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公开(公告)号：CN119579862A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411615325.0
申请日：2024-11-13
Abstract: 本发明公开了一种用于自动驾驶的实时目标检测、跟踪和运动预测方法，属于自动驾驶技术领域。本发明主要包括以下步骤：1.接收三维点云数据和相应的二维图像数据；2.提取点云和图像的特征表示；3.采取逐级融合的方式，对图像特征和点云特征进行多模态信息融合，得到自适应融合的体素特征；4.根据自适应融合的体素特征，采用目标检测输出头、行为跟踪输出头和行为预测输出头分析得到车辆周围运动物体的检测结果、跟踪结果和预测结果。该方法利用单个卷积神经网络，结合三维点云数据和相应的二维图像信息，实现了高效准确的三维物体检测、跟踪和运动预测。通过统一的网络架构，将传统多阶段流程整合为一个模型，提高了系统的效率和性能。
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公开(公告)号：CN119831848A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510149404.5
申请日：2025-02-11
IPC: G06T3/4076 , G06T3/4046 , G06N3/044 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种多尺度空间优化视频超分辨率方法，属于图像超分辨率技术领域。所述方法包括：获取低分辨率的视频序列数据；通过网络提取视频序列的浅层特征图；通过自适应多尺度特征提取的方式提取视频序列的多尺度特征图；将多尺度特征图引入循环神经网络中，进行空间优化的对齐融合，即单帧超分结果的特征图，遍历所有视频帧，得到的单方向的超分结果；反向遍历所有视频帧，得到的反方向的超分结果；对双向超分结果进行整合，输出最终的超分结果，重建图像后得到高分辨率的视频序列数据。本发明简单而高效地从视频中提取出多尺度的细节，以此来增强视频超分辨率技术在恢复场景细节方面的性能，提高了高分辨率视频质量。
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公开(公告)号：CN119274167B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411810003.1
申请日：2024-12-10
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空融合的多模态自动驾驶三维目标跟踪方法，属于自动驾驶技术领域。本发明主要包括以下步骤：时空融合特征的生成；多模态融合的BEV特征的生成；单帧三维目标检测结果的生成；目标检测与目标跟踪的匹配；单帧三维目标跟踪结果的生成。基于本发明所提出的三维目标跟踪方法可以将时空特征进行融合用于三维目标跟踪任务，同时可将不同的传感器数据融合为统一的鸟瞰图特征。相较于单独处理时间维度特征和空间维度特征的模型，本模型可以更有效融合时间和空间特征，同时多模态的融合可以进一步提高目标跟踪的精度和鲁棒性，提升自动驾驶系统的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119274167A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411810003.1
申请日：2024-12-10
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空融合的多模态自动驾驶三维目标跟踪方法，属于自动驾驶技术领域。本发明主要包括以下步骤：时空融合特征的生成；多模态融合的BEV特征的生成；单帧三维目标检测结果的生成；目标检测与目标跟踪的匹配；单帧三维目标跟踪结果的生成。基于本发明所提出的三维目标跟踪方法可以将时空特征进行融合用于三维目标跟踪任务，同时可将不同的传感器数据融合为统一的鸟瞰图特征。相较于单独处理时间维度特征和空间维度特征的模型，本模型可以更有效融合时间和空间特征，同时多模态的融合可以进一步提高目标跟踪的精度和鲁棒性，提升自动驾驶系统的安全性。
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公开(公告)号：CN119313566B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411874655.1
申请日：2024-12-19
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T3/4053 , G06T5/50 , G06T5/60
Abstract: 本发明公开了一种基于局部特征的视频超分辨率方法，属于视频超分辨率技术领域。本发明主要包括以下步骤：将低分辨率视频中每帧图像预处理后进行特征提取，得到浅层特征；将每帧图像及相邻帧的浅层特征输入卷积层，得到帧间运动补偿信息；利用多尺度网络结构，根据帧间运动补偿信息，将相邻帧的浅层特征进行弯曲形变，向目标帧进行对齐；将相邻帧的对齐特征与目标帧的浅层特征进行特征融合得到目标帧的融合特征；目标帧的融合特征结合其浅层特征进行特征重建，得到高分辨率图像；遍历每帧图像，得到高分辨率视频。基于本发明提出的视频超分辨率方法可获得细节纹理丰富的高质量输出。
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公开(公告)号：CN102488550A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110386338.1
申请日：2011-11-29
Applicant: 浙江大学
IPC: A61B18/02
Abstract: 本发明公开了一种肿瘤低温治疗仪。它包括低温手术刀、低温控制装置，低温手术刀包括顺次相连的低温探针、热电模块、手柄、进气管、气源接口，进气管外有传输保护管道，低温控制装置包括高压气瓶、高压电磁阀、过滤器、高压调压阀、压力传感器、可编程控制器、触摸屏、热电模块、可控直流电源、温度传感器；低温探针内部采用金属泡沫，热电模块在冷冻和复温阶段都能起到充分利用回气能量的作用。通过调节热电模块可有效减少高压气体的消耗，使低温探针在进气压力较低时也能够工作，并在在一定程度上帮助克服小直径探针冷量不足的缺点。本发明可适用于癌变组织的冷冻消融手术。
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公开(公告)号：CN119313566A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411874655.1
申请日：2024-12-19
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T3/4053 , G06T5/50 , G06T5/60
Abstract: 本发明公开了一种基于局部特征的视频超分辨率方法，属于视频超分辨率技术领域。本发明主要包括以下步骤：将低分辨率视频中每帧图像预处理后进行特征提取，得到浅层特征；将每帧图像及相邻帧的浅层特征输入卷积层，得到帧间运动补偿信息；利用多尺度网络结构，根据帧间运动补偿信息，将相邻帧的浅层特征进行弯曲形变，向目标帧进行对齐；将相邻帧的对齐特征与目标帧的浅层特征进行特征融合得到目标帧的融合特征；目标帧的融合特征结合其浅层特征进行特征重建，得到高分辨率图像；遍历每帧图像，得到高分辨率视频。基于本发明提出的视频超分辨率方法可获得细节纹理丰富的高质量输出。
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公开(公告)号：CN102488550B
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201110386338.1
申请日：2011-11-29
Applicant: 浙江大学
IPC: A61B18/02
Abstract: 本发明公开了一种肿瘤低温治疗仪。它包括低温手术刀、低温控制装置，低温手术刀包括顺次相连的低温探针、热电模块、手柄、进气管、气源接口，进气管外有传输保护管道，低温控制装置包括高压气瓶、高压电磁阀、过滤器、高压调压阀、压力传感器、可编程控制器、触摸屏、热电模块、可控直流电源、温度传感器；低温探针内部采用金属泡沫，热电模块在冷冻和复温阶段都能起到充分利用回气能量的作用。通过调节热电模块可有效减少高压气体的消耗，使低温探针在进气压力较低时也能够工作，并在在一定程度上帮助克服小直径探针冷量不足的缺点。本发明可适用于癌变组织的冷冻消融手术。
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