-
公开(公告)号：CN118887643B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202410800983.0
申请日：2024-06-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种目标感知方法、装置、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：识别目标移动体的全景环视鸟瞰图像中的第一感知目标，并在全景环视鸟瞰图像中生成用于标注识别到的第一感知目标的第一标识框；将全景环视鸟瞰图像中第一标识框上距离目标移动体的几何中心最近的点，确定为第一标识框对应的目标点，基于第一标识框对应的目标点以及第一边框尺寸阈值，对第一标识框进行裁剪，将裁剪后的第一标识框确定为第二标识框；基于第二标识框，获取第一感知目标在真实世界中的位置信息，作为目标移动体的目标感知结果。本发明提供的目标感知方法、装置、系统、电子设备及存储介质，能提高基于全景鸟瞰图像进行目标感知的准确率。
-
公开(公告)号：CN116758318A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310655993.5
申请日：2023-06-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种基于隐式神经表征的无监督新类别发现方法、装置及设备，其中方法包括：获取待分割图像，并对待分割图像进行分割，得到初始子实例分割集合；基于神经辐射场模型，渲染待分割图像的隐式神经表征，将隐式神经表征作为待分割图像的语义特征，并基于语义特征计算交叉熵，得到待分割图像的熵特征；将语义特征和熵特征进行特征融合，得到融合特征；基于初始子实例分割集合中各个子实例的覆盖范围，从融合特征中提取得到子实例特征集合；对子实例特征集合进行聚类，得到待分割图像的语义分割结果。本发明提供的方法、装置及设备，利用神经辐射场模型实现对3D空间的隐式编码，显著降低了内存消耗，提高了新类别的识别准确率。
-
公开(公告)号：CN114663879B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202210122800.5
申请日：2022-02-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V20/64 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取目标点云序列；将目标点云序列输入到三维目标检测模型，获取目标点云序列对应的三维目标检测结果；三维目标检测模型是通过虚拟样本和真实样本训练得到的；真实样本对应的伪标签是基于第一预测结果和第二预测结果确定的，第一预测结果是通过预训练的三维目标检测模型对真实样本数据进行预测得到的，第二预测结果是通过将第一预测结果沿时间维度传播获取的。本发明实施例通过将第一预测结果沿时间维度传播可以获取第二预测结果，进而基于第一预测结果和第二预测结果可以获取伪标签，可以实现在无人工标注数据的情况下，训练三维目标检测模型，到达较好的检测效果。
-
公开(公告)号：CN114663879A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210122800.5
申请日：2022-02-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取目标点云序列；将目标点云序列输入到三维目标检测模型，获取目标点云序列对应的三维目标检测结果；三维目标检测模型是通过虚拟样本和真实样本训练得到的；真实样本对应的伪标签是基于第一预测结果和第二预测结果确定的，第一预测结果是通过预训练的三维目标检测模型对真实样本数据进行预测得到的，第二预测结果是通过将第一预测结果沿时间维度传播获取的。本发明实施例通过将第一预测结果沿时间维度传播可以获取第二预测结果，进而基于第一预测结果和第二预测结果可以获取伪标签，可以实现在无人工标注数据的情况下，训练三维目标检测模型，到达较好的检测效果。
-
公开(公告)号：CN118887644B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202410801779.0
申请日：2024-06-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种视觉SLAM方法、装置、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：识别目标移动体当前帧的原始全景环视鸟瞰图像中的感知目标，获得目标移动体当前帧的目标全景环视鸟瞰图像，对目标全景环视鸟瞰图像进行语义匹配和非刚性拟合，获得目标全景环视鸟瞰图像中识别到的感知目标的矢量化实例，基于目标移动体当前帧的原始位姿数据对矢量化实例进行位姿修正后，基于位姿修正后的矢量化实例判断当前帧是否为关键帧，在当前帧为关键帧的情况下，基于上述矢量化实例对目标移动体的全局矢量地图进行更新。本发明提供的视觉SLAM方法、装置、系统、电子设备及存储介质，能提高视觉SLAM方法的在自主泊车场景下的精度稳定性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112446905B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110126538.7
