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公开(公告)号：CN118942001A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410957015.0
申请日：2024-07-17
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于改进型语义分割技术的脚刹状态检测方法，包括：采集包含副驾驶位脚和脚刹的原始帧图像；对原始帧图像进行预处理，得到包含脚和脚刹信息的特征矩阵；将特征矩阵输入训练完成的STDCNet网络模型，得到包含深层特征的特征矩阵；通过解码器FLD Decoder进行解码，得到包含关键语义信息的融合特征矩阵；对融合特征矩阵进行处理得到可直观区分不同目标物的mask，并判断副驾驶位的脚是否踩到脚刹。通过本发明能解决现有自动判定系统存在的检测效率低和检测精度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN118293817A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410454817.X
申请日：2024-04-16
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种轮胎花纹深度的测量方法及系统，通过确定相机坐标系到机械臂末端坐标系的转换矩阵T，通过所述相机获取所述待测量轮胎的检测区域，结合所述待测量轮胎的深度图，确定在所述相机坐标系下所述待测量轮胎到所述相机的最短距离，使所述相机与所述待测量轮胎调至预设距离；再次通过所述相机获取所述待测量轮胎的检测区域，结合所述待测量轮胎的深度图，确定在所述相机坐标系下所述待测量轮胎到所述相机的最短距离，根据所述最短距离d3确定所述待测量轮胎的花纹深度。解决了相关技术中轮胎花纹深度的测量误差较大的问题。
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公开(公告)号：CN117452836A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311465361.9
申请日：2023-11-07
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开一种模拟AI车辆在路口有序让行的方法，包括为AI车辆设置碰撞器和检测框：所述碰撞器与AI车辆的车身基本重叠；所述检测框为矩形，布置在车辆检测器的前方，并能随AI车辆转动而转动；在当前AI车辆进入路口处预先圈定的检测区域时，开始检测同向及其他方向进入路口的其它AI车辆，并根据让行机制控制自车反应。本发明可通过为AI车辆设置的碰撞器和检测框，检测路口处AI车辆之间的位置关系，并可根据不同的情形下选择相应的让行机制，由此避免交通系统交通拥堵和瘫痪。
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公开(公告)号：CN118243006A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410454820.1
申请日：2024-04-16
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种车辆轮胎花纹深度的自动测量系统及方法，其中，系统包括运动控制器，与六轴机械臂电连接，配置为控制所述六轴机械臂的运动轨迹和运动状态；六轴机械臂，配置为在所述运动控制器的控制下沿滑轨进行滑动并带动2D高清摄像头和3D深度相机根据指令进行移动；2D高清摄像头和3D深度相机，安装在六轴机械臂的首端，配置为采集图像数据。解决了相关技术中轮胎花纹深度的测量耗费大量时间，浪费人力物力的问题。
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公开(公告)号：CN117973796A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410209861.4
申请日：2024-02-26
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/20 , G06Q50/40 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了基于机器学习与线性规划的驾校车辆调配方法、电子设备和计算机可读存储介质，主要包括：获取天气信息、驾校学员基本信息；对天气信息和驾校学员基本信息进行数据预处理；制作训练数据；训练基于多层感知机的学员签到预测模型，得到目标学员签到预测模型；基于目标学员签到预测模型预测未来指定天数科目二和科目三学员的数量；建立并求解线性规划模型，以得到车辆分配最优方案，即分配给科目二的训练车和科目三的训练车的总和最小。本发明能实现合理调配驾校车辆资源，在满足学员学习要求的前提下最优化车辆资源的配置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117877334A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410068255.5
申请日：2024-01-17
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: G09B7/00 , G06F16/335 , G06F16/35 , H04L67/55 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开一种基于大数据人工智能的驾驶员理论培训方法，其包括：获取学员的三类信息，所述信息包括基本信息、行为信息和做题信息；将理论考试的题目按内容进行分类；统计各个学员对各个类别题目的掌握程度；制作训练数据；创建基于多层感知机的驾驶员理论考试培训模型；通过训练数据训练所述模型，得到目标驾驶员理论考试培训模型；基于目标驾驶员理论考试培训模型，计算学员做题库内所有题目的预测得分，并按预测得分的顺序依次向学员推送题目。通过本发明能根据学员的做题情况个性化为学员推荐驾驶理论考试题目，做到千人千面、因材施教，使学员能高效率掌握驾驶理论知识。
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公开(公告)号：CN119131693A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411298950.7
申请日：2024-09-18
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉的摩托车考试评判方法，包括获取摩托车考试考场的实时视频流并转换为图片数组特征；将图片数组特征输入头盔检测模型，得到头盔的位置信息；将图片数组特征输入车地接触点检测模型，得到摩托车的位置信息以及多个摩托车轮胎与地面接触点的位置信息；将接触点依次连接形成多边形区域并通过处理得到接触区mask；基于头盔位置信息和摩托车位置信息，判断考生是否佩戴头盔；若判断佩戴，将图片数组特征输入目标区域分割网络模型，得到考桩mask；基于接触区mask和考桩mask，判断摩托车在绕桩过程中是否碰到考桩，若碰到则判定为考试不合格。本发明能实现全程智能评判、且评判更客观、更准确，还能节约硬件成本。
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公开(公告)号：CN118116047A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410125717.2
申请日：2024-01-30
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/46 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/047 , G16H50/30
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的智能体检视力评判方法，包括以下步骤：通过标定双目相机调整视力检查图片的像素大小；使用目标人脸检测神经网络模型检测原始图像中人脸位置；通过目标人脸关键点检测网络模型回归得到人脸关键点的位置数据，并筛选出人脸左右眼的位置数据；通过目标区域分割网络模型分割出人脸区域中遮眼板的位置，结合人脸左右眼的位置数据判断体检者的左右眼是否完全遮住：在判断体检者的左右眼完全遮住后进行视力检查，评判体检者的视力情况。进一步本发明还提供一种用于实现上述方法的电子设备。本发明将机器视觉与深度学习算法相结合，不仅能提高视力检查的体检效率，还能避免作弊行为的发生。
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公开(公告)号：CN117854084A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410033516.X
申请日：2024-01-10
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: G06V30/19 , G06V30/14 , G06V30/18 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种车架号图片一比一还原方法，包括：制作标定还原尺；构建并训练yolov5s神经网络模型，得到目标标定框检测模型；构建并训练CenterNet关键点检测模型，得到目标标定框中心点检测模型；将目标标定框检测模型输出的具有预测标定框及其左上角顶点坐标、右下角顶点坐标和类别信息输入至目标标定框中心点检测模型，得到预测标定框的中心点坐标；基于预测标定框的中心点坐标，对所述原始图片进行透视变换，再经尺度还原后，得到一比一还原后的车架号区域图片。通过本发明可实现对电子采集的车架号图片中的车驾号一比一还原。
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公开(公告)号：CN117173778A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310983998.0
申请日：2023-08-04
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种识别交通指挥手势的方法、系统及电子设备，使用Kinect设备获取骨骼关节点三维坐标数据，并使用Holt双指数平滑算法平滑处理骨骼关节点三维坐标数据数据，再使用欧拉角计算关节点姿态信息，最后与预定姿态做对比，判断是否为预定姿态。进一步，本发明还公开相应的识别交通指挥手势的系统和电子设备。本发明基于Holt双指数平滑算法平滑处理骨骼关节点三维坐标数据，使用欧拉角计算姿态信息，并通过设置合理阈值检测俯仰角的状态，可以解决欧拉角转换过程中的奇异解问题，提升识别精度。
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