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公开(公告)号：CN118960773A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411448075.6
申请日：2024-10-17
申请人： 松立控股集团股份有限公司
IPC分类号： G01C21/34
摘要： 本发明涉及交通控制技术领域，特别是一种停车场泊位最优路径引导方法、系统、电子设备及介质，利用停车场的传感器和摄像头构建全息感知系统，用于收集实时信息，再构建路径规划模型，采用D*Lite算法从目标泊位出发，反向搜索至车辆当前位置，利用最小代价估计函数评估各潜在路径的代价，同时考虑多个优化目标，并动态地调整搜索方向以应对停车场内的实时变化，最后通过小程序等方式将规划好的路径信息实时推送给用户，引导其有效靠近目标泊位，不仅提升停车效率，优化用户体验，还能通过智能调度和动态管理，实现停车场资源的最大化利用，为城市智慧交通建设贡献重要力量。
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公开(公告)号：CN116168083A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310218267.7
申请日：2023-03-09
申请人： 松立控股集团股份有限公司
摘要： 本发明属于车辆姿态估计技术领域，尤其涉及一种基于级联Transformer的端到端车辆姿态估计方法，先后使用ResNet101卷积神经网络分别提取输入图像的局部特征和车辆小图的局部特征，然后使用级联Transformer架构分别检测车辆的坐标位置和车辆的关键点坐标，通过使用Transformer独特的注意力机制对特征图进行全局分析，实现高精度的关键点检测，而且这种级联架构在端到端训练的基础上，实现了更高精度的姿态估计，具有较高的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN115690589A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211712277.8
申请日：2022-12-30
申请人： 松立控股集团股份有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/048
摘要： 本发明属于车辆重识别技术领域，尤其涉及一种基于交叉尺度协同约束的车辆重识别方法，先将图像通过不同的尺度因子进行放缩，同时，将区域级先验引入到多尺度特征从而挖掘尺度级交叉关系约束，通过跨层特征互补使得挖掘的特征更具判别性，并通过尺度级关系约束加权判别性特征，从而增强车辆重识别的准确性。
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公开(公告)号：CN118116207A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410516257.6
申请日：2024-04-28
申请人： 松立控股集团股份有限公司
IPC分类号： G08G1/01 , G06V20/54 , G06V20/62 , G06V10/62 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G08G1/065 , G08G1/048
摘要： 本发明涉及交通数据处理技术领域，特别涉及一种时空交通流量缺失数据填充方法及系统，先获取交通流量和天气数据，再将整个城市划分为一个个地理单元进行数据处理后分别提取时间特征和空间特征获取，然后将时间特征与空间特征相融合得到时空特征，最后采用缺失值补充模块的预测器对缺失数据补充，得到最终的完整交通流量，有效消除缺失值等问题，从而在各种交通条件下提高缺失值填充的准确性。
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公开(公告)号：CN116187602B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310490841.4
申请日：2023-05-05
申请人： 松立控股集团股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06V20/58 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明属于交通技术领域，涉及一种停车场车位占用预测方法，先收集停车场的停车数据；再根据收集的停车数据训练车位占用预测模型；最后将当前的车位数据输入训练好的车位占用预测模型，得到车位占用预测区间，并将结果通过相应的APP返给用户，对停车场结构数据进行建模，通过GCN和注意力机制捕获不同区域之间的潜在联系；并通过改进的TFT进行车位占用预测，捕获不同类型输入之间的关系同时输出最终的预测区间供用户进行决策，改进的TFT能够接受并区分多种异构的输入，同时对这些输入综合利用，而且能捕获长距离依赖，车主可以根据预测区间判断预测的置信度，从而决定是否前往目标停车场。
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公开(公告)号：CN116052095B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310330438.5
申请日：2023-03-31
申请人： 松立控股集团股份有限公司
IPC分类号： G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明属于车辆重识别技术领域，涉及一种用于智慧城市全景视频监控的车辆重识别方法，通过多尺度的的方式先粗定位初始车辆位置，并基于初始车辆位置投影，生成精确化的车辆位置，并基于精确化的车辆位置产生车辆图像块，并计算车辆图像块之间的相似度，从而输出车辆是否为同一辆车，该方法能够产生更加广阔的视野，实现360度全场景覆盖，同时仅仅用很少的全景设备，就能实现全景范围的实时监测，能够极大的节省成本。
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公开(公告)号：CN115984757B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310264396.X
申请日：2023-03-20
申请人： 松立控股集团股份有限公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/774
摘要： 本发明属于停车场异常检测技术领域，涉及一种基于全局局部双流特征互学习的异常事件检测方法，利用监控设备对停车场视频进行采集，采用视频帧预测的方法进行异常视频帧检测，从而实现异常事件的检测和预测，通过将视频特征的提取过程拆分，能够极大的避免计算问题，减少计算量，简化计算过程；分开学习全局和局部信息，将背景和前景特征提取的复杂度降低，不仅能用于异常事件检测中的异常感知，而且能用于复杂场景下的视频加速处理以及提升视频的场景理解。
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公开(公告)号：CN115601744B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211598343.3
申请日：2022-12-14
申请人： 松立控股集团股份有限公司
摘要： 本发明属于车牌检测技术领域，涉及一种车身与车牌颜色相近的车牌检测方法，先将输入图片进行颜色转换，然后将转换后的图片和原始图片输入到双流网络提取特征，提取特征后将提取到的特征建模为图网络节点，通过节点内自学习模块和节点间互学习模块提取图片不变性特征，再通过图网络关系迭代的方式起到精细化不变性车牌检测信息的目的，通过不变性特征学习，极大的增强车牌特征的辨别性，提升车牌检测的精度，不仅可以用来进行复杂场景下的车牌检测，尤其是车牌和车身相同或相近颜色时候车牌检测，还可用于复杂场景下的物体分割。
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公开(公告)号：CN118015237B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410417204.9
申请日：2024-04-09
申请人： 松立控股集团股份有限公司
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于全局相似性最佳接缝的多视角图像拼接方法及系统，先获取有同一辆车辆的两张图像并进行预处理，再对预处理后的图像基于全局相似性特征配准对齐，最后将配准对齐图像，使用全局能量最小的最佳接缝算法从图像中找到最佳像素进行拼接融合，得到自然无缝的高质量车辆完整图像，减轻配准带来的图像失真，有效处理光照不一致、存在尺度关系等问题，使拼接图像尽可能保存原图形信息。
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公开(公告)号：CN117474806B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311797008.0
申请日：2023-12-26
申请人： 松立控股集团股份有限公司
IPC分类号： G06T5/77 , G06T5/60 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V20/70 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084
摘要： 本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于全局结构编码的全景图像修复方法，先构建全景图像修复数据集，对全景图像分别进行视觉特征和结构特征编码，再进行视觉结构特征交互后过滤噪声，然后对全景全局特征引入编码层并进行全景特征缺失区域相似性约束，最后特征精细化输出以及网络训练和测试；通过引入全局结构编码，更全面地理解全景图像的整体语境，在修复过程中提供更准确、更自然的结果，全局结构信息的有效利用有助于恢复缺失区域，使修复的图像更贴近原始的全景场景。
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