摘要：本发明提供一种基于图像的车内活动物体的远程观察、报警装置及方法，包括：图像获取模块，用于获取车内空间的实时场景画面以生成实时场景图像数据，并将所述实时场景图像数据传输至图像处理及运动目标检测模块；图像处理及运动目标检测模块，用于对所述实时场景图像数据进行预处理及运动目标检测分析，并在检测到车内空间中存在运动目标时，将检测结果发送至报警模块；报警模块，用于接收所述图像处理及运动目标检测模块发送的检测结果并生成报警信号，以及将所述报警信号实时传送至联网终端。通过本发明提供的装置及方法，车主不仅可随时远程实时观察车内的实景，还可在车内有运动目标时及时收到警示。

摘要：本发明公开了一种平衡各视点图像间亮度差异的方法。该方法包括：识别n个成像设备的感光平面的特定公共视场区域并分别予以标定；当对实际场景进行立体视觉成像时，获取每一个成像设备所分别采集到的视点图像，分析所述视点图像中相应的特定公共视场区域的电平量化值；以及，基于分析结果，根据预设规则对所述视点图像进行增益调整。通过本发明所提供的方法，基于硬件从根源上平衡各视点图像间的亮度差异，能够避免现有方法所导致的庞大系统开销；以及，能够进一步降低系统消耗，提高处理效率。

摘要：本发明公开了一种克服图像融合中颜色突变的方法、系统以及一种全景设备。该方法适用于包括N个成像装置的全景设备，包括：对各成像装置所采集到的图像电信号进行量化处理，形成全景图像的各待融合图像；计算相邻待融合图像的融合区域的偏差量；对所述各待融合图像进行增益调整，使得所述相邻待融合图像的融合区域的偏差量在预设范围内。通过本发明所提供的技术方案，能够实现所有相邻待融合图像的融合区域的输出亮度和色度基本保持一致，克服了通过图像处理算法进行亮度和色度调节所存在的有效性问题、资源过量消耗问题以及处理效率问题。

摘要：本发明提供一种车载光源自动调节方法、装置、系统及电子设备，涉及汽车自动控制领域。其调节方法包括：获取驾驶位所在区域的车内亮度值和车外亮度值；若所述车内亮度值大于或等于所述车外亮度值，则降低部分或全部车载光源的亮度，以使所述车内亮度值小于所述车外亮度值。通过上述方法可自动降低车内亮度值，使驾驶员前方的挡风玻璃不会形成镜面反射，减少了夜间交通事故的发生。

摘要：本发明实施例所述的车内阅读灯调整方法、装置、系统及电子设备，当响应到阅读灯调整信号对阅读灯照射参数进行调整的过程中，实时获取驾驶位所在区域的车内亮度值和车外亮度值，若车外亮度值与车内亮度值的差值小于或等于设定阈值，则发送调整阅读灯照射参数的第一控制信号，以保持或减小所述车内亮度值。由此，可以保证驾驶位所在区域的车内亮度值小于车外亮度值，驾驶员视线内的车窗玻璃就不会形成镜面反射，减少了夜间交通事故的发生。

摘要：本发明涉及一种基于指纹保护凭证保险库的安全密码输入方法，在移动终端中引入凭证保险库和凭证保险库控制模块，用户可以预先在凭据保险库中配置用户凭证，在常规输入过程中检测到密码输入上下文时，将提示用户选择凭证保险库中的密码，访问用户凭证内容需要指纹身份验证，一旦验证通过，所选密码将以隐式方式发送到目标应用程序，同时，用户仍然可以选择通过常规输入法进行密码输入。本方法引入一种让移动设备用户从指纹保护凭证保险库安全输入密码的机制，用户可以自动将保存的凭据以无缝和隐式的方式通过指纹验证安全地传送到目标应用程序，用户可以使用统一的方法在任何应用程序中输入密码，同时密码泄露的风险较普通密码输入的风险大大降低。

摘要：本申请公开了交通信号灯的跟踪方法、装置、设备及存储介质，涉及辅助驾驶、自动驾驶和智能交通技术领域。具体实现方案为：通过在车辆行驶过程中通过图像采集设备实时采集车辆周围的图像；识别当前时刻采集的图像中包括的目标交通信号灯；创建目标交通信号灯对应的虚拟跟踪器，所述虚拟跟踪器用于记录所述目标交通信号灯的属性信息；基于所述目标交通信号灯的世界坐标，通过所述虚拟跟踪器在后续采集的图像中对所述目标交通信号灯进行跟踪，以根据跟踪结果对所述车辆进行行为决策。通过创建虚拟跟踪器对车辆行驶过程中实时采集的图像中包含的交通信号灯进行跟踪，具有较强的针对性，且准确性和跟踪效率较高，能够为车辆的行为决策提供基础。

摘要：本发明涉及一种强夯联合沉管挤密砂石桩的复合地基加固方法，包括如下步骤：S1、夯击点定位；S2、点夯作业；S3、夯坑回填；S4、满夯完成后整平场地并碾压密实；S5、确定桩孔位置；S6、振动沉管；S7、当振动沉管下沉至软弱土层下方的硬质土层时停止振动沉管；S8、在料斗中加入级配碎石，级配碎石含泥量不大于5％，最大粒径不大于50mm，往沉管中注入级配碎石，每次注入深度为1m，边振动边拔沉管；S9、当碎石沉入标高达到软弱土层与其上部土层分界处时，填料采用碎石土，采用相同的方式注入碎石土，每次注入深度为1m，边振动边拔沉管，直至拔出地面；S10、移动打桩机至下一个桩位，重复S6～S10步骤。本发明能满足场地承载力，切能起到控制后期沉降的作用。

摘要：本公开提供了一种交通信号灯的检测方法、训练方法及装置，涉及人工智能和图像处理技术，尤其涉及自动驾驶、智能交通、以及深度学习。具体实现方案为：对待检测图像进行识别处理，得到待检测图像中交通信号灯的二维属性信息和三维属性信息，其中，待检测图像是基于图像采集装置采集到的，根据二维属性信息和三维属性信息，确定交通信号灯的位姿信息，其中，位姿信息包括朝交通信号灯与图像采集装置坐标系的相对位置信息，提高了交通信号灯的检测的多样性和准确性，且提高了车辆行驶的安全性和可靠性。

摘要：本公开提供一种交通信号灯的确定方法、角度预测模型训练方法及装置，涉及人工智能技术领域，具体涉及图像识别、深度学习、计算机视觉等技术领域，可应用于自动驾驶、高精度地图数据采集或更新等场景下。具体实现方案包括：获取目标车辆的相机拍摄到的交通信号灯图像，目标车辆位于目标车道；通过角度预测模型，预测交通信号灯与目标车辆之间的表观特征角度；根据表观特征角度、以及交通信号灯在相机坐标系下的朝向角，确定交通信号灯相对于目标车辆的向量角；基于向量角确定交通信号灯是否为目标车道所对应的交通信号灯。本公开可以根据车辆对现实场景进行拍摄得到的交通信号灯图像，预测交通信号灯与车辆之间的角度。