-
公开(公告)号：CN110717403B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN201910870443.9
申请日：2019-09-16
摘要： 本发明提供一种人脸多目标跟踪方法，所述方法包括：获取在当前帧图像中检测到的各目标对应的检测框位置；基于上一帧图像中各目标对应的检测框位置，根据各目标对应的检测框位置、各目标在当前帧的预测位置、和各追踪器的信息收集，利用匈牙利算法对各目标对应的检测框与追踪器进行级联匹配；计算未级联匹配上的检测框和待匹配的追踪器间的IOU关系矩阵，并基于IOU关系矩阵，利用匈牙利算法进行检测框与追踪器间的IOU匹配，获得最终匹配集合，人脸检测算法快速准确，多目标跟踪器的初始化切实可行，针对特定场景下的人脸多目标跟踪，避免了采用过多计算量的深度学习算法，整体算法计算量少，可靠性高，速度快。
-
公开(公告)号：CN110866934B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201910973192.7
申请日：2019-10-14
摘要： 本发明公开了一种基于规范性编码的复杂点云分割方法及系统，所述方法包括：接收输入模板点云并进行标准化处理，获得预定格式的结构数据，结构数据包括模板点云整体结构数据及其各组成模块结构数据；根据目标点云模板，构建滑窗并在待分割点云中初步检测是否存在目标物体；判断滑窗内的点云数据是否与目标模板相符，判断是否为目标点云；对已检测到的目标点云，对目标点云进行标记后通过减小滑窗的移动距离进行优化匹配，获得最终的目标位置；根据模板点云各组成模块结构数据，调整滑窗大小，在目标点云中搜索模板点云各组成模块并标注。该方法可以高效地分割出点云，分割准确度高，且方法简单易实施。
-
公开(公告)号：CN109613930B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201811574717.1
申请日：2018-12-21
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本申请涉及一种无人飞行器的控制方法、装置、无人飞行器及存储介质。其中，无人飞行器的控制方法包括：获取拍摄图像；识别拍摄图像，获取拍摄图像的跟踪目标，以及获取拍摄图像的跟踪目标的手势信息；根据手势信息控制无人飞行器飞行。利用无人飞行器获取的拍摄图像做目标检测，得到跟踪目标，即特定指挥者，进一步地获取跟踪目标的手势信息，进而根据手势信息对应的控制指令来控制无人飞行器，实现基于视觉识别的无人飞行器手势控制，提供了无约束的人机交互方式，进一步实现无人飞行器的自动化。
-
公开(公告)号：CN111114643B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201911365547.0
申请日：2019-12-26
摘要： 本发明公开了一种人工智能自动避障行走底盘，包括底盘、数据处理模块、驱动机构、转向机构和两个调节机构，驱动机构包括有两根第一铰接杆、第一转动套筒、驱动电机和两个动力轮，驱动机构的两根第一铰接杆的顶端面分别铰接在底盘的底端面左端前后两侧，转向机构包括有两根第二铰接杆、第二转动套筒、电动液压缸、传动杆和两个转向轮，转向机构的两根第二铰接杆的顶端面分别铰接在底盘的底端面右端前后两侧，两个调节机构均包括有伺服电机、螺纹杆、矩形升降座和两根拉杆，两个调节机构的伺服电机分别固定安装在底盘前后两端面中段位置。本发明通过自动控制移动方向，便于自动避开障碍物行进，以便于辅助移动大型设备。
-
公开(公告)号：CN112200720A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011070223.7
申请日：2020-09-29
摘要： 本发明提出了一种基于滤波器融合的超分辨率图像重建方法及系统，包括以下步骤：首先，对高分辨率图像进行下采样，得到不同的低分辨率图像并对得到的低分辨率图像进行重叠采样，得到重叠的低分辨率图像块；其次，对相应的高分辨率图像进行相同的重叠采样，得到重叠的高分辨率标签图像；再次，对其他的高分辨率图像进行同样的高、低重叠采样，并将获取的结果作为模型训练的测试集；从次，将获取的测试集放入构建的训练网络进行训练，学习低分辨率到高分辨率图像的映射；最后，将学习到的模型中的滤波器进行融合得到新的部署阶段的模型，从而利用形成的模型达到低分辨率图重建为高分辨率图像。
-
