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公开(公告)号：CN119478948A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411491615.9
申请日：2024-10-24
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: G06V20/70 , G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开一种基于SSIM和YOLOV8算法的标记物检测方法，包括：采集待检测场地的原始图片A以及含标记物图片B；对原始图片A和含标记物图片B进行灰度化处理，分别得到不含标记物A1和含标记物图片B1；计算不含标记物图片A1和含标记物图片B1的结构相似度，得到SSIM差分图C；将所述SSIM差分图C输入训练完成的YOLOV8神经网络模型，得到标记物的位置信息。本发明能够有效提高检测精度，有效预防科目二考试中的作弊行为。
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公开(公告)号：CN114187652A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111305726.2
申请日：2021-11-05
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种头部姿态检测方法及终端，经神经网络训练得到头部姿态欧拉角排序模型，基于模型得到的头部姿态欧拉角排序，对预设各类型头部姿态欧拉角的特征信息进行计算进而确定二维头部图片中的头部姿态。实现了头部姿态2D图片的标记，在不借用多个相机或者深度相机前提下，完成头部姿态的标记方法；采用对比学习的方法，在没有明确角度标签情况下，完成头部姿态的评估；另外，本发明还采用基准图片的设置方法，针对不同车型能够任意实现角度的判别。本发明解决了现有技术中人体头部姿态识别方法的识别要求高、识别角度小、识别精度低的问题。本发明在环境适应性以及角度范围都有极大的优势。
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公开(公告)号：CN111717196A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010595569.2
申请日：2020-06-24
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于视觉分析的驾驶安全辅助装置，包括：依次连接的视觉传感器单元、图像分析单元、处理单元和警报单元；其中视觉传感器单元设置在车辆正前方，用于采集车辆前方的道路图像信息；图像分析单元，用于根据道路图像信息计算车辆与前方车辆之间的距离；处理单元，用于根据与前方车辆之间的距离变化量计算相对速度，并根据相对速度和当前车辆与前方车辆之间的距离计算潜在碰撞时间，当潜在碰撞时间小于设定的阈值时，控制警报单元发出警报信息。本申请有助于弥补驾驶员注意力不集中或者经验不足等缺陷，对潜在的碰撞危险进行自适应提醒，提高了车辆驾驶的安全性。
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