定位方法及系统
    61.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114184193A

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202010963509.1

    申请日:2020-09-14

    Abstract: 本申请是关于一种定位方法及系统,属于图像处理领域。所述方法包括:获取第一定位图像和第二定位图像,所述第一定位图像包括M个第一红外图像,所述第二定位图像包括M个第二红外图像,所述M个第一红外图像是所述设备中的M个第一红外相机进行红外曝光得到的图像,所述M个第二红外图像是所述设备中的M个第二红外相机进行红外曝光得到的图像;根据室内地图、所述第一定位图像和第二定位图像,对所述设备进行定位,所述室内地图包括对室内环境进行拍摄得到的关键帧的地图信息。本申请避免自然光对定位产生影响。

    一种获取数据库类型的方法及装置

    公开(公告)号:CN110427362B

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN201810391040.1

    申请日:2018-04-27

    Abstract: 本申请是关于一种获取数据库类型的方法及装置,属于数据存储领域。所述方法包括:获取数据库表;获取所述数据库表中的数据项的统计信息,所述数据项的统计信息至少包括所述数据库表中的数据记录条数,所述数据库表对应的数据集合和所述数据集合中的各数据的存储次数,所述数据集合包括对所述数据项对应的列中存储的数据进行去重后的数据;根据所述数据库表中的数据项的统计信息,确定所述数据库表的数据库类型。所述装置包括:第一获取模块、第二获取模块和确定模块。本申请可以提高数据库类型的效率。

    训练智能模型的方法及装置

    公开(公告)号:CN114118236A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111329061.9

    申请日:2021-11-10

    Abstract: 本申请是关于一种训练智能模型的方法及装置,属于计算机领域。所述方法包括:从第一神经网络中获取第一网络集合和第二网络集合;基于第一样本集合和第二样本集合,训练所述第一网络集合中的每个神经网络,得到第一模型集合;基于所述第一样本集合、所述第二样本集合和所述第一模型集合,训练所述第二网络集合中的每个神经网络,得到第二模型集合,所述第二模型集合包括训练所述m个第二神经网络得到的m个第二智能模型。

    一种车载雷达阵列天线失效检测方法、装置和车载雷达

    公开(公告)号:CN110967674B

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN201811150568.6

    申请日:2018-09-29

    Abstract: 本申请提供一种车载雷达阵列天线失效检测方法、装置和车载雷达。本申请提供的车载雷达阵列天线失效检测方法,包括:针对车载雷达上的阵列天线中的每个天线,统计所述天线接收到的天线数据的分布规律,得到所述天线对应的第一分布信息;确定车载雷达当前所处场景的场景类别,并从预先建立的场景类别和天线未失效时天线对应的第二分布信息的对应关系中查找所述场景类别对应的目标分布信息;计算所述第一分布信息和所述目标分布信息之间的差异度,并依据所述差异度确定所述天线是否失效。本申请提供的车载雷达阵列天线失效检测方法、装置和车载雷达,可检测出车载雷达上的阵列天线中的各个天线是否失效,以指导驾驶行为,保证驾驶安全。

    本体建立方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN111259161B

    公开(公告)日:2022-02-08

    申请号:CN201811459195.0

    申请日:2018-11-30

    Abstract: 本发明公开了一种本体建立方法、装置及存储介质,属于大数据处理技术领域。所述方法包括:对于用于建立本体的至少一个文档,根据至少一个文档确定多个多元组,根据多个多元组确定多个语义关系数据组,然后根据多个语义关系数据组,建立针对至少一个文档的本体。整个建立本体的过程中,无需人工参与,提高了建立本体的效率。

    自动驾驶设备的控制方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN113741412A

    公开(公告)日:2021-12-03

    申请号:CN202010477609.3

    申请日:2020-05-29

    Abstract: 本申请公开了一种自动驾驶设备的控制方法、装置及存储介质,属于智能设备技术领域。所述方法包括:基于在当前状态下获取的状态数据,通过策略决策模型,确定决策信息;根据所述决策信息,确定目标决策区域,所述目标决策区域为执行所述决策信息对应的决策所需占用的且与其他已被占用区域不重叠的区域;基于所述目标决策区域,控制所述自动驾驶设备行驶;并将自动驾驶设备形式过程中所得到状态数据,决策信息,决策区域用于强化学习算法训练学习,逐步提升策略模型性能,高效完成其路径规划任务。

