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公开(公告)号：CN120063298A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510554626.5
申请日：2025-04-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请公开了一种基于自适应空间约束的地磁轮廓匹配方法、装置及介质，该方法包括：获取待匹配点和当前权重系数的影响参数；权重系数为用于计算待匹配点的组合相似度得分的权重，且权重系数为多个；并通过影响参数，调整当前权重系数后得到目标权重系数；根据目标权重系数，确定组合相似度得分；并将得分最小值对应的待匹配点作为候选点。以候选点为中心，缩小搜索范围进行循环匹配，直至达到迭代条件为止；将最后一次迭代得到的候选点作为目标匹配位置。由此，通过动态调整计算组合相似度得分的权重系数，从而调整不同权重系数对应的相似度约束项在相似度得分中的贡献，从而不断适应复杂多换的导航环境，实现对载体位置的精确匹配。
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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：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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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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Patent Agency Ranking
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：CN120063250A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510554632.0
申请日：2025-04-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请公开了一种地磁轮廓匹配方法、装置及介质，该方法包括：获取实测地磁矢量序列，在初始搜索空间分辨率条件下对地磁匹配区域进行网格搜索得到待匹配点，并基于待匹配点生成参考地磁矢量序列。确定两个序列在方向和强度上的组合相似度，并筛选出大于相似度阈值的候选点。然后，不断缩小搜索空间分辨率进行循环搜索，直至达到给定迭代次数为止，并将最后循环得到的组合相似度最大者对应的候选点作为匹配定位点。由此，充分利用地磁矢量信息，并基于地磁序列方向和强度多维度的组合相似度确定两个序列的相似性，以筛选待匹配点，从而提升匹配精度。此外，采用多尺度搜索策略，不断缩小搜索空间分辨率循环搜索，以提升匹配效率。
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公开(公告)号：CN120063249A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510554628.4
申请日：2025-04-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请公开了一种基于组合空间约束的地磁轮廓匹配方法、装置及介质，该方法包括：获取可能匹配点以及包括参考磁场向量、测量磁场向量和匹配点位置信息的导航定位参数。根据导航定位参数，确定可能匹配点的组合空间约束相似度；并将相似度最小值对应的可能匹配点作为候选点。组合空间约束相似度的构成要素包括磁场差异相似度和连续性相似度。以候选点为中心缩小搜索区域，进行循环迭代，直至满足迭代条件为止；将最后一次迭代得到的候选点作为目标匹配位置。由此，在计算相似度时，综合考虑磁场差异和空间连续性多个方面的组合空间约束，以便确定与实际轨迹更接近的候选点，从而增强匹配结果的空间连续性，提高地磁匹配导航的精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN119692430A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510205236.7
申请日：2025-02-24
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N3/096 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本申请公开了一种模型蒸馏方法、装置及介质，该方法包括：获取教师模型的教师相似度矩阵，学生模型的学生相似度矩阵，以及表征教师模型与学生模型相似度排序差异的排序差异矩阵；教师模型的计算精度高于学生模型。根据教师相似度矩阵构造对比学习样本对，并根据排序差异矩阵构造排序差异样本对；基于对比学习样本对和排序差异样本对构建蒸馏损失函数；通过蒸馏损失函数对学生模型进行迭代训练，得到目标学生模型。由此，基于教师模型构造对比学习样本对和排序差异样本对，构建蒸馏损失函数，并通过该蒸馏损失函数对学生模型进行迭代训练，使得学生模型可以学习教师模型的知识，提升学生模型准确性，从而实现同时兼顾计算效率和计算准确性。
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公开(公告)号：CN118816855B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411310043.X
申请日：2024-09-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种无人机组合导航的方法、装置、存储介质及电子设备，当检测到第一目标区域时，无人机组合导航系统中的主控单元通过惯性测量单元和视觉传感器，确定无人机所处的第一位置，确定从第一位置到第一目标区域的第一导航路径，控制无人机按照第一导航路径飞行。在控制无人机按照第一导航路径飞行时，监控无人机的飞行高度，当飞行高度为预设高度时，确定无人机所处的第二位置。通过视觉传感器采集无人机所处环境的环境感知数据，通过嗅觉传感器采集无人机所处环境的嗅觉感知数据。根据嗅觉感知数据，确定第二目标区域。基于环境感知数据，确定从第二位置到第二目标区域的第二导航路径，控制无人机按照第二导航路径飞行。
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