服务机器人的导航系统及方法

    公开(公告)号:CN113093749A

    公开(公告)日:2021-07-09

    申请号:CN202110354835.7

    申请日:2021-04-01

    Abstract: 本发明公开了一种服务机器人的导航系统及方法,可用于医疗服务机器人和家庭服务机器人。包括:采用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音识别,增强人机的交互性;通过机器人的多传感器采集到的信息,采用启发式搜索定位以及子图快速筛选算法进行机器人的定位和地图构建,建图更加高效准确;采用强化学习算法进行路径规划,保证了快速准确的导航能力。

    基于多尺度上下文增强网络的人群计数方法

    公开(公告)号:CN112132023A

    公开(公告)日:2020-12-25

    申请号:CN202011005334.X

    申请日:2020-09-22

    Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度上下文增强网络的人群计数方法,包括:输入一张图片,首先经过特征提取后,获得浅层特征与深层特征,然后通过特征融合模块进行特征融合,并将融合到的特征送入多尺度感知模块,最后通过上下文增强模块对特征的空间与通道信息进行编码,获得具有人群分布特征的密度图。通过对密度图像素进行求和可以得到当前图片估计的人数。本发明提供一种基于多尺度上下文增强网络的人群计数方法,可以有效地应对人群计数中存在的多尺度问题,并且通过对特征图的空间与通道上下文信息进行建模,可以对复杂场景的人群进行更精确的计数与密度估计。该发明具有较高的鲁棒性,能向大型人群聚集场所的安全与规划方面提供准确的数据。

    基于多尺度上下文增强网络的人群计数方法

    公开(公告)号:CN112132023B

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202011005334.X

    申请日:2020-09-22

    Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度上下文增强网络的人群计数方法,包括:输入一张图片,首先经过特征提取后,获得浅层特征与深层特征,然后通过特征融合模块进行特征融合,并将融合到的特征送入多尺度感知模块,最后通过上下文增强模块对特征的空间与通道信息进行编码,获得具有人群分布特征的密度图。通过对密度图像素进行求和可以得到当前图片估计的人数。本发明提供一种基于多尺度上下文增强网络的人群计数方法,可以有效地应对人群计数中存在的多尺度问题,并且通过对特征图的空间与通道上下文信息进行建模,可以对复杂场景的人群进行更精确的计数与密度估计。该发明具有较高的鲁棒性,能向大型人群聚集场所的安全与规划方面提供准确的数据。

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