基于联邦学习的图像分割网络获取方法及相关方法和设备

    公开(公告)号:CN116263956A

    公开(公告)日:2023-06-16

    申请号:CN202111526051.4

    申请日:2021-12-14

    Abstract: 本申请实施例提供了一种基于联邦学习的图像分割网络的获取方法、数据处理方法及相关设备,用于自适应不同机构自身的数据特性,来提升图像分割的精度。具体包括:客户端根据第一训练数据训练得到第一编码器权重和第一解码器权重;客户端向服务器发送第一编码器权重和第一解码器权重;服务器根据第一编码器权重和其他客户端的编码器权重聚合得到第二编码器权重,根据第一解码器权重和其他客户端的解码器权重聚合得到第二编码器权重;服务器将第二编码器权重和第二解码器权重下发至客户端;客户端根据第二训练数据更新第二编码器权重为第三编码器权重,更新第二解码器权重为第三解码器权重;将第三编码器权重和第三解码器权重加载至第一图像分割网络。

    点云数据处理方法及相关装置
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119478915A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202410050548.0

    申请日:2024-01-12

    Inventor: 孙冬 赵含霖 丁廉

    Abstract: 本申请公开了一种点云数据处理方法、装置及相关设备,属于计算机视觉领域,方法包括:获取场景的原始点云数据集,场景包括目标物体;对目标物体的点云数据增广,生成增广点云数据集;使用增广点云数据集对第一模型进行训练,得到训练过的第一模型,训练过的第一模型用于执行点云数据处理任务;使用至少一个原始点云数据集和训练过的第一模型对第二模型进行训练;得到训练过的第二模型,训练过的第二模型用于执行点云数据处理任务。即通过对原始点云增广得到稠密点云,使用稠密点云和原始点云分别训练得到模型,并利用模型间训练,使目标模型具备从稀疏点云中提取高质量信息并执行点云处理任务的能力,提升点云数据的处理效果。

    设备树生成方法、装置、计算设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119336749A

    公开(公告)日:2025-01-21

    申请号:CN202311192858.8

    申请日:2023-09-14

    Abstract: 本申请公开了一种设备树生成方法、装置、计算设备及存储介质,属于人工智能技术领域。该方法中,基于场地的3D点云地图中确定场地中的多个设备的位置和类别以及场地中的多个子区域的位置,进而确定多个设备在该场地中所在的子区域,按照多个设备的子区域和类别,对多个设备的设备信息进行排序,以生成多个设备对应的设备树。该方法中,能够自动检测出场地中的设备并自动确定其所在的子区域,进而自动按照子区域和类别的顺序生成标准化的设备树,提高了设备树的生成效率,并且当设备布局变化时设备树也能够得到及时更新,而无需人工重新整理设备信息以更新设备树,能够节约人工成本。

    巡检点位规划方法、装置、计算设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119223274A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202311188655.1

    申请日:2023-09-14

    Abstract: 本申请公开了一种巡检点位规划方法、装置、计算设备及存储介质,属于人工智能技术领域。本方法中,基于待巡检场地的3D点云地图,确定待检测物体的位置和朝向以及待巡检场地中的可行区域,进而基于可行区域和待检测物体的位置和朝向,确定待检测物体的巡检点位的位置。该方法中,能够在3D点云地图中自动规划出巡检点位的位置,而无需人工遥控执行巡检任务的设备到达各个待检测物体附近再确定巡检点位的位置,巡检点位规划的耗时较短,且不受极端环境影响,能够提高巡检点位的部署效率和减少人力成本。

    一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN118037622A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202211386400.1

    申请日:2022-11-07

    Abstract: 本申请涉及一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。其中,图像处理方法可以包括:获取待处理图像,所述待处理图像包括管状结构;确定所述管状结构中的多个节点;将所述多个节点中的第一节点与至少一个第二节点进行连接,得到调整后的管状结构;根据调整后的管状结构,构建所述管状结构对应的至少一个拓扑图;这样,可以实现对管状结构进行自动追踪,无需大量人工操作,减少了追踪时间和追踪成本,提高了追踪效率;并且,通过对管状结构的多个节点进行过连接操作,可以保证管状结构的该多个节点都能够被连接,解决了管状结构追踪中的断线问题。

