一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117523249A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202210903222.9

    申请日:2022-07-28

    Abstract: 本申请涉及计算机技术领域,提供了一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质,将待处理图像输入至目标检测模型的目标基础特征提取网络得到目标基础特征图;将目标基础特征图输入至目标检测模型的目标定位分支网络得到目标位置信息;将目标基础特征图输入至目标检测模型的目标层级分类分支网络得到每个分类层级对应的目标分类特征图;针对每个分类层级对应的目标分类分支网络,将分类层级对应的目标分类特征图与下级分类层级对应的目标分类特征图进行融合处理,基于融合后的融合目标分类特征图预测分类层级对应的目标分类信息。本申请可以同时满足不同粒度要求的目标检测,可以提高粗粒度的分类精度。

    一种基于遮挡物体检测及运动连续性的光流估计方法

    公开(公告)号:CN117495919A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311561532.8

    申请日:2023-11-22

    Abstract: 本发明涉及一种基于遮挡物体检测及运动连续性的光流估计方法,包括:接收连续的两帧图像;将连续的两帧图像输入至光流估计模型中,得到光流估计值;其中,光流估计模型包括:特征提取部分提取连续的两帧图像的图像特征和上下文特征;匹配部分基于连续的两帧图像的图像特征计算相关像素点匹配,得到4D代价体;遮挡点估计部分对4D代价体进行特征相似度判断函数处理并通过卷积网络得到遮挡点;关联优化部分根据遮挡点估计出潜在匹配位置,并与4D代价体给出的位置计算对比整合,得到优化后的4D代价体;迭代优化部分根据优化后的4D代价体与上下文特征进行迭代优化,得到光流估计值。本发明能够提升光流估计精度。

    定焦双目相机自标定方法及系统

    公开(公告)号:CN111862236B

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202010713282.5

    申请日:2020-07-22

    Abstract: 本发明提供一种定焦双目相机自标定方法及系统,包括:1)获取左右原始图像;2)校正左右原始图像;3)从左右校正图像中提取特征点并匹配;4)统计左右图像纵坐标偏差的平均值,若大于第一阈值则修正估计第一参数组,校准后再次比较,反复迭代修正,直至小于第一阈值;5)找到静态物体;6)处于移动状态时,追踪静态物体的视差及车轮运动信息;7)得到车轮运动距离与静态物体的三维距离变化值的距离偏差,若大于第二阈值则修正估计第二参数组,重新计算,反复迭代校正,直至小于第二阈值,完成自标定。本发明利用实时图像追踪和车体运动信息,对外参进行优化标定,完成图像校正工作,为车体提供准确的三维识别数据。

    一种基于成本核算的供应商评估方法及系统

    公开(公告)号:CN116805223A

    公开(公告)日:2023-09-26

    申请号:CN202310626806.0

    申请日:2023-05-30

    Abstract: 本发明涉及一种基于成本核算的供应商评估方法及系统。所述方法主要包括以下步骤:根据需要评估的物资种类获取相关数据,基于上述数据分别计算得到每个供应商提供的该物资种类的综合成本,该物资综合成本为物资的取得成本、使用成本、末期成本之和,基于上述物资综合成本对供应商进行排序并展示评估结果。本评估方法所需原始数据自动从工厂的信息化管理系统中提取,无需人工介入,数据分析过程无需评估专家打分或设置权值,无需人工智能/机器学习方面的专家调节超参数,杜绝了人为故意影响评价结果的可能性,同时也减轻了企业的人力负担。

    一种基于迭代学习的半监督人眼多要素分割方法

    公开(公告)号:CN115116123A

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202210497450.0

    申请日:2022-05-09

    Abstract: 本发明涉及一种基于迭代学习的半监督人眼多要素分割方法,包括以下步骤:将可见光下眼部数据集划分为有标签眼部数据集和无标签眼部数据集;基于有标签眼部数据集利用有监督深度学习网络进行训练,得到预训练模型;基于预训练模型通过前向推理获取无标签眼部数据集的伪标签;基于有标签眼部数据集对无标签眼部数据集和伪标签进行筛选,得到信任数据集;将有标签眼部数据集和信任数据集输入至有监督深度学习网络进行再训练,若未达到训练完成要求,则返回上述的伪标签获取步骤,否则结束训练得到人眼分割模型;采用人眼分割模型对人眼进行多要素分割。本发明能够在使用少量标签数据的情况下,提升模型的精度和鲁棒性。

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