-
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。
-
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。
-
公开(公告)号:CN118053052B
公开(公告)日:2024-06-28
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。
-
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。
-
公开(公告)号:CN118603079B
公开(公告)日:2024-10-25
申请号:CN202411086731.2
申请日:2024-08-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种地磁导航的方法、装置、存储介质及电子设备,包括:在载体移动的过程中,按照预设周期,对载体当前所在位置的地磁数据进行采样。再根据在当前周期内采样到的地磁数据,确定当前周期的地磁熵。根据地磁熵,对当前周期的采样频率进行调整。根据调整后的采样频率,继续按照预设周期,对载体所在位置的地磁数据进行采样,直到周期的数量达到预设阈值时,根据在所有周期内采样到的地磁数据,从预设的地磁基准图中,确定载体的位置。通过用于表征地磁场的地磁强度的变化程度的地磁熵,动态调整采样频率,使得采样到地磁数据可以有效捕捉地磁场的细节特征,从而提升了得到的载体的位置的准确度。
-
公开(公告)号:CN118053153A
公开(公告)日:2024-05-17
申请号:CN202410457520.9
申请日:2024-04-16
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种点云数据的识别方法、装置、存储介质及电子设备。所述点云数据的识别方法包括:获取无人设备采集的待识别点云数据,将待识别点云数据中包含的每个三维点云点投影到指定二维平面上,根据投影到每个扇形栅格区域中的三维点云点,构建待识别点云数据对应的特征矩阵,作为目标特征矩阵,从而可以根据目标特征矩阵和历史点云数据对应的历史特征矩阵之间的相似度,确定待识别点云数据对应的地点是否为历史访问地点的识别结果,以提升点云数据的识别效率。
-
-
公开(公告)号:CN116258753A
公开(公告)日:2023-06-13
申请号:CN202310299814.9
申请日:2023-03-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种图像的配准方法、装置、存储介质及电子设备,获取无人机采集的空中图像和无人车采集的地面图像。根据无人机与无人车的相对位姿,确定空中图像与地面图像之间的粗仿射模型。确定空间采样点,并根据初始位置对应的空中图像确定各空间采样点对应的空中图像。根据初始位置对应的粗仿射模型,确定各空间采样点对应的粗仿射模型。确定各空中图像中与地面图像匹配的空中图像,根据该空中图像,确定该匹配采样点对应的粗仿射模型,进而得到无人机与无人车之间的精仿射模型。在没有先验地图信息的情况下,也能实现空中图像与地面图像的配准。且不受环境的约束,即在城市低空或者室内环境中时,也可以实现空中图像与地面图像的配准。
-
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。
-
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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-