申请日：2021-01-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于实时定位与建图、计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于多自由度传感关联的三维实时全景监控方法、系统、装置，旨在解决现有监控技术无法实现大范围三维全景视频监控，监控效率低、效果差的问题。本系统方法包括获取N种不同自由度的传感器的实时观测数据，构建各传感器对应的三维语义地图，作为局部地图；对各传感器产生的局部地图进行整合，得到全景地图，作为第一地图；通过RANSAC算法获取各传感器在第一地图中对应估计的外参矩阵；计算真实的外参矩阵与估计的外参矩阵的误差，对第一地图进行更新，得到待监控场景当前时刻最终获取的全景地图。本发明实现大范围内三维全景视频监控，提高了监控效率，保证了监控的质量与效果。
-
公开(公告)号：CN118887644A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410801779.0
申请日：2024-06-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种视觉SLAM方法、装置、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：识别目标移动体当前帧的原始全景环视鸟瞰图像中的感知目标，获得目标移动体当前帧的目标全景环视鸟瞰图像，对目标全景环视鸟瞰图像进行语义匹配和非刚性拟合，获得目标全景环视鸟瞰图像中识别到的感知目标的矢量化实例，基于目标移动体当前帧的原始位姿数据对矢量化实例进行位姿修正后，基于位姿修正后的矢量化实例判断当前帧是否为关键帧，在当前帧为关键帧的情况下，基于上述矢量化实例对目标移动体的全局矢量地图进行更新。本发明提供的视觉SLAM方法、装置、系统、电子设备及存储介质，能提高视觉SLAM方法的在自主泊车场景下的精度稳定性。
-
公开(公告)号：CN118887643A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410800983.0
申请日：2024-06-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种目标感知方法、装置、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：识别目标移动体的全景环视鸟瞰图像中的第一感知目标，并在全景环视鸟瞰图像中生成用于标注识别到的第一感知目标的第一标识框；将全景环视鸟瞰图像中第一标识框上距离目标移动体的几何中心最近的点，确定为第一标识框对应的目标点，基于第一标识框对应的目标点以及第一边框尺寸阈值，对第一标识框进行裁剪，将裁剪后的第一标识框确定为第二标识框；基于第二标识框，获取第一感知目标在真实世界中的位置信息，作为目标移动体的目标感知结果。本发明提供的目标感知方法、装置、系统、电子设备及存储介质，能提高基于全景鸟瞰图像进行目标感知的准确率。
-
公开(公告)号：CN116486194A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310267421.X
申请日：2023-03-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/774 , G06V10/25
Abstract: 本发明提供一种3D目标检测模型的训练方法及装置，涉及人工智能技术领域，其中所述3D目标检测模型的训练方法包括：获取点云数据集；将点云数据集输入至初始3D目标检测模型，得到与点云数据集对应的初始伪标签；将初始伪标签输入局部通路进行处理，得到与点云数据集对应的局部伪标签；将初始伪标签输入全局通路进行处理，得到与点云数据集对应的全局伪标签；将局部伪标签和全局伪标签进行合并处理，确定与点云数据集对应的目标伪标签；基于点云数据集和目标伪标签对初始3D目标检测模型进行训练，直至达到训练停止条件，得到训练好的3D目标检测模型。通过上述方法，提高了3D目标检测模型的检测精度。
-
公开(公告)号：CN112446905A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202110126538.7
申请日：2021-01-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于实时定位与建图、计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于多自由度传感关联的三维实时全景监控方法、系统、装置，旨在解决现有监控技术无法实现大范围三维全景视频监控，监控效率低、效果差的问题。本系统方法包括获取N种不同自由度的传感器的实时观测数据，构建各传感器对应的三维语义地图，作为局部地图；对各传感器产生的局部地图进行整合，得到全景地图，作为第一地图；通过RANSAC算法获取各传感器在第一地图中对应估计的外参矩阵；计算真实的外参矩阵与估计的外参矩阵的误差，对第一地图进行更新，得到待监控场景当前时刻最终获取的全景地图。本发明实现大范围内三维全景视频监控，提高了监控效率，保证了监控的质量与效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.028 seconds)
