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发明专利:558实用新型: 342外观设计: 26
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申请号:202310525176.8 公开号:CN116608867A 主分类号:G01C21/26
申请人:驭势科技(北京)有限公司 申请日:2023.05.11 公开日:2023.08.18
发明人:梁红见;何潇;张丹
摘要:本公开实施例公开了一种车辆定位方法、装置、电子设备和存储介质,该方法包括:获取目标车辆在当前时刻下的绝对定位位姿;根据绝对定位位姿判断是否启用目标车辆在当前时刻下的相对定位位姿;若是,则确定绝对定位位姿与相对定位位姿之间的实际差距,在实际差距大于预设阈值的情况下,根据至少包括m个历史时刻的绝对定位位姿的绝对定位轨迹、至少包括m个相对定位位姿的相对定位轨迹、以及预先训练的时序轨迹评估模型,得到绝对定位轨迹中的各第一采样轨迹的第一评分,以及相对定位轨迹中的各第二采样轨迹的第二评分;根据各第一评分、各第二评分确定目标车辆的定位结果。本公开提高了目标车辆的定位精度以及行驶的安全性。
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申请号:202310698776.4 公开号:CN116839566A 主分类号:G01C21/00
申请人:驭势科技(北京)有限公司 申请日:2023.06.13 公开日:2023.10.03
发明人:梁红见;何潇;张丹
摘要:本公开实施例公开了一种地图离线优化方法和电子设备,该方法包括:确定视觉点云地图中属于设定平面的视觉点云点;确定激光点云地图中属于所述设定平面的激光点云点;对所述视觉点云点以及所述激光点云点进行对齐操作,获得所述视觉点云点的z坐标参考值;根据所述视觉点云点的z坐标参考值对所述视觉点云地图进行优化。本公开实现了在没有真值数据的条件下,对视觉点云地图进行离线优化的目的,提高了视觉点云地图的精度,提高了智能驾驶定位系统的整体精度及稳定性。
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申请号:201910780444.4 公开号:CN110533091A 主分类号:G06K9/62
申请人:贵州大学 申请日:2019.08.22 公开日:2019.12.03
摘要:本发明公开了一种改进DS证据理论的多证据信息融合方法。按下述步骤进行:a.根据皮尔逊相关性系数计算证据体相关性矩阵;b.分配证据体信任度权重,得到证据体可信度;c.使用证据体可信度对原始证据体BPA进行修正,得到新的BPA矩阵;d.将所述新的BPA矩阵中值为0的项进行零因子修正;e.修正后,按照经典DS组合规则进行计算,得到最终的命题支持度值。本发明在解决冲突、对于合理命题的融合基本概率方面均表现优异,同时在合理命题的基本概率计算上收敛速度更快,精度更高。
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申请号:201910780429.X 公开号:CN110766035A 主分类号:G06K9/62
申请人:贵州大学 申请日:2019.08.22 公开日:2020.02.07
摘要:本发明公开了一种轴承单一故障智能检测方法。按下述步骤进行:a.信号采集:采集轴承多传感器数据,构建数据集;b.数据预处理:从数据集中随机抽样,形成训练集和测试集;c.特征提取:基于SAE算法进行训练集和测试集的特征提取,得到特征数据集;d.分类器训练:对特征数据集中的特征数据进行分类训练,得到多个分类器;e.IDS融合:通过改进的D‑S证据理论对所有分类器的分类结果进行融合计算,得到融合结果;所述的改进的D‑S证据理论是通过建立识别框架和重新计算分配权重函数得到的;f.得到准确度:将实际标签与融合结果进行比较,得到所提方法的精度。本发明检测精度高,适用性强。
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申请号:202110244248.2 公开号:CN112967321A 主分类号:G06T7/254
申请人:河北工程大学 申请日:2021.03.05 公开日:2021.06.15
摘要:本发明实施例提供一种运动目标的检测方法,包括:获取预设时间内运动目标的多个视频帧图像;利用平均背景法,确定所述多个视频帧图像对应的背景图像;根据所述背景图像和改进的三帧差法,确定差分图像,其中,所述改进的三帧差法将所述背景图像作为三帧差法中的第二帧进行帧间差分;对所述差分图像进行过滤处理,得到所述运动目标的二值化图像,以基于所述二值化图像检测所述运动目标。将改进的均值背景提取法得到的背景图像加入到三帧差分过程中的运动目标检测算法,不仅解决了运动目标检测时常出现的检测结果不完整以及存在“空洞”的问题,还提升了运动目标检测的速度与精准度。
