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公开(公告)号：CN119721273A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510212619.7
申请日：2025-02-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请公开了一种模型量化方法、装置及介质，该方法包括：对预训练模型量化得到初始量化模型，并确定插入初始量化模型中的提升模块的目标数量。将初始量化模型划分为目标数量个骨干网络模块；为各骨干网络模块并联插入一个提升模块，得到包括多个目标单元的待优化模型；目标单元包括提升模块和骨干网络模块；依次对待优化模型中各目标单元进行优化，得到中间优化模型；通过预设损失函数对中间优化模型进行全局优化，得到目标优化模型。由此，在初始量化模型中插入提升模块得到待优化模型，即，在初始量化模型中增加计算复杂度以提升计算精度。进一步的，依次对待优化模型进行局部和全局优化，得到高运行速度和高计算精度的目标优化模型。
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公开(公告)号：CN119573742A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510135232.6
申请日：2025-02-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及地磁适配导航技术领域，公开了一种矢量磁图匹配方法、装置、设备及介质，其中，所述方法包括：获取当前时刻的惯导轨迹点集合；其中，所述惯导轨迹点集合包括惯导轨迹点的惯导轨迹坐标位置和所述惯导轨迹点对应的矢量磁场强度；基于所述矢量磁场强度从预设的矢量磁图中确定所述惯导轨迹点对应的候选轨迹点集合；对所述候选轨迹点集合中的候选轨迹点进行筛选，并根据筛选结果进行图像转化，得到目标序列图像；基于所述目标序列图像和所述惯导轨迹坐标位置，生成下一时刻的预测轨迹点。本申请提供的技术方案，能够在应对复杂惯性导航误差的环境中提高预测位置的实时性和准确率。
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公开(公告)号：CN119169081B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411647687.8
申请日：2024-11-18
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T7/70 , G01C21/08 , G01C21/20 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06T17/05
Abstract: 本说明书公开了一种面向地磁导航的地磁适配区域定位方法以及装置，具体包括：根据目标区域对应的地磁信息图，确定出目标区域对应的地磁特征图。将地磁特征图输入到尺度划分模型中，通过尺度划分模型生成出地磁信息图在各图像分辨率下对应的地磁特征图。针对每个尺度特征图，确定出在对应图像分辨率下目标区域中的待选地磁适配区域。根据各待选地磁适配区域，确定目标区域的地磁适配区。相较于现阶段技术中人为主动确定地磁适配区域来说，本说明书的方法更加智能且自动化程度更高，地磁适配区域的确定效率和精准度提升的同时，也极大程度上节省了人力资源和时间成本的消耗，使得后续基于地磁适配区域进行地磁航线规划的执行效率也获得提升。
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公开(公告)号：CN119003826B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411470793.3
申请日：2024-10-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F18/213 , G06F18/22 , G01N30/72 , G01N33/00
Abstract: 本说明书提供一种气味源识别方法、装置、存储介质和电子设备，通过嗅觉传感器对指定地点的待识别气体进行检测，得到传感器响应特征，根据预先建立的气味源数据库，确定所述传感器响应特征对应的各目标气味源，以及所述各目标气味源的属性信息，根据所述传感器响应特征和预先确定的多变量全局函数，构建以所述各目标气味源为变量因子的因子图模型，其中，所述多变量全局函数以所述各目标气味源与所述指定地点的相对位置为变量，根据所述因子图模型和所述各目标气味源的属性信息，确定所述各目标气味源的位置。通过该方法，能够准确的进行气味源识别，确定各气味源的位置信息。
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公开(公告)号：CN119168023A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411602959.2
申请日：2024-11-11
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种向硬件平台部署模型的方法、装置、存储介质、设备，确定待部署模型的网络结构搜索空间，根据网络结构搜索空间中各候选结构预设的性能评价，在各候选结构中确定构成待部署模型的目标结构，将目标结构构成的待部署模型部署于目标硬件平台，利用待部署模型对样本数据进行计算，得到计算结果，根据计算结果与样本数据对应的标签之间的差异以及待部署模型在网络结构搜索空间下的预期计算性能，以预设的损失函数，确定损失值，根据损失值对待部署模型的结构进行调整，直至待部署模型的计算性能符合预设的性能条件，可根据待部署模型的性能需求以及目标硬件平台的硬件性能对待部署模型的结构进行调整。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119003826A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411470793.3
