对目标对象的基于直方图的L形检测

    公开(公告)号:CN113496199B

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202110297362.1

    申请日:2021-03-19

    Inventor: M·吴

    Abstract: 一种检测点云内的L形目标对象的方法包括:使目标点云旋转多个旋转角度;以及针对多个旋转角度中的每一个生成至少一个加权直方图,其中加权直方图包括第一多个仓,每个仓具有在第一轴线上定义的宽度,其中每个仓是基于位于仓内的点的数量以及各点之间在与仓的宽度垂直的方向上的距离而被加权的。针对多个旋转角度中的每一个基于至少一个加权直方图生成分数,并基于所生成的分数来确定目标点云是否为L形。

    用于电子器件的热交换器

    公开(公告)号:CN112566447B

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202010925506.9

    申请日:2020-09-04

    Abstract: 一种电子器件热交换器,包括:流体流动主体,上述流体流动主体具有第一面板、第二面板和将第一面板和第二面板连接的至少一个流体流动导管;以及从第二面板延伸的多个基座,多个上述基座至少包括:第一基座,上述第一基座具有第一高度;以及第二基座,上述第二基座具有与第一高度不同的第二高度,并且其中每个基座与第二面板成一体。

    基于来自远程摄像头的姿态校正的交通工具定位

    公开(公告)号:CN117593503A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202310883153.4

    申请日:2023-07-18

    Abstract: 本文档描述了用于基于来自停车库和其他GNSS拒绝环境中的远程摄像头的姿态校正的交通工具定位的技术和系统。系统可以包括处理器和包括指令的计算机可读存储介质,当处理器执行指令时,以使系统在主交通工具已经停在下车区域处之后确定主交通工具在GNSS拒绝环境中内的估计姿态。该系统还可以从GNSS拒绝环境中的一个或多个远程摄像头接收主交通工具的校正姿态。指令进一步使处理器使用校正姿态来确定主交通工具的更新姿态。以此方式,该系统可以以成本有效的方式提供在GNSS拒绝环境中的高度精确的交通工具定位,以支持自动代客停车和其他自主驾驶功能。

    道路坡道上的感兴趣目标选择

    公开(公告)号:CN117261908A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202310587208.7

    申请日:2023-05-23

    Abstract: 本文档描述了用于道路坡道上的感兴趣目标选择的技术和系统。当主交通工具从道路过渡到坡道时,根据存储在主交通工具的驾驶系统中的地图确定坡道的车道数量。如果有多条车道,则可以采用标准驾驶方案。该标准驾驶方案可将主交通工具正前方的目标优先化为感兴趣目标。然而,如果坡道具有单车道,则领先于主交通工具但不一定在主交通工具正前方的第一目标被确定为感兴趣目标。诸如自适应巡航控制的驾驶系统可以基于感兴趣目标来做出驾驶决策。通过以此方式确定感兴趣目标,可以减少由预测和计算的复杂性引起的不确定性。

    辐射模式可再配置天线
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117117473A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202311175249.1

    申请日:2020-09-29

    Inventor: 李明鉴 李正征

    Abstract: 辐射模式可再配置天线包括输入端口、信号分频器、滤波器和第一和第二辐射体。信号分频器连接至输入端口并且被配置成用于将输入端口处的信号分为第一输出和第二输出。滤波器连接至第二输出,其中该滤波器被配置成用于滤除第一频带内的信号并且使第二频带内的信号通过。第一辐射体被配置成用于从信号分频器的第一输出接收信号,其中该第一辐射体接收第一频带和第二频带内的信号。第二辐射体连接至滤波器,以用于接收第二频带内提供的信号。

    用于传感器融合的深度关联
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117058501A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202310513037.3

    申请日:2023-05-08

    Abstract: 本文档描述了与用于传感器融合的深度关联相关的系统和技术。例如,使用深度机器学习技术训练的模型可以用于生成关联分数矩阵,该关联分数矩阵包括来自不同类型传感器的跟踪与相同对象相关的概率。该模型可以使用卷积递归神经网络进行训练,并且包括不被包括在其他训练技术中的约束。可以在训练期间使用焦点损失来补偿不平衡的数据样本并解决困难的实例,并且可以使用数据扩展技术来增加多传感器数据空间。可以将简单的阈值化技术应用于关联分数矩阵,以生成指示来自一个传感器的跟踪和来自另一传感器的跟踪是否匹配的分配矩阵。以这种方式,跟踪关联过程可以比当前的传感器融合技术更准确,并且可以提高交通工具安全性。

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