公开(公告)号：CN112184585A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011049723.2
申请日：2020-09-29
摘要： 本发明提出了一种基于语义边缘融合的图像补全方法及系统，包括以下步骤：步骤1、针对原始输入图像生成语义边缘图；步骤2、分别建立边缘模型和补全模型；步骤3、联合训练步骤2中建立的边缘模型和补全模型；步骤4、将需要修复的破损图像输入至步骤3中训练后的边缘模型和补全模型中重新构建。采用用于图像修复的语义边缘融合模型，该模型通过先产生边缘纹理，再对内容进行着色的方式，替换传统的直接恢复方法，这样可以使得恢复的图像具有更多的细节和更少的噪声；提出了一种端到端可训练网络，该网络结合了边缘生成和图像修补功能以恢复丢失的区域。
-
公开(公告)号：CN110867082B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201911045883.7
申请日：2019-10-30
摘要： 本发明公开了一种禁鸣路段鸣笛车辆检测系统，包括区域分块装置、声音信息采集处理系统、车辆跟踪系统和车牌识别处理系统；所述区域分块装置对禁止鸣笛路段进行区域划分，实现仿室内的环境模拟，构成声音信息接入的轨道；所述声音信息采集处理系统接收车辆的鸣笛声，进一步对声音信息进行多传感式的采集，从而完成信号的有效定位；所述车辆跟踪系统对定位到的违规鸣笛车辆进行跟踪直至进入车牌拍摄区域；所述车牌识别处理系统对拍摄到的违规车辆的车牌号进行识别。本发明实现了对禁止鸣笛路段进行违规鸣笛车辆定位的功能，可以准确地识别违规鸣笛车辆的车牌号，进一步为惩治不文明现象做辅助，保证交通秩序。
-
公开(公告)号：CN109543534B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201811231109.0
申请日：2018-10-22
摘要： 本发明实施例提出的一种目标跟踪中目标丢失重检的方法及装置，通过对当前帧图像进行像素点的随机采样，从而确定相似搜索框，缩小搜索范围，再对相似搜索框进行计算范围扩大，得到目标搜索区域，根据目标搜索区域中各像素点的搜索框的位置精确确定目标的位置。本申请提供的技术方案，通过缩小搜索范围，降低目标重检的时间复杂度，高效地处理目标跟踪过程中目标丢失的问题，从而使跟踪器对运动物体的鲁棒性更好。
-
公开(公告)号：CN111114643A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911365547.0
申请日：2019-12-26
摘要： 本发明公开了一种人工智能自动避障行走底盘，包括底盘、数据处理模块、驱动机构、转向机构和两个调节机构，驱动机构包括有两根第一铰接杆、第一转动套筒、驱动电机和两个动力轮，驱动机构的两根第一铰接杆的顶端面分别铰接在底盘的底端面左端前后两侧，转向机构包括有两根第二铰接杆、第二转动套筒、电动液压缸、传动杆和两个转向轮，转向机构的两根第二铰接杆的顶端面分别铰接在底盘的底端面右端前后两侧，两个调节机构均包括有伺服电机、螺纹杆、矩形升降座和两根拉杆，两个调节机构的伺服电机分别固定安装在底盘前后两端面中段位置。本发明通过自动控制移动方向，便于自动避开障碍物行进，以便于辅助移动大型设备。
-
公开(公告)号：CN111023022A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911367654.7
申请日：2019-12-26
IPC分类号： F21S9/03 , F21V33/00 , F21V21/116 , F21V21/15 , F21V21/22 , F21V21/36 , F21W131/103 , F21Y115/10
摘要： 本发明公开了一种基于人工智能图像识别监测的智能LED太阳能路灯，属于智能路灯领域。一种基于人工智能图像识别监测的智能LED太阳能路灯，包括内置有图像识别芯片和控制器的摄像头和灯杆，所述灯杆上端固定连接有太阳能电池板和LED灯，所述LED灯通过固定架固定连接在所述的灯杆上，所述灯杆上固定连接有风速仪，所述的风速仪与所述的摄像头电性相连；本发明升降筒中的灯杆向下移动，实现灯杆的整体重心降低，确保稳定性，提高抗风性，实现推动稳固杆向上移动，与此同时灯杆上的长杆向下移动，使得稳固杆插入长杆中的稳固插孔中，进一步稳固灯杆，实现提供整体灯杆的稳固性能。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
103 条记录 (耗时 0.065 秒)