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公开(公告)号：CN118840641B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411327542.X
申请日：2024-09-23
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/143 , G06V10/46 , G06T7/194 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 在本说明书提供的一种多波段图像融合方法、装置、存储介质及设备中，获取红外图像与可见光图像，确定初始融合图像，并基于该初始融合图像的温度分布信息，分割得到前景子图和背景子图，再将前景子图的频域特征输入到训练完成的前景生成器得到前景频域特征，将背景子图的频域特征输入到训练完成的背景生成器得到背景频域特征，根据前景频域特征以及背景频域特征确定的融合特征，得到目标融合图像。通过前景生成器以及背景生成器，得到拟合了红外图像中前景信息的前景频域特征和拟合了可见光图像中背景信息的背景频域特征，再根据前景频域特征和背景频域特征确定的融合特征，可得到前景突出以及背景信息丰富的目标融合图像，融合效果好。
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公开(公告)号：CN119023909B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411478716.2
申请日：2024-10-22
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种气味源搜索的方法、装置、存储介质、设备，搜索机器人被布置于目标场地，在目标场地中搜索超过发现阈值的气味值，将搜索到气味值超过所述发现阈值的位置作为搜索中心，以所述搜索中心为起点进行总计m次搜索，其中，每n次搜索确定最近n次搜索中搜索到的最高气味值作为样本气味值，若搜索结果满足搜索终止条件，根据搜索到各样本气味值的位置确定气味源位置，否则，根据至少部分作为搜索中心的位置，重新确定搜索中心，并以重新确定的搜索中心为起点进行m次搜索，直至搜索结果满足所述搜索终止条件，利用根据作为搜索中心的位置重新确定搜索中心的方法，避免搜索机器人陷入局部最优区域，而无法搜索到全局最优区域的情况。
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公开(公告)号：CN119023909A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411478716.2
申请日：2024-10-22
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种气味源搜索的方法、装置、存储介质、设备，搜索机器人被布置于目标场地，在目标场地中搜索超过发现阈值的气味值，将搜索到气味值超过所述发现阈值的位置作为搜索中心，以所述搜索中心为起点进行总计m次搜索，其中，每n次搜索确定最近n次搜索中搜索到的最高气味值作为样本气味值，若搜索结果满足搜索终止条件，根据搜索到各样本气味值的位置确定气味源位置，否则，根据至少部分作为搜索中心的位置，重新确定搜索中心，并以重新确定的搜索中心为起点进行m次搜索，直至搜索结果满足所述搜索终止条件，利用根据作为搜索中心的位置重新确定搜索中心的方法，避免搜索机器人陷入局部最优区域，而无法搜索到全局最优区域的情况。
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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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN117078985B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311344161.8
申请日：2023-10-17
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V20/10
Abstract: 本说明书公开了一种景象匹配方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的景象匹配方法中，获取实测图像与基准图像；将所述实测图像与所述基准图像输入预先训练的预测模型，所述预测模型至少包括分类子网、匹配子网、输出子网；通过所述分类子网对所述实测图像与所述基准图像进行分类，得到所述实测图像的类别与所述基准图像的类别；通过所述匹配子网，根据所述实测图像与所述基准图像，以及所述实测图像的类别与所述基准图像的类别，确定所述实测图像在所述基准图像中的定位结果；通过所述输出子网，根据所述匹配子网确定出的定位结(56)对比文件CN 116797948 A,2023.09.22蔡美玉 等.基于注意力机制和多粒度特征融合的跨视角匹配模型《.计算机应用》.2023,1-12.Chang-Dong Xu et al..ExploringCategorical Regularization for DomainAdaptive Object Detection《.arXiv》.2020,1-10.郭泽添.基于量化与深度特征融合的图像检索研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库》.2023,1-64.
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公开(公告)号：CN117237675A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311389334.8
申请日：2023-10-24
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/42 , G06V10/26 , G06V20/17
Abstract: 本说明书公开了一种无人机自主定位的方法、装置、存储介质及电子设备，本方法先在获取实时图像之前，通过预先训练好的图像处理模型，得到子基准图的全局特征，当无人机需要进行自主定位时，再通过图像处理模型，得到实时图像的全局特征，并根据实时图像的全局特征及子基准图的全局特征，确定实时图像与子基准图的相似度，最后，根据相似度，确定无人机的位置。由于在确定相似度时，即在进行图像匹配时，是根据全局特征确定的，不需要进行特征筛选，提高了图像匹配的效率，从而提高了无人机自主定位的效率。
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公开(公告)号：CN117173438A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311134283.4
申请日：2023-09-04
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/75 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/0475 , G01C21/20 , G01C21/00
Abstract: 本说明书公开了一种深度耦合多源传感特性的景象匹配方法，针对不同类型的传感器分别采集的每个类型的实时景象，通过该类型的差异特征提取模型，得到该类型的而精细特征图，进而基于各类型的精细特征图，通过差异计算及生成器，抽象化不同类型的精细特征图的特征信息分离出可用精细特征，实现细粒度特征寻优，生成寻优实时图，进而基于寻优实时图和预存的寻优基准图进行多尺度景象匹配，得到匹配结果。可见，通过抽象不同类型的精细特征图的特征信息，挖掘不同类型的实时景象的共性化特征，并进行融合与精细寻优，可以获得比原始特征更加丰富、精细的特征，从而提升景象匹配的准确性。
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公开(公告)号：CN119555022B
公开(公告)日：2025-04-18
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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