-
公开(公告)号：CN118097226A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410083300.4
申请日：2024-01-19
申请人： 安徽工程大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及车辆分类识别技术领域，尤其涉及一种基于改进ViT的车辆分类方法及系统，设计了一个局部特征提取模块，弥补Vision Transformer分块操作丢失的细节信息；并利用一种稀疏注意力模块，筛选出车辆图像中的辨识性区域，进一步提升模型的细节特征表达能力；同时采用一种对比损失函数，进一步增加分类特征的类内一致性和类间差异性；再使用分类器对图像进行识别分类，得到车辆的类别信息；本发明解决了Vision Transformer局部信息的缺失问题，提高模型的感知能力和分类准确度，同时也满足一定的实时性，达到了准确度和实时性的权衡。
-
公开(公告)号：CN115899460A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211367714.7
申请日：2022-11-02
申请人： 安徽工程大学
摘要： 本发明涉及野外探测技术领域，且公开了一种智能探测车辆，包括：设备主体和延伸板，所述设备主体的顶部设置有平衡升降机构，所述平衡升降机构包括有支撑柱。该智能探测车辆，第一连接板侧面固定安装的第一弹簧在设备主体安装的延伸卡件开设的空槽内部呈横向的受力摆动，从而对探测车在接触石块时形成辅助的贴合移动，整个操作的过程中在探测车接触狭小洞穴凸出的石块时会产生辅助的滚动力，使整个探测车贴合在狭小洞穴的边缘移动，能够有效的避免了直接接触凸出石块导致探测车卡死无法移动的局限性，利用滚动的特性来改变探测车跟石块直接接触产生的应力方向，增强了探测车的整体探测性能。
-
公开(公告)号：CN118097349A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410083262.2
申请日：2024-01-19
申请人： 安徽工程大学
IPC分类号： G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06N3/0455 , G06N3/0464
摘要： 本发明涉及目标检测技术领域，尤其涉及一种具有深度感知能力的单目3D目标检测方法及系统，利用单目相机图像联合深度估计图辅助和特征增强方法进行环境感知，通过Transformer特征融合编码器融合深度图特征和图像特征、基于可变形卷积的增强特征输入到3D目标检测器网络中进行3D目标检测，并利用一种具有深度感知的非极大值抑制算法输出最合适的3D目标检测框和对应的目标类别，解决了截断现象下的目标检测，可以保证目标检测的准确性，同时对小目标检测和远距离的目标都能保证安全性和稳定性。
-
公开(公告)号：CN118644699A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410639161.9
申请日：2024-05-22
申请人： 安徽工程大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06N3/08 , G06T7/73 , G06V10/40
摘要： 本发明涉及目标检测技术领域，尤其涉及一种基于极坐标信息加权的多相机BEV感知方法，方法包括：利用位置与语义信息加权得到目标分类与边界框以取代传统的直接预测方法、通过在训练过程添加时间序列信息以取代传统的多帧采样方法，本发明能够在极坐标下准确识别目标的边界框，极大地降低了误检率，能够有效地解决远处小目标检测失真的问题，并且能够充分利用时间信息检测被遮挡物体，同时精准预测物体的速度与朝向，有效解决当前模型难以检测被截断处物体的痛点，具有较好的鲁棒性与较高的准确率。
-
公开(公告)号：CN118506315A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410521968.2
申请日：2024-04-28
申请人： 安徽工程大学
IPC分类号： G06V20/58 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/52 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及目标检测技术领域，尤其涉及一种基于时空特征融合的多相机BEV目标检测方法，方法包括：首先，采集车辆周边的多视图图像，采用图像编码器提取图像特征，将图像特征转换到相机坐标系，再转换到鸟瞰图以提取多视图BEV特征图；然后将特征图馈送到解码器中，利用时空注意力层增强时空特征的融合，使用BEV自注意力层促进特征交互，通过时空可变形聚合从历史帧和当前帧的多个特征图中进行特征采样和加权求和，实现跨多个尺度和视图的多帧特征融合；最后输出最合适的目标检测框和对应的目标类别。本发明可以准确识别遮挡目标和推断物体的运动状态，有效解决夜晚缺乏光照的复杂交通背景下的三维目标检测问题，具有较好的鲁棒性和可扩展性。
-
公开(公告)号：CN118429954A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202211281242.3
申请日：2022-10-19
申请人： 安徽工程大学
IPC分类号： G06V20/64 , G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及目标检测技术领域，尤其涉及一种基于多模态融合的3D目标检测方法及系统，利用多模态融合的点云密度和语义增强方法进行环境感知，通过将密度增强的虚拟点云、类别语义增强后的点云特征和高斯增强后的点云特征输入到3D目标检测器CenterPoint网络中进行3D目标检测，输出3D目标检测后的检测框和对应的目标类别，对复杂环境下的目标进行检测，可以保证目标检测的准确性，同时对小目标检测和远距离的目标都能保证安全性和稳定性。
-
公开(公告)号：CN118365891A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410394892.1
申请日：2024-04-02
申请人： 安徽工程大学
摘要： 本发明涉及自动驾驶环境感知中的3D目标检测技术领域，尤其涉及一种基于BEV视角下多模态融合的3D目标检测方法及系统，利用相机和激光雷达获取的传感器数据进行有效的3D目标检测，对于交通环境场景中的目标，本发明在鸟瞰图视角下观察场景中的目标，可以解决交通场景中存在的遮挡和侧向来车问题，进而保障驾驶车辆的安全性和稳定性。本发明利用不同传感器之间的互补性，将缺乏深度信息图像和点云不具有颜色和纹理信息的缺点，在BEV视角下进行多模态融合，避免单一传感器进行3D目标检测可能出现的问题。
-
公开(公告)号：CN115871567A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211416110.7
申请日：2022-11-12
申请人： 安徽工程大学
IPC分类号： B60R11/02 , B60R11/04 , G01S13/931
摘要： 本发明涉及自动驾驶传感器技术领域，尤其涉及一种车辆自适应转向雷达系统及其工作方法，当汽车在弯道行驶时，通过相机对车道线进行识别，将信息反馈到控制装置，控制装置能够根据车道线信息和相机装置的视野内车道线起始位置和终止位置，计算出雷达装置的最佳转动角度，再通过控制转动装置以最佳转动角度向车道线弯曲方向旋转，实现调节雷达装置的角度，适应最佳观测区域，获取更多有效信息，避免由于雷达装置盲区造成事故，并且能够充分利用雷达装置，提高其使用价值。
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
8 条记录 (耗时 0.023 秒)
