公开(公告)号：CN116434020A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310187407.9

申请日：2023-03-02

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 吕宗明

IPC: G06V10/80

Abstract: 本发明提供一种多方向多尺度特征融合方法、装置及电子设备。方法包括如下步骤：获取各层特征通过多尺度特征的第一融合阶段，获得输出数据将Top‑down阶段的各个尺度特征层的输出数据更新为Top‑down阶段的多尺度特征根据预设融合策略对多尺度特征进行堆叠融合，得到第三全尺度特征以及得到第二融合阶段Bottom‑up主干网络的输出特征将Bottom‑up主干网络的输出特征和第三全尺度特征输入到目标检测HEAD。其目的在于：用来解决背景技术中指出的目前的融合方法虽然有对不同层级的多尺度特征进行了较为有效地融合，但是各个层级之间的语义关系特征以及更为有效特征融合流向策略还十分欠缺，造成深度学习模型的检测精度或者识别精度较低的问题。

公开(公告)号：CN116703782A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310835560.8

申请日：2023-07-07

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 吴犀 ,  李頔 ,  白云超 ,  吕宗明 ,  吴锐

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种用于处理图像阴影的方法、装置及存储介质。该方法包括：构建基于汇聚特征的目标多任务网络，将待测图像输入至目标多任务网络中得到目标去阴影图像和目标阴影掩膜图像；确定目标阴影掩膜图像中的阴影面积比例；将阴影面积比例与设定阈值进行比较；在阴影面积比例大于设定阈值的情况下，将目标去阴影图像确定为目标图像；在阴影面积比例小于或等于设定阈值的情况下，将待测图像确定为目标图像；其中，目标图像为自动驾驶感知任务的输入图像。本申请采用了基于汇聚特征的多任务网络，其自动化程度较高、运行效率较高且工程上易于部署，能够获得较高精度的阴影掩膜图像和去阴影图像，有利于辅助后续自动驾驶感知任务的进行。