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最新技术
基于孪生网络的特征点跟踪方法
本发明公开了基于孪生网络的特征点跟踪方法,包括:图像获取模块,获取车辆前方道路场景的多帧图像,记第一帧图像为t-0,第n+1帧图像为t-n,n≥1,n为整数;特征点检测模块,对第一帧图像t-0进行区域划分,对划分的每个区域提取特征点,提取的特征点作为待跟踪的特征点;当第n+1帧图像中特征点的置信度低于设定的阈值时,在第n+1帧图像的同一区域内提取新的特征点替代该特征点,保证特征点数量不变。
一种道路车辆行驶姿态分类方法、装置及其系统
本发明公开了一种道路车辆行驶姿态分类方法、装置及其系统,获取车辆前方的道路图像;将获取的道路图像送入车辆检测神经网络框架中,获取道路图像中各个车辆的位置信息;各个车辆的位置信息送入分类图像预处理方法中,抠取相应的Patch;将Patch送入姿态分类网络,得到相应的姿态类别以及部分姿态车辆的两面分割线信息。本方法对道路上行驶的各种姿态车辆进行类别的区分,为后续更精细地对各种车辆做出行驶轨迹和碰撞报警预判,以提升整个前车防撞预警系统的鲁棒性。
基于人工智能的产量预估方法、装置、设备及存储介质
本发明涉及农业技术领域,公开了一种基于人工智能的产量预估方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:获取目标农作物的当前生长图像信息,提取所述当前生长图像信息的目标特征信息;根据所述目标特征信息在大数据平台查找对应的历史生长信息;获取预设神经网络模型,根据所述预设神经网络模型和所述历史生长信息得到目标产量预估模型;获取所述目标农作物的环境图像信息,根据所述当前生长图像信息和所述环境图像信息通过所述目标产量预估模型进行产量预测,得到所述目标农作物的预估产量,相较于现有技术通过不同功能的传感器测得的单一数据对农作物产量的推测,能够有效提高预估农作物产量的正确率,以及降低预估成本。
手写识别方法、系统、客户端和服务器端
本发明涉及一种手写识别方法、系统、客户端和服务器端,所述方法包括客户端向服务器端发送手写识别请求;服务器端接收客户端发送的手写识别请求;服务器端将特征提取模型和目标文字的特征值发送给客户端;客户端接收所述特征提取模型和所述目标文字的特征值;客户端接收待识别手写文字,加载所述特征提取模型以获取所述待识别手写文字的特征值,将所述待识别手写文字的特征值和所述目标文字的特征值进行匹配,以辨识所述待识别手写文字。本发明的技术方案避免了因将客户手写数据传输给服务器端引起的数据泄露的问题。
一种基于时空间特征的行人车辆异常行为检测方法
本发明提供一种基于时空间特征的行人车辆异常行为检测方法,包括以下步骤:步骤10)基于深度学习法,检测得到样品视频的第一异常区域和第一正常区域;步骤20)基于光流法,检测得到样品视频的第二异常区域和第二正常区域;步骤30)根据贝叶斯理论,结合第一异常区域、第一正常区域、第二异常区域和第二正常区域,得到样品视频的异常区域。本发明方法将基于深度学习方法检测得到的结果和基于光流法方法检测得到的结果,基于贝叶斯理论进行融合,既可弥补小样本数据时基于深度学习方法的表现不足的问题,又可弥补基于光流法针对弱运动目标敏感度不足的问题,从而在没有大样本数据支撑下,提高对异常行为的检测精度和性能。
一种早期故障诊断方法及装置
本发明提供一种早期故障诊断方法及装置,所述方法包括:对待测零件的采样信号进行预处理,并将预处理后的采样信号输入至随机共振模型,获得目标信号;将目标信号进行切分,生成训练集和测试集,训练集包括携带真实标签的第一子目标信号,测试集包括第二子目标信号;建立初始特征提取模型,并通过训练集对初始特征提取模型进行训练,获得目标特征提取模型;通过目标特征提取模型对第二子目标信号进行特征提取,获得与第二子目标信号一一对应的第二特征向量;确定目标LS-SVM故障诊断模型,并通过目标LS-SVM故障诊断模型对第二特征向量进行分析,确定待测零件是否发生早期故障。本发明提高了早期故障诊断的可靠性。
基于自适应参数遗传算法的森林变化遥感检测方法
本发明属于遥感技术领域,具体公开了一种基于自适应参数遗传算法的森林变化遥感检测方法,包括对森林遥感影像数据进行预处理;利用光谱波段的反射率计算两幅大气校正后的森林遥感影像的归一化植被指数,并令其为植被指数特征图;对植被指数特征图进行中值滤波,使用差值法对滤波后的特征图构造植被指数差异图;对植被指数差异图进行显著性检测:对显著性差异图使用模糊C均值聚类算法进行预分类,使用基于自适应参数的遗传算法对不确定类像素集中像素的类别标签进行优化,生成最终的变化图。本发明用于解决使用单一光谱特征的遗传算法造成的森林变化检测精度低和搜索空间庞大的问题。
基于卷积神经网络的客流检测方法、系统、装置和介质
本发明公开了一种基于卷积神经网络的客流检测方法、系统、装置和介质,方法包括:获取实时采集的视频数据;根据视频数据,采用YOLOv4-tiny网络模型进行客流检测,得到客流检测结果;YOLOv4-tiny网络模型包括输入层、骨干框架、网络层和输出层;骨干框架包括卷积计算模块和ResBlock-D模块;卷积计算模块用于对视频数据进行初步特征处理;ResBlock-D模块用于对初步特征处理后的视频数据进行特征提取和计算。本发明通过在骨干框架内设置ResBlock-D模块,降低视频数据处理过程的复杂度,加快数据处理速度,从而快速地为监控人员提供有效的监控区域的客流量。本发明可应用于目标检测技术领域。
一种车辆逆行检测方法和装置及计算机可读存储介质
本发明公开了一种车辆逆行检测方法和装置及计算机可读存储介质,检测方法包括:获取检测区域内的道路图像,基于神经网络模型确定检测区域内车道为前向车道的概率;获取检测区域内的若干运动的车辆的图像,基于神经网络模型确定若干车辆的逆向行驶概率;根据车道为前向车道的概率和若干车辆的逆向行驶概率,确定若干车辆是否存在逆向行驶行为。本发明在确定车辆是否存在逆向行驶行为时,在获得车道线的结果后确定这一结果的置信度,相应的,在获得车辆朝向为逆向的结果后也确认这一结果的置信度,基于上述两项结果的置信度确定车辆存在逆向行驶行为,使得本发明的检测方法可以参考更多的基础信息帮助判断,使检测结果具有更高的鲁棒性。
黑烟船舶的识别方法、装置、介质及设备
本发明公开了一种黑烟船舶的识别方法,包括:按照预设的视野坐标控制摄像机进行区域巡航及检测船体信息;若在区域巡航过程中检测到船体信息,则对所述船体信息进行跟踪,得到跟踪视频;对所述跟踪视频中的船体信息进行黑烟识别,获取黑烟船舶;提取所述黑烟船舶的船体编码。本发明实现了对黑烟船舶的自动化识别,且提高了对黑烟船舶的监测效率和准确率。