基于深度神经网络的停车场车辆3D位置信息检测方法

    公开(公告)号:CN118521770A

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202410679841.3

    申请日:2024-05-29

    Abstract: 本发明公开了基于深度神经网络的停车场车辆3D位置信息检测方法,属于图像识别技术领域。解决了现有技术中传统的车辆目标3D中心点信息检测方法难以实现仅根据2D图像得到高精度3D中心点信息的问题;本发明通过生成的目标2D检测框,得到处理后的采集图片;搭建主干网络,进行特征提取,得到特征结果;构建头部网络,设计特征结果的组成和特征结果的损失函数;采用随机梯度下降方法最小化损失函数对目标检测模型进行优化训练,得到最优目标检测模型;通过测试集测试最优目标检测模型,得到图片中所检测车辆的3D中心点信息。本发明有效提升了获取车辆3D中心点信息的效率,无需额外的3D模型和预处理,可以应用于车辆3D位置信息检测。

    一种基于二维码的室内停车场数字孪生系统及其监控方法

    公开(公告)号:CN118645003A

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202410679797.6

    申请日:2024-05-29

    Abstract: 一种基于二维码的室内停车场数字孪生系统及其监控方法,属于室内定位系统技术领域。为有效降低室内停车场管理系统的搭建成本,本发明包括数据采集处理模块、地图生成更新模块、故障自检模块以及用户交互模块组成,其中地图生成更新模块由车辆动态管理模块以及车辆行为模拟模块组成;数据采集处理模块分别连接地图生成更新模块、故障自检模块、用户交互模块,用户交互模块分别连接地图生成更新模块、故障自检模块;数据采集处理模块连接摄像头,用于停车场监控、捕捉和标定二维码地毯图案、获取车辆检测的视频流,对采集的数据进行处理;地图生成更新模块用于生成停车场地图的三维模型以及停车场内车辆位置的实时更新。本发明降低搭建成本。

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