N个测评结果，将多个待送标数据划分成M个数据集；根据算法模型的迭代需求，从M个数据集中确定出目标数据集。根据本公开的方案，能针对算法模型在不同时刻迭代需求的不同，有针对性地挖掘更具价值的数据，提高送标数据的质量，进而能减少标注成本，有效提升算法模型的迭代效果。
标注数据处理方法装置设备以及存储介质

[发明专利]标注处理方法、装置、设备以及存储介质-CN202210853304.7在审
发明人： 夏春龙 -专利权人：阿波罗智联（北京）科技有限公司
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了一种标注处理方法、装置、设备以及存储介质。涉及样本标注、样本质检等人工智能领域。具体实现方案为：确定待标注样本；获取目标模型基于待标注样本输出的第一标注结果；获取第一标注平台基于待标注样本输出的第二标注结果；对比第一标注结果与第二标注结果之间的差异；基于差异从待标注样本中确定出第一标注样本，第一标注样本是需要验证的样本。根据本公开的技术方案，能提高样本标注的效率，提升样本标注的质检质量。
标注处理方法装置设备以及存储介质

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