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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110610458B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN201910363845.X
申请日：2019-04-30
Applicant: 北京联合大学
IPC: G06T3/40 , G06T5/00 , G06V10/774 , G06V10/84 , G06F17/14
Abstract: 本发明提供一种基于岭回归的GAN图像增强交互处理方法及系统，其中方法包括训练数据集步骤和测试数据集步骤，所述训练步骤包括以下子步骤：使用VGG功能从图像中提取CNN特征；激活层使用ReLU函数将提取的CNN特征输入GAN网络中；在激活层后进行归一化处理，并运用岭回归方法处理图像交互过程中的过拟合现象；使用剩余残差密集块子模块减缓梯度消失并获取图像特征信息；使用自回归条件异方差模型子模块提取图片特征和元组以及对图片进行超分辨率重建；使用空间特征变换对抗网络、生成超分辨率和对抗生成网络中至少一种方法提高生成样本的能力。本发明解决了GAN图像像素处理中的模糊现象而且有效地将采集的视频数据极大程度地保留。
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公开(公告)号：CN113963333B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202111349926.8
申请日：2021-11-15
Applicant: 北京联合大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/42 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06T3/60 , G06T5/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOF模型的交通标志牌检测方法，包括：对采集的交通标志牌样本进行增广，将增广完成后的数据集输入改进的YOLOF网络模型进行训练；对训练的改进的YOLOF网络模型进行检测，检测结果合格则结束检测。通过多种增广方式对样本集进行增广，减少了采集成本的同时还获得了大量样本，并提升了模型的鲁棒性和在无人驾驶复杂场景中交通标志牌的检测性能，通过使用改进的YOLOF模型对交通标志牌进行检测，不仅解决了复杂场景下交通标志牌的漏检误检问题，而且提高了无人驾驶环境中交通标志牌检测速度。
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公开(公告)号：CN113963333A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111349926.8
申请日：2021-11-15
Applicant: 北京联合大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/42 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06T3/60 , G06T5/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOF模型的交通标志牌检测方法，包括：对采集的交通标志牌样本进行增广，将增广完成后的数据集输入改进的YOLOF网络模型进行训练；对训练的改进的YOLOF网络模型进行检测，检测结果合格则结束检测。通过多种增广方式对样本集进行增广，减少了采集成本的同时还获得了大量样本，并提升了模型的鲁棒性和在无人驾驶复杂场景中交通标志牌的检测性能，通过使用改进的YOLOF模型对交通标志牌进行检测，不仅解决了复杂场景下交通标志牌的漏检误检问题，而且提高了无人驾驶环境中交通标志牌检测速度。
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公开(公告)号：CN108536117A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810149216.2
申请日：2018-02-13
Applicant: 北京联合大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种无人驾驶接驳车约车系统及方法，其中系统包括智能约车模块，还包括以下模块：用于控制无人驾驶接驳车的汽车控制模块；用于实现无人驾驶功能的无人驾驶接驳车模块；用于处理约车订单的网络约车模块；包括服务器和/或网络通讯模块的网络通讯模块。在无人驾驶接驳车原本具有的自动驾驶功能、停障功能、避障功能等功能的基础上，通过基于云端服务的无人驾驶接驳车约车系统，实现手机约（叫）车服务。
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公开(公告)号：CN110610458A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910363845.X
申请日：2019-04-30
Applicant: 北京联合大学
Abstract: 本发明提供一种基于岭回归的GAN图像增强交互处理方法及系统，其中方法包括训练数据集步骤和测试数据集步骤，所述训练步骤包括以下子步骤：使用VGG功能从图像中提取CNN特征；激活层使用ReLU函数将提取的CNN特征输入GAN网络中；在激活层后进行归一化处理，并运用岭回归方法处理图像交互过程中的过拟合现象；使用剩余残差密集块子模块减缓梯度消失并获取图像特征信息；使用自回归条件异方差模型子模块提取图片特征和元组以及对图片进行超分辨率重建；使用空间特征变换对抗网络、生成超分辨率和对抗生成网络中至少一种方法提高生成样本的能力。本发明解决了GAN图像像素处理中的模糊现象而且有效地将采集的视频数据极大程度地保留。
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