申请日：2024-10-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F18/213 , G06F18/22 , G01N30/72 , G01N33/00
Abstract: 本说明书提供一种气味源识别方法、装置、存储介质和电子设备，通过嗅觉传感器对指定地点的待识别气体进行检测，得到传感器响应特征，根据预先建立的气味源数据库，确定所述传感器响应特征对应的各目标气味源，以及所述各目标气味源的属性信息，根据所述传感器响应特征和预先确定的多变量全局函数，构建以所述各目标气味源为变量因子的因子图模型，其中，所述多变量全局函数以所述各目标气味源与所述指定地点的相对位置为变量，根据所述因子图模型和所述各目标气味源的属性信息，确定所述各目标气味源的位置。通过该方法，能够准确的进行气味源识别，确定各气味源的位置信息。
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公开(公告)号：CN118097359B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410493628.3
申请日：2024-04-23
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书提供的一种模型训练方法、装置、存储介质以及电子设备，获取目标区域的全色图像、多光谱图像以及标准融合图像，将全色图像以及多光谱图像输入到目标模型中，以提取出全色图像的频域特征以及多光谱图像的频域特征，并将全色图像的频域特征以及多光谱图像的频域特征进行特征融合，以确定出第一特征图像，以及，对全色图像以及多光谱图像进行图像融合，以根据融合后的图像中包含的各像素点的像素信息，确定出自适应权重，并根据自适应权重对融合后的图像进行处理，以得到第二特征图像，将第一特征图像与第二特征图像进行叠加，以确定输出的预测融合图像，以最小化预测融合图像与标准融合图像之间的偏差为优化目标，对目标模型进行训练。
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公开(公告)号：CN118053052B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410457517.7
申请日：2024-04-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V20/56 , G06V20/64
Abstract: 本说明书公开了一种无监督的高精矢量地图元素异常检测方法，可以将高精地图中各矢量元素分为线段元素、长线元素以及不规则元素，并基于三类元素构建空间检索树KD‑Tree，而后可以针对每类元素，根据KD‑Tree构建该类元素对应的相对空间关系特征，最后，可以根据各类元素对应的相对空间关系特征，通过预设的离群点检测方法，对各矢量元素进行异常元素检测，本发明提出了一种自动化的针对高精矢量地图的异常检测算法，可以在已构建好的高精矢量地图中无监督、自动化地检测出可能存在错误的异常元素，相较于人工的地图核准工作，能够利用自动化算法降低重复性劳动，同时能够大大提升自动驾驶地图部署效率，降低错误元素的漏检率。
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公开(公告)号：CN118015316B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410410287.9
申请日：2024-04-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/17
Abstract: 本说明书公开了一种图像匹配模型训练的方法、装置、存储介质、设备，获取由第一基准图像和第一待匹配图像组成的第一样本组，将第一样本组输入预先训练的教师模型，确定第一基准图像与第一待匹配图像的匹配度，作为伪标注，将第一样本组输入图像匹配模型，确定第一基准图像与第一待匹配图像的当前匹配度，图像匹配模型的复杂度小于教师模型的复杂度，根据当前匹配度与伪标注的差异，对图像匹配模型进行训练，本方法利用预先训练的复杂度较高、输出结果精准的教师模型，使得复杂度较低、运算速度较快的图像匹配模型可以学习到教师模型的策略，最终训练得到运算速度快、输出结果精准的图像匹配模型，可应对时限短、批量大的图像定位匹配任务。
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公开(公告)号：CN115406437A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211015630.7
申请日：2022-08-23
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于视线星光角距辅助约束的无人机编队协同导航方法，无人机编队中的各个无人机皆自带惯性导航设备、气压计和通信测距链路设备，其中无人机编队中的某一无人机布置有伺服控制光学敏感器作为观测无人机；观测无人机对被观测无人机进行跟踪观测并提取被观测无人机质心坐标，再对视场内背景恒星进行星图匹配并识别提取质心坐标，在光学敏感器坐标系下计算观测无人机与被观测无人机及背景恒星之间视线星光角距观测信息，用于辅助提升编队无人机整体导航定位精度。本发明能有效修正单纯基于机间通信测距辅助编队无人机导航定位误差绕空间某一点旋转发散的趋势，从而进一步提高GNSS拒止环境下编队无人机整体自主导航定位精度。
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