一种基于多维度特征的障碍物占道检测的方法与终端

    公开(公告)号:CN114821394A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210312078.1

    申请日:2022-03-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于多维度特征的障碍物占道检测的方法与终端,获取某一位置的待检图像,计算待检图像以及对应位置无障碍物情况下的背景图像的灰度图相似度;生成待检图像和背景图像的二值化图,并计算二值化图相似度,并获取差异部分的白色像素点个数以及最大面积轮廓的面积占比;根据灰度图相似度、二值化图相似度、白色像素点个数以及面积占比进行阈值比较和权重计算,生成检测结果;本发明基于待检图像和无障碍情况下的背景图像,融合了对应的灰度图特征、二值化图特征、形态学轮廓面积及白色像素点个数四个纬度进行考量,加权计算综合得分,给出最终结果,能够根据图像简便有效地识别到障碍物,具有抗干扰能力强,准确率高的优点。

    一种人脸底库合成方法、系统和、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112307234A

    公开(公告)日:2021-02-02

    申请号:CN202011210340.9

    申请日:2020-11-03

    Abstract: 本发明涉及一种人脸底库合成方法、系统、设备及存储介质,所述方法包含:步骤S1:采集社区用户人脸数据;步骤S2:针对每个用户判断人脸底库更新条件是否满足;步骤S3:将所述人脸数据通过卷积神经网络模型合成人脸数据;步骤S4:更新人脸底库。本发明通过采集同一个人在不同设备不同时期照片、通过深度学习卷积神经网络模型合成人脸作为比对底库,能够优化更新选择人脸底库策略,在不降低原有性能速度以及复杂度的情况下,大幅度上提升人脸算法在复杂场景不同设备的准确率。

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