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30个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]基于图结构的车载激光点云道路标线识别方法-CN201910484566.9有效
  • 方莉娜;王爽;黄志文;罗海峰;赵志远;陈崇成 - 福州大学
  • 2019-06-05 - 2022-09-30 - G06V20/56
  • 本发明涉及一种基于图结构的车载激光点云道路标线识别方法,包括以下步骤:步骤S1:基于强度校正的标线分割和小尺寸目标提取,基于分割结果提取小尺寸标线对象;步骤S2:根据获得的小尺寸标线对象,基于标线的形状特征和邻域空间结构构建由参考标线指向邻域对象的空间与语义关系图;步骤S3:基于空间与语义关系图,自定义图结构节点与边存储编码规则,构建图结构的特征描述子;步骤S4:根据图结构的特征描述子,构建并训练深度神经网络;步骤S5:利用训练后的深度神经网络从车载激光点云目标分割结果中直接提取不同类型的标线。本发明能够实现对复杂城市场景中多类型标线的自动识别与精细分类。
  • 基于结构车载激光道路标线识别方法
  • [发明专利]基于图结构与注意力机制的车载激光点云标线分类方法-CN202010980094.9有效
  • 方莉娜;王爽;赵志远;陈崇成 - 福州大学
  • 2020-09-17 - 2022-07-29 - G06V10/762
  • 本发明涉及一种基于图结构与注意力机制的车载激光点云标线分类方法,包括以下步骤:步骤A:基于强度校正进行标线分割,得到独立标线对象;步骤B:基于分割后的独立标线对象,利用EdgeConv进行特征提取与嵌入;步骤C:在设定邻域范围内进行标线间最短距离重采样,对每个标线构建重采样的标线图结构;步骤D:通过构建多头注意力机制,更新图结构节点特征;步骤E:将图结构和注意力机制嵌入深度神经网络,构建深度图模型GAT_SCNet,然后基于构建的深度图模型GAT_SCNet进行标线类别预测,输出独立标线的类别标签。该方法有利于提高车载激光点云标线分类的精度。
  • 基于结构注意力机制车载激光标线分类方法
  • [发明专利]一种基于Snake的车载激光点云矢量道路边界精细提取方法-CN201910451523.0有效
  • 方莉娜;卢丽靖;罗海峰;赵志远;陈崇成 - 福州大学
  • 2019-05-28 - 2022-05-24 - G06V20/58
  • 本发明涉及一种基于Snake的车载激光点云矢量道路边界精细提取方法,包括以下步骤:步骤S1:采集伪轨迹点数据;步骤S2:根据伪轨迹点数据,确定多类型道路边界的初始化选择策略;步骤S3:逐点分析局部邻域内的空间分布特征,进而获取梯度信息;步骤S4:基于离散道路边界点构建Snake模型,提取闭合、非闭合道路边界;步骤S5:对Snake结果进行是否存在道路出入口决策,优化Snake结果;矢量化输出Snake结果,实现道路边界精细提取。本发明能直接面向三维激光点云构建Snake模型实现闭合、非闭合等多类型道路边界的提取,解决了被车辆、行人等地物遮挡、噪声、点密度不均等因素造成道路边界提取不完整的问题,能够得到精确表达道路边界形状的矢量化道路边界信息。
  • 一种基于snake车载激光矢量道路边界精细提取方法
  • [发明专利]一种融合点云和多视图的车载激光点云多目标识别方法-CN202011187179.8有效
  • 方莉娜;沈贵熙;赵志远;陈崇成 - 福州大学
  • 2020-10-30 - 2022-05-24 - G06V10/762
  • 本发明涉及一种融合点云和多视图的车载激光点云多目标识别方法,基于独立点云对象,构建深度模型PGVNet进行面上地物类别预测:利用点云特征提取模块对独立点云对象进行点云局部特征提取;生成独立对象的多视角图像,并利用视图特征提取模块采用视图分组与组特征融合,提取最优视图特征;基于注意力机制利用点云‑视图特征融合模块将最优视图特征与点云特征进行融合,获取融合注意力的点云全局特征;最后利用分类器MLP进行车载激光点云面上独立地物目标的类别预测。本发明一方面减少相似视图间的信息冗余问题,另一方面则能利用最优视图特征指导模型对点云局部特征的学习,提高模型分类精度,为车载激光点云路侧多目标精细分类提供一种新的研究方法。
  • 一种融合云和视图车载激光多目标识别方法
  • [发明专利]一种基于车载激光点云的道路场景类型识别方法及系统-CN202111452174.8在审
  • 方莉娜;王康 - 福州大学
  • 2021-11-30 - 2022-01-28 - G06V20/58
  • 本发明涉及一种基于车载激光点云数据的道路场景类型识别方法及系统,该方法包括以下步骤:S1、基于车载激光点云数据,获取地面点云,进而获取道路边界点云;S2、计算道路边界点的主方向,以车载激光扫描系统行驶方向为轨迹点前进方向,计算当前轨迹点向量,计算主方向与轨迹点向量夹角值,逐轨迹点计算轨迹点邻域内道路边界夹角特征值值,依据夹角值的不同分类出道路直线段与路口段;S3、将路口段聚类为独立对象,采用动态图卷积神经网络DGCNN分类十字路口和T字路口,得到直线段、十字路口和T字路口。该方法及系统有利于识别出不同道路场景类型的道路边界。
  • 一种基于车载激光道路场景类型识别方法系统
  • [发明专利]一种基于车载激光扫描数据的路面点云强度增强方法-CN201810464773.3有效
  • 方莉娜;黄志文;罗海峰 - 福州大学
  • 2018-05-16 - 2020-12-25 - G06F17/15
  • 本发明涉及一种基于车载激光扫描数据的路面点云强度增强方法,包括以下步骤:S1:基于车载激光扫描数据获取路面点云、行车轨迹线和路面点云内激光点到行车轨迹线的距离,并对路面点云进行分段;S2:以路面点云片段为处理单元,进行以下步骤:21:构建原始距离模型函数和参考距离模型函数;22:采用比值法和差值法进行激光点的强度校正;23:进行激光点的强度变换;24:采用多滤波器集成的方法进行激光点的强度去噪,完成路面点云内各路面点云片段的激光点强度增强。与现有技术相比,本发明显著提升路面不同目标材质的强度差异,消除局部同质区域中的强度噪声。
  • 一种基于车载激光扫描数据路面强度增强方法
  • [发明专利]一种资源调用的方法及装置-CN201611123587.0有效
  • 项臻;方莉娜;周苏强;刘阳;陆殷 - 阿里巴巴集团控股有限公司
  • 2016-12-08 - 2020-07-10 - G06F21/31
  • 本申请公开了一种资源调用的方法及装置,首先根据接收的资源调用请求,显示验证字符,之后采集用户根据所述验证字符输入的待识别音频,进而对该待识别音频进行语音识别,最后根据该待识别音频的语音识别结果与针对该验证字符预设的基准字符,确定是否允许要用所述资源。可见,在本申请中,在调用资源时,不再需要用户输入字符口令,而只需要根据显示的验证字符,输入待识别音频即可,以该识别结果该基准字符进行对比的结果,便可以确定是否允许调用该资源,避免了用户手动输入字符口令的繁琐操作,提高了资源调用的效率。
  • 一种资源调用方法装置

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