仓储货物测量方法和装置
    21.
    发明授权

    公开(公告)号:CN112101389B

    公开(公告)日:2021-02-02

    申请号:CN202011283033.3

    申请日:2020-11-17

    Abstract: 本说明书实施例提供了一种仓储货物测量方法和装置。根据该实施例的方法,首先,接收由单目摄像头采集的仓库中的货物的货物图像;之后,对所述货物图像进行货物关键点检测,得到所述货物图像中表征货物高度边顶部端点的第一像素点和该高度边底部端点的第二像素点;然后,利用已知的所述单目摄像头对应的标尺在所述仓库中的位置和高度,标定该标尺在所述货物图像中的位置和高度;这样,就可以利用所标定的标尺的位置和高度、所述第一像素点以及所述第二像素点,计算所述高度边的高度值;根据所述高度边的高度值,从而得到所述单目摄像头视觉范围内的货物的高度值。

    训练和使用目标检测模型的方法及装置

    公开(公告)号:CN114998575B

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202210753302.0

    申请日:2022-06-29

    Inventor: 邹城 王萌 程远

    Abstract: 本公开披露了一种训练和使用目标检测模型的方法和装置。所述训练方法包括:将图像输入所述目标检测模型的特征提取网络,以获取所述图像的特征图,所述图像包含多个目标物,所述多个目标物均包括多个检测部位,所述多个检测部位包括第一检测部位和第二检测部位;将所述特征图输入所述目标检测模型的从属关系检测网络,以获取第一结果和第二结果,所述第一结果包括表征所述第一检测部位的检测数据,所述第二结果包括表征与所述第一检测部位属于同一个目标物的第二检测部位的检测数据;根据所述第一结果的损失和所述第二结果的损失,更新所述目标检测模型。

    训练和使用目标检测模型的方法及装置

    公开(公告)号:CN114998575A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210753302.0

    申请日:2022-06-29

    Inventor: 邹城 王萌 程远

    Abstract: 本公开披露了一种训练和使用目标检测模型的方法和装置。所述训练方法包括:将图像输入所述目标检测模型的特征提取网络,以获取所述图像的特征图,所述图像包含多个目标物,所述多个目标物均包括多个检测部位,所述多个检测部位包括第一检测部位和第二检测部位;将所述特征图输入所述目标检测模型的从属关系检测网络,以获取第一结果和第二结果,所述第一结果包括表征所述第一检测部位的检测数据,所述第二结果包括表征与所述第一检测部位属于同一个目标物的第二检测部位的检测数据;根据所述第一结果的损失和所述第二结果的损失,更新所述目标检测模型。

    辅助用户拍摄车辆视频的方法及装置

    公开(公告)号:CN113038018B

    公开(公告)日:2022-06-28

    申请号:CN202110313504.9

    申请日:2019-10-30

    Inventor: 郭昕 程远 王清

    Abstract: 本说明书实施例提供了辅助用户拍摄车辆视频的方法和装置,一方面,对于所拍摄的视频中的单个帧,可以实时检测其作为图像的有效性。如果单个帧是有效帧,则进一步对于该当前帧作为验车视频中的帧,是否符合验车视频拍摄规则。在当前帧无效,或者不符合验车视频拍摄规则的情况下,可以及时向用户提供拍摄引导策略。如此,可以使得普通用户能够正确拍摄有效的验车视频,提高用户体验,以及验车效率。

    仓储货物测量方法和装置
    27.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112378333A

    公开(公告)日:2021-02-19

    申请号:CN202011190465.X

    申请日:2020-10-30

    Abstract: 本说明书实施例提供了一种仓储货物测量方法和装置。根据该实施例的方法,首先,接收由单目摄像头采集的仓库中的货物的货物图像;之后,对所述货物图像进行货物关键点检测,得到所述货物图像中的第一像素点和第二像素点;其中,所述第一像素点表征所述货物在相对于地面的顶表面上的一条长度边的一个端点;所述第二像素点表征该长度边的另一个端点;然后,确定所述第一像素点和所述第二像素点在所述单目摄像头的相机成像平面中的二维坐标;利用单目摄像头在仓库对应的三维坐标系中的相机参数、所述第一像素点的二维坐标、所述第二像素点的二维坐标,计算所述单目摄像头视觉范围内的货物在相对于地面的高度方向上的高度值。

    利用车辆视频中的多个图像帧进行损伤识别的方法及装置

    公开(公告)号:CN110751646A

    公开(公告)日:2020-02-04

    申请号:CN201911031572.5

    申请日:2019-10-28

    Inventor: 徐富荣 张伟 程远

    Abstract: 本说明书实施例提供一种利用车辆视频中的多个图像帧进行损伤识别的方法和装置,在损伤识别过程中,对于相邻的图像帧,一方面,通过光流变换进行帧与帧之间的损伤特征融合,另一方面,分别通过预先训练的神经网络处理各图像帧,得到标注边框,并将相邻帧间相对应的标注边框进行框与框之间的损伤特征融合。通过帧与帧之间,以及框与框之间,两个级别的特征融合,可以解决单张图片受限于角度、自然光照等因素导致的不利于损伤检测的影响,每一个图像帧都可以从邻近帧得到特征的补充,从而,可以提高损伤识别的准确度。

    一种基于布局传播的机器学习模型转化方法、装置以及设备

    公开(公告)号:CN118013812A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202211402991.7

    申请日:2022-11-10

    Inventor: 黄堃 程远 王萌

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种基于布局传播的机器学习模型转化方法、装置以及设备,采用了布局传播法,区别于传统的算子插入法。方案包括:将原始机器学习模型转化为框架转移中间模型;对框架转移中间模型进行解析,得到包含多个算子的计算图;在多个算子中确定具有隐式布局的算子;判断确定的算子的隐式布局是否与其输入张量的布局变量一致,布局变量是根据目标机器学习模型的目标布局为输入张量显式地赋予的;若否,则对确定的算子的属性进行调整,以使其适应于输入张量;根据调整后的算子,生成目标机器学习模型。

    用于训练特征提取模型的方法、特征提取方法和装置

    公开(公告)号:CN116522142A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310495656.4

    申请日:2023-04-27

    Abstract: 本说明书的实施例提供了一种用于训练特征提取模型的方法、特征提取方法和装置。在该用于训练特征提取模型的方法中,利用训练样本集循环执行下述模型训练过程,直到满足训练结束条件:将各个当前训练样本的图像数据和文本数据分别提供给当前图像特征提取模型和当前文本向量化模型,得到各个当前训练样本的对应图像特征和对应文本向量;将各个当前训练样本的对应文本向量以及由对应图像特征和对应文本向量拼接的结果提供给当前多模态特征融合模型,以得到各个当前训练样本的文本特征和多模态特征;分别根据多模态特征和文本特征确定第一损失值和第二损失值进而确定当前模型训练过程的总损失值;根据总损失值调整当前特征提取模型的模型参数。

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