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公开(公告)号：CN118015316B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410410287.9
申请日：2024-04-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/17
Abstract: 本说明书公开了一种图像匹配模型训练的方法、装置、存储介质、设备，获取由第一基准图像和第一待匹配图像组成的第一样本组，将第一样本组输入预先训练的教师模型，确定第一基准图像与第一待匹配图像的匹配度，作为伪标注，将第一样本组输入图像匹配模型，确定第一基准图像与第一待匹配图像的当前匹配度，图像匹配模型的复杂度小于教师模型的复杂度，根据当前匹配度与伪标注的差异，对图像匹配模型进行训练，本方法利用预先训练的复杂度较高、输出结果精准的教师模型，使得复杂度较低、运算速度较快的图像匹配模型可以学习到教师模型的策略，最终训练得到运算速度快、输出结果精准的图像匹配模型，可应对时限短、批量大的图像定位匹配任务。
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公开(公告)号：CN118816855A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411310043.X
申请日：2024-09-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种无人机组合导航的方法、装置、存储介质及电子设备，当检测到第一目标区域时，无人机组合导航系统中的主控单元通过惯性测量单元和视觉传感器，确定无人机所处的第一位置，确定从第一位置到第一目标区域的第一导航路径，控制无人机按照第一导航路径飞行。在控制无人机按照第一导航路径飞行时，监控无人机的飞行高度，当飞行高度为预设高度时，确定无人机所处的第二位置。通过视觉传感器采集无人机所处环境的环境感知数据，通过嗅觉传感器采集无人机所处环境的嗅觉感知数据。根据嗅觉感知数据，确定第二目标区域。基于环境感知数据，确定从第二位置到第二目标区域的第二导航路径，控制无人机按照第二导航路径飞行。
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公开(公告)号：CN118673959B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411153835.0
申请日：2024-08-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N3/04 , G06N3/086 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 在本说明书提供一种混合精度量化方法、装置、介质及设备，通过确定深度神经网络模型中的各层的量化位宽，对深度神经网络模型进行量化，确定候选量化模型，并将样本分别输入深度神经网络模型以及候选量化模型，确定候选量化模型的量化误差、加速比以及压缩效果，进而确定候选量化模型的适应度，最后，根据预设的进化算法以及候选量化模型的适应度，确定深度神经网络模型的目标量化模型，使得混合精度量化方法能够根据少量无标签样本确定深度神经网络模型的目标量化模型，提高了混合精度量化方法的泛用性。
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公开(公告)号：CN118225987A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410656853.4
申请日：2024-05-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种有害气体检测方法、装置、存储介质及电子设备，终端设备在采集无人设备所在目标空间的有害气体浓度后，即可确定出有害气体是否泄漏，响应于有害气体泄漏，确定出若干个采集点并采集若干个采集点处的有害气体浓度信息，进而确定出有害气体对应的泄漏源在目标空间中的空间位置，作为预测泄漏源位置，进而根据预测泄漏源位置执行任务。通过无人设备实时检测有害气体是否泄漏，并且在检测到有害气体泄漏后，可对泄漏源位置进行预测，而后根据确定出的预测泄漏源位置执行任务，通过减少了对有害气体泄漏的响应时间以及有害气体泄漏源检测时间，提高了有害气体检测任务的执行效率。
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公开(公告)号：CN118097359A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410493628.3
申请日：2024-04-23
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书提供的一种模型训练方法、装置、存储介质以及电子设备，获取目标区域的全色图像、多光谱图像以及标准融合图像，将全色图像以及多光谱图像输入到目标模型中，以提取出全色图像的频域特征以及多光谱图像的频域特征，并将全色图像的频域特征以及多光谱图像的频域特征进行特征融合，以确定出第一特征图像，以及，对全色图像以及多光谱图像进行图像融合，以根据融合后的图像中包含的各像素点的像素信息，确定出自适应权重，并根据自适应权重对融合后的图像进行处理，以得到第二特征图像，将第一特征图像与第二特征图像进行叠加，以确定输出的预测融合图像，以最小化预测融合图像与标准融合图像之间的偏差为优化目标，对目标模型进行训练。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117456323A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311350663.1