    一种图像拼接方法以及装置
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117830088A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202211174845.3

    申请日:2022-09-26

    Abstract: 本申请提供一种图像拼接方法以及装置,用于通过分组投影的方式增加信息量,从而增加计算偏移量时可使用的信息,得到准确的偏移量,从而得到更准确的拼接图像。该方法包括:首先获取多帧第一图像,该多帧第一图像可以包括通过摄像设备针对拍摄场景从至少一个方向进行移动拍摄得到;随后,按照第一方向对多帧第一图像进行分组得到N个分组,每个分组包括至少一帧第一图像,该第一方向可以理解为拍摄场景对应的空间中的其中一个方向;对每个分组所包括的第一图像进行投影,得到M帧投影图像;随后根据M帧投影图像获取多个分组中相邻分组之间的偏移量,即相邻分组之间重复区域的宽度,并根据该偏移量对多个分组进行拼接,得到拼接图像。

    一种重定位方法以及装置
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117804423A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202211175153.0

    申请日:2022-09-26

    Abstract: 本申请实施例公开了一种重定位方法,用于提升机器人重定位的精确度。本申请实施例方法包括:获取第一地图和第一环境信息,第一地图包括以下一项或多项:视觉地图和激光地图,第一环境信息包括机器人在其所处的环境的视觉图像和的激光点云;根据第一环境信息,确定第一地图中的第一地图子块,第一地图子块与第一环境信息相关联,第一地图子块是第一地图的多个地图子块中的一个或多个;根据第一地图子块和第一环境信息计算机器人的位姿,位姿包括机器人在第一地图对应的地图坐标系中的位置和姿态。

    一种设备及其夹持模块
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117697810A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202211084307.5

    申请日:2022-09-06

    Abstract: 本申请实施例公开了一种设备及其夹持模块,该夹持模块包括柔性容纳体,该柔性容纳体包括与其内腔连通的开口,且填充有颗粒物,该柔性容纳体的表面包括用于夹持抓取目标物体的夹持区域,并配置为可通过开口充气或抽气以调节内腔的气压。根据气压变化,内腔中的颗粒物的相对位置关系被调整或固定,并能够使得内腔中的颗粒物保持稳定的相对位置关系。基于自体柔性可适应目标物体表面形状的特点,柔性容纳体的外廓得以与目标物体表面形状和尺寸一致适配,对于不同目标物体,柔性容纳体的整体刚度可通过调节内腔的气压进行调整,可在较低操作精度的情况下适应不同形状、尺寸、易坏的目标物体。具有较好的应用前景。

    图像处理方法及相关系统、存储介质

    公开(公告)号:CN117670760A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202210963758.X

    申请日:2022-08-11

    Abstract: 本申请实施例提供一种图像处理方法及相关系统、存储介质。该方法可包括:对初始图像进行管状物分割处理,得到所述初始图像中的管状物的二值掩码;对所述管状物的二值掩码进行追踪处理,得到所述管状物的网络图结构;对所述管状物的二值掩码进行根节点识别处理,得到所述二值掩码中管状物的至少一个根节点的位置和半径大小;根据所述网络图结构和所述二值掩码中管状物的至少一个根节点的位置、半径大小,得到至少一个子网络图结构。采用该手段,可以实现对管状物子网络图结构的精准提取。

    配准方法、配准模型训练方法、装置以及存储设备

    公开(公告)号:CN117495669A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202210853711.8

    申请日:2022-07-20

    Inventor: 张诗杰 丁廉 孙冬

    Abstract: 本申请公开了一种配准方法、配准模型训练方法、装置以及存储设备。所述方法包括:获取第一模糊体素数据以及第二模糊体素数据,其中,所述第一模糊体素数据和所述第二模糊体素数据具有不同的视角;通过训练后的配准模型将所述第一模糊体素数据和所述第二模糊体素数据进行配准,其中,所述训练后的配准模型的损失函数包括所述第一模糊体素数据变换为第三模糊体素数据之后,所述第二模糊体素数据的对应点与所述第三模糊体素数据的对应点之间的距离值之和,所述第二模糊体素数据和所述第三模糊体素数据具有相同的视角,所述第二模糊体素数据的对应点和第三训练模糊体素数据的对应点反映同一物体的相同点。

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