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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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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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