申请日：2023-10-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种图像融合的方法、装置、存储介质及电子设备，包括：将第一图像和低分辨率多光谱图像分别输入预先训练的图像融合模型的特征提取子网，确定全色特征和光谱特征。将全色特征的频域特征以及光谱特征的频域特征输入图像融合模型的特征融合子网，确定第一融合特征。根据第一融合特征，确定第一融合图像。根据全色图像以及第二图像，通过特征提取子网，确定第一特征以及第二特征。根据第一特征的频域特征以及第二特征的频域特征输入特征融合子网，确定第二融合特征。根据第二融合特征，确定目标融合图像。以融合频域特征为主，融合空域特征为辅进行图像融合，提高目标融合图像准确性。
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公开(公告)号：CN119555022A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510079138.3
申请日：2025-01-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种矢量磁测计定姿方法、装置、存储介质及电子设备，获取参考磁测计在第一位置的量测磁场强度，以设定角度#imgabs0#多次旋转待测磁测计，获取各次旋转后待测磁测计在第二位置的量测磁场强度。根据参考磁测计在第一位置的量测磁场强度、各次旋转后待测磁测计在第二位置的量测磁场强度、第一参数和第二参数，构建目标函数。在本说明书中，第一参数为未旋转时待测磁测计的坐标系和参考磁测计的坐标系之间的相对角度，第二参数为第一位置和第二位置的矢量磁场差。通过将待测磁测计多次旋转，建立起参考磁测计和待测磁测计坐标系的测量结果之间的等量关系，求解第一参数，确定出待定坐标系相对于参考磁测计的坐标系的旋转姿态。
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公开(公告)号：CN117870696B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410287650.2
申请日：2024-03-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种基于感知信息融合的路径导航方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取机器人的控制信息以及环境信息，环境信息包括机器人采集到的视觉传感信息以及嗅觉传感信息；根据控制信息以及环境信息，确定机器人的联合状态信息，联合状态信息用于表征机器人的机器人状态和环境状态在未来若干时刻的置信分布；根据联合状态信息，确定气味源所在位置的置信分布信息，并根据气味源所在位置的置信分布信息确定气味烟羽的分布信息；根据联合状态信息、气味源所在位置的置信分布信息以及气味烟羽的分布信息，对机器人进行路径导航。本方案将视觉传感信息和嗅觉传感信息相结合，提高了导航的准确性。
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公开(公告)号：CN118053052A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410457517.7
申请日：2024-04-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V20/56 , G06V20/64
Abstract: 本说明书公开了一种无监督的高精矢量地图元素异常检测方法，可以将高精地图中各矢量元素分为线段元素、长线元素以及不规则元素，并基于三类元素构建空间检索树KD‑Tree，而后可以针对每类元素，根据KD‑Tree构建该类元素对应的相对空间关系特征，最后，可以根据各类元素对应的相对空间关系特征，通过预设的离群点检测方法，对各矢量元素进行异常元素检测，本发明提出了一种自动化的针对高精矢量地图的异常检测算法，可以在已构建好的高精矢量地图中无监督、自动化地检测出可能存在错误的异常元素，相较于人工的地图核准工作，能够利用自动化算法降低重复性劳动，同时能够大大提升自动驾驶地图部署效率，降低错误元素的漏检率。
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公开(公告)号：CN117870696A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410287650.2
申请日：2024-03-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种基于感知信息融合的路径导航方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取机器人的控制信息以及环境信息，环境信息包括机器人采集到的视觉传感信息以及嗅觉传感信息；根据控制信息以及环境信息，确定机器人的联合状态信息，联合状态信息用于表征机器人的机器人状态和环境状态在未来若干时刻的置信分布；根据联合状态信息，确定气味源所在位置的置信分布信息，并根据气味源所在位置的置信分布信息确定气味烟羽的分布信息；根据联合状态信息、气味源所在位置的置信分布信息以及气味烟羽的分布信息，对机器人进行路径导航。本方案将视觉传感信息和嗅觉传感信息相结合，提高了导航的准确性。
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