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申请号:201510076652.8 公开号:CN104680140A 主分类号:
申请人:电子科技大学 申请日:2015.02.13 公开日:2015.06.03
摘要:本发明公开了一种基于图像的人群聚集状态检测方法,首先对特征点提取和跟踪,根据特征点在前一帧和当前帧监控视频图像的坐标计算特征点的速度,根据速度对特征点进行聚类,对每个聚类分别计算群体聚集度,然后计算整体群体聚集度,最后根据预设的速度阈值和群体聚集度阈值得到当前人群聚集状态。本发明可以用于不同场景的人群聚集状态检测,利用时变拓扑网络图与图论模型分析人群聚集状态,能够定量衡量聚集度,并且通过结合人群聚集度和人群速度协同判断人群聚集状态,便于应对处理。
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申请号:201510332969.3 公开号:CN104933412A 主分类号:
申请人:电子科技大学 申请日:2015.06.16 公开日:2015.09.23
摘要:本发明公开了一种中高密度人群的异常状态检测方法,首先对特征点提取和跟踪,根据特征点在前一帧和当前帧监控视频图像的坐标计算特征点的速度,然后采用图分析得到特征点间的行为一致性,基于行为一致性剔除离散点,对剩余特征点进行聚类,然后计算聚类中所有特征点的人群聚集度、人群运动强度、人群运动方向方差,然后根据若干帧监控视频图像中这三个参数以及人群聚类数量的大小和增幅判断人群的异常状态。本发明基于图分析法进行人群状态分析,实现对人群疏散状态、人群聚集状态和人群骚乱状态三种人群状态的检测。
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申请号:201710222874.5 公开号:CN107145829A 主分类号:G06K9/00(2006.01)I
申请人:电子科技大学 申请日:2017.04.07 公开日:2017.09.08
摘要:本发明公开了一种融合纹理特征和尺度不变特征的掌静脉识别方法,通过NBP算法进行初筛,如果初筛结果区分明显即存在最小汉明距离小于设定的阈值t1,则选取对应的掌静脉ROI图像作为待识别掌静脉ROI图像的识别结果;否则使用SIFT特征进行二次筛选,如果二次筛选结果区分明显即SIFT特征点匹配对数量大于等于阈值t2,则得到识别结果(如果存在数量相同,在选取它们中汉明距离最小的作为匹配结果);当两次筛选均不能明显区分结果时,则认为没有识别对象。本发明既可以提升单独使用NBP算法和SIFT算法进行掌静脉识别的准确率即降低了误识率,又可以在效率上满足实时采集识别的要求即兼顾了识别速度,这样克服了NBP算法误识率较高以及SIFT算法耗时的缺点。
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申请号:201811122964.8 公开号:CN109066998A 主分类号:H02J13/00(2006.01)I
申请人:电子科技大学 申请日:2018.09.26 公开日:2018.12.21
摘要:本发明公开了一种配电柜智能通信终端,实现了485总线数据和LORA无线数据的相互切换,并且采用了两种不同距离的485总线传输方式,可兼容不同传输距离的485设备,在有线不能覆盖的地方,采用无线的方式进行通讯,扩大了设备的应用范围,设备初始化可自动完成,不需要人的介入,同时还可避免浪涌设备失效带来的损失,结构简单成本低廉,容易控制,采用导轨安装,方便在现有配电柜上面进行改装。
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申请号:201910418905.3 公开号:CN110213354A 主分类号:H04L29/08
申请人:电子科技大学 申请日:2019.05.20 公开日:2019.09.06
摘要:本发明公开了一种云存储数据机密性保护方法,将待上传至云存储服务器的数据文件采用以下方法进行分块,然后打乱顺序重组得到多个数据块,将每个数据块划分成子数据块,再将子数据块划分成两部分,对每个部分采用不同加密算法进行加密,将得到的密文数据块重组得到密文数据文件,上传至云存储服务器进行存储,当需要使用数据时,从云存储服务器下载得到密文数据文件,按照上传时密文数据块重组的逆过程对密文数据文件进行划分,对不同部分采用不同解密算法进行解密,再按照上传时数据分块的逆过程对解密得到的数据块进行重组,恢复出数据文件。本发明采用数据分块重组和交叉加密,提高用户数据存储在云存储服务器上的安全性。
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