    一种坠物砸人事件监测方法、装置、电子设备及监控系统

    公开(公告)号:CN113630543A

    公开(公告)日:2021-11-09

    申请号:CN202010372646.8

    申请日:2020-05-06

    Inventor: 浦世亮 刘甜甜

    Abstract: 本发明实施例提供了一种坠物砸人事件监测方法、装置、电子设备及监控系统,获取坠物检测设备采集的坠物下落数据,对坠物下落数据进行分析,预估坠物的落地位置及落地时间,控制球机在到达落地时间之前转动至预定位置,获取球机采集的视频数据,并对视频数据进行异常行为分析,判定是否发生坠物砸人事件。通过对坠物检测设备采集的坠物下落数据进行分析,预估坠物的落地位置和落地时间,控制球机提前转动,在坠物落地之前转动到预定位置,使得落地位置处于球机的视场范围内,球机可以拍摄到预估的落地位置附近的视频数据,对视频数据进行异常行为分析,分析出是否发生坠物砸人事件,从而实现了监测坠物是否对行人造成实际伤害的目的。

    模型优化方法、装置、电子设备及可读存储介质

    公开(公告)号:CN113554169A

    公开(公告)日:2021-10-26

    申请号:CN202110859734.5

    申请日:2021-07-28

    Abstract: 本申请提供一种模型优化方法、装置、电子设备及可读存储介质,该方法包括:对当前网络模型进行预设轮数的稀疏约束训练,并依据预设阈值对训练后的第一网络模型进行裁剪,得到第一裁后模型;对第一裁后模型的各层进行等比例扩充,并对扩充后的网络模型进行非稀疏约束训练;迭代执行上述操作,直至得到的第二网络模型满足预设停止规则时,确定迭代完成;依据预设裁后计算量,以及迭代过程中得到的第二网络模型,确定第二裁后模型;依据第二裁后模型,对原始网络模型进行变权重稀疏约束训练,得到原始网络模型对应的稀疏模型,并对所述稀疏模型进行离线裁剪。该方法可以实现基于变权重稀疏约束的网络模型自动裁剪。

    一种域适配方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN113537483A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202010290532.9

    申请日:2020-04-14

    Abstract: 本申请实施例提供了一种域适配方法、装置及电子设备。其中,所述方法包括:利用第一神经网络模型执行预设任务,所述第一神经网络模型为基于预设样本集训练得到的,并且模型复杂度低于预设复杂度阈值;将所述第一神经网络模型执行所述预设任务时的输入对象输入第二神经网络模型,得到所述第二神经网络模型的输出,所述第二神经网络模型为基于所述预设样本集训练得到的,并且模型复杂度高于所述第一神经网络模型;以该输出作为所述输入对象的真值,对所述第一神经网络模型进行训练,得到第三神经网络模型;利用所述第三神经网络模型继续执行所述预设任务。可以提高训练得到的第三神经网络模型执行预设任务时输出的结果的准确性。

    一种光谱反射率检测方法及系统

    公开(公告)号:CN113358224A

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN202110660535.1

    申请日:2021-06-15

    Abstract: 本申请提供一种光谱反射率检测方法及系统,该光谱反射率检测系统包括环境光感知模块、目标光谱采集模块和数据处理模块。环境光感知模块采集目标检测时刻的检测环境光光谱,将检测环境光光谱发送给数据处理模块;目标光谱采集模块采集目标检测时刻的检测目标光谱,将检测目标光谱发送给数据处理模块;数据处理模块确定同一目标波长对应的检测环境光光谱和检测目标光谱,基于该检测环境光光谱和已确定的映射参数确定检测参考光谱,该检测参考光谱是第二环境光的光谱;基于该检测目标光谱和该检测参考光谱确定待测物体的光谱反射率;映射参数表示参考光谱与环境光光谱的映射关系。通过本申请的技术方案,能够准确计算待测物体的光谱反射率。

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