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公开(公告)号:CN110807123A
公开(公告)日:2020-02-18
申请号:CN201911034312.3
申请日:2019-10-29
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 中国科学院大学
IPC: G06F16/583 , G06K9/62 , G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种车辆长度计算方法,包括:构建图片数据集;对数据集中的图片进行标注,构建出标注数据集;建立YOLO模型,根据标注数据集的格式更改模型参数,利用模型对训练集及其标注数据集进行训练获得初始权重文件;构建车长信息表;调用初始权重文件,利用模型对测试集及其标注数据集进行测试,根据结果的准确率调整参数,保存测试权重文件;利用模型对待测照片进行识别,将识别结果与车长信息表进行匹配,获取车辆的长度信息。本发明还提供了车辆长度计算装置、系统、计算机设备及存储介质。本发明实现了对车辆长度的计算,应用于智能交通领域,可推动智能驾驶的发展,也可以用于车辆的归类,为交通、物流分析提供了基础数据。
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公开(公告)号:CN110929630A
公开(公告)日:2020-03-27
申请号:CN201911132015.2
申请日:2019-11-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请提供一种铁路轨道信息提取方法、系统、电子设备和存储介质,该方法包括以下步骤:获取参考铁轨位置点和参考铁轨走向角度;根据参考铁轨位置点获取交通道路图像;基于参考铁轨走向角度对交通道路图像进行处理;获取铁轨图像;对铁轨图像进行处理;获取参考位置点对应的铁轨入口点集合、铁轨出口点集合和当前铁轨走向角度。若铁轨入口点集合和参考位置点匹配,且当前铁轨走向角度和参考铁轨走向角度匹配,则根据铁轨出口点集合确定当前铁轨出口位置点。本申请提供的铁路轨道信息提取方法能够自动获取自动提取卫星影像中的铁轨,降低了提取铁路轨道图像的人力成本,自动化程度高,提高了提取效率。
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公开(公告)号:CN119360292A
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411290054.6
申请日:2024-09-14
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种地形监测方法,包括以下步骤:在监测点部署标靶并获取图像样本;构建目标检测模型对所述图像样本进行检测,当所述目标检测模型未检测到所述标靶或当所述目标检测模型检测到所述标靶偏离原始位置时输出第一监测信号;所述目标检测模型包括多个以相关系数为激活函数的节点,所述节点包括用来提取输入图像的像素特征单元的核节点,以及基于所述像素特征单元的空间关系形成的、对应所述图像样本不同尺度的像素特征的多层级段节点,所述核节点和所述段节点构成由所述核节点向上逐级收敛的树形结构,并通过根部的段节点输出目标检测位置。本发明能够精准高效的监测目标地形并及时发布地形变化警告信号。
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公开(公告)号:CN111103566B
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN201911189004.8
申请日:2019-11-28
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请实施例所公开的一种航向角确定方法、系统、电子设备及存储介质,其中,方法包括通过一路信号获取当前时刻的经纬度数据,基于墨卡托坐标变换模型和经纬度数据确定当前坐标数据,获取历史时刻集合对应的历史坐标数据集合,根据当前坐标数据和历史坐标数据集合确定第一航向角和第二航向角,根据第一航向角和第二航向角确定目标航向角。基于本申请实施例,通过1根卫星天线传输给卫星接收机的一路信号获得当前时刻载体的经纬度数据,结合历史时刻集合对应的历史坐标数据集合确定目标航向角,能够减小载体作直线运动时由于轻微抖动而引起的航向角误差,提高航向角的实时精度,还能够避免引入安装角误差的问题。
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公开(公告)号:CN110852358A
公开(公告)日:2020-02-28
申请号:CN201911034377.8
申请日:2019-10-29
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 中国科学院大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的车辆类型判别方法,包括:构建一yolo框架的人工神经网络模型,并且随机初始化权重系数;从网上收集和在当前应用环境中抓拍车辆照片,车辆照片包括在有遮挡、昏暗光线、车辆正面的情况下的车辆照片,对车辆进行标注,并将车辆照片输入人工神经网络模型;使用人工神经网络模型和车辆照片来进行训练;停止训练,得到适用于所述当前应用环境的权重文件;将需要识别的图片输入人工神经网络模型,判别车辆类型并返回结果。本发明的车辆类型判别方法采用的车辆照片包括有遮挡样本、昏暗光线样本以及角度较差的情况下的车辆照片,因此能够降低识别车辆类型时对降低对有无遮挡、光线和拍摄角度的要求。
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