用于图像分析的域适应
    2.
    发明授权

    公开(公告)号:CN112417940B

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202010823933.6

    申请日:2020-08-17

    Abstract: 一种用于分析图像的系统,包括处理设备,该处理设备包括接收模块,其被配置为接收与目标域相关联的图像;以及域适应模块,其被配置为基于域适配模型表征在所接收的图像中表示的一个或多个特征。使用用以训练域适应模型的机器学习算法生成域适应模型,所述机器学习算法被配置为基于与源域相关联的一个或多个源域图像,与目标域关联的一个或多个先前获取的图像,以及与目标域关联的获取的特征数据来训练域适应模型。该系统还包括输出模块,该输出模块被配置为输出具有特征数据的接收到的图像,该特征数据标识由域适应模块表征的一个或多个特征。

    使用环绕摄像机系统的并行场景基元检测

    公开(公告)号:CN107516064A

    公开(公告)日:2017-12-26

    申请号:CN201710256500.5

    申请日:2017-04-19

    Abstract: 本发明涉及使用环绕摄像机系统的并行场景基元检测。公开了用于使用车载摄像机系统的道路场景基元检测的技术。在一个示例性实施方式中,计算机实现的方法包括通过具有至少两个并行处理核心的处理装置,从与道路上的交通工具相关联的摄像机接收至少一个图像。处理装置由所述至少一个图像生成包括特征基元的多个视图。特征基元指示交通工具或所关注的其他道路场景实体。使用每个并行处理核心,从所述多个视图中的一个或多个识别一组基元。使用机器学习和经典的计算机视觉技术中的一种或多种来识别特征基元。基于所述多个视图,处理装置基于多个识别的实体从多个视图基于多个识别的基元输出结果基元。

    用于图像分析的域适应
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112417940A

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN202010823933.6

    申请日:2020-08-17

    Abstract: 一种用于分析图像的系统,包括处理设备,该处理设备包括接收模块,其被配置为接收与目标域相关联的图像;以及域适应模块,其被配置为基于域适配模型表征在所接收的图像中表示的一个或多个特征。使用用以训练域适应模型的机器学习算法生成域适应模型,所述机器学习算法被配置为基于与源域相关联的一个或多个源域图像,与目标域关联的一个或多个先前获取的图像,以及与目标域关联的获取的特征数据来训练域适应模型。该系统还包括输出模块,该输出模块被配置为输出具有特征数据的接收到的图像,该特征数据标识由域适应模块表征的一个或多个特征。

    使用车辆摄像机系统的道路特征检测

    公开(公告)号:CN107305633A

    公开(公告)日:2017-10-31

    申请号:CN201710256951.9

    申请日:2017-04-19

    Abstract: 本发明公开了使用车辆摄像机系统的道路特征检测。在一个示例实施例中,计算机实施方法包括由处理装置从与道路上的车辆相关联的摄像机中接收图像。所述计算机实施方法进一步包括由所述处理装置至少部分地基于所述图像而生成所述道路的俯视图。所述计算机实施方法进一步包括由所述处理装置至少部分地基于所述道路的所述俯视图而检测所述道路的车道的车道边界。所述计算机实施方法进一步包括由所述处理装置使用机器学习来检测所述道路的所述车道的所述车道边界内的道路特征。

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