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最新技术
票据识别设备及方法
本发明实施例涉及一种票据识别设备,该设备包括:设备本体、支撑部件、压盖部件、图像采集部件、通讯模块;所述支撑部件设置在所述设备本体上,用于支撑待识别的票据,所述压盖部件旋转设置在所述设备本体上,且当所述压盖部件旋转闭合在所述设备本体上时能够覆盖所述支撑部件上的待识别的票据,所述图像采集部件以与所述支撑部件间隔预定的距离的方式设置在所述设备本体内,用于采集所述支撑部件上的待识别的票据图像信息,所述通讯模块用于发送由所述图像采集部件采集的待识别的票据图像信息。
数字对象标识符识别方法、装置、系统及存储介质
本发明提供一种数字对象标识符识别方法、装置、系统及存储介质,通过将采集终端与执行终端分离设置,采集终端利用摄像头采集数字对象标识符的图像,从数字对象标识符的图像中识别数字对象标识符所包含的业务执行指令,采用近距离无线通信技术将业务执行指令发送给执行终端,触发执行终端执行预设操作。利用本发明的技术方案,采集终端可以单纯地执行数字对象标识符的采集及识别功能,可以避免集中多种功能应用,并通过近距离无线通信技术在执行终端即时地自动触发执行预设操作,而不会导致操作延时,不会降低用户使用体验。这对于对智能手机等执行终端操作不便的用户来说,不需要在执行终端通过启动专门应用采集及识别数字对象标识符的繁复操作,这是能够实现的,从而给这些用户带来良好的用户体验。
一种基于深度学习检测路侧停车场泊位的方法及装置
本发明实施例提供了基于深度学习检测路侧停车场泊位的方法,该方法包括:获取预定监控区域中包含至少一个泊位的图像,通过角点检测模型检测所述图像,得到所述图像中的各个可见泊位角点的位置与类型;通过语义分割模型分割所述图像,得到包含各泊位边线区域的分割图;根据所述各个可见泊位角点的位置与类型以及所述分割图中的各泊位边线区域,分析所述图像中各个可见泊位角点与所述各泊位边线区域的位置关系;根据所述位置关系,确定所述图像中各个泊位的位置。通过本发明,实现了通过分析图像中各个可见泊位角点与各泊位边线区域的位置关系,无需人工操作,即可针对复杂的路侧停车场景,精确地定位泊位的位置。
三维成像模组
本申请提供一种三维成像模组,包括:投射模组,包括光源和扩散片;光源用于发射带偏振方向的结构光;扩散片设于光源的出光侧,并能够切换为透明状态和/或供结构光散射成均匀红外光的散射状态;接收模组,包括红外芯片和第一偏振片;红外芯片与光源间隔分布;第一偏振片设于红外芯片的入光侧,且第一偏振片的偏振方向与光源发射的结构光的偏振方向一致。通过采用上述技术方案,节省了投射模组的制作成本,同时也减小了投射模组的体积。并且,第一偏振片过滤掉大部分环境光,以降低环境光对红外芯片的影响,保证红外芯片能够准确地识别目标物体,从而提高三维成像模组的成像效果。
利用机器人进行集装箱查验的方法、系统、装置及介质
本发明涉及图像识别技术领域,具体涉及一种利用机器人进行集装箱查验的方法、系统、装置及介质。本申请旨在解决现有的依靠人力进行集装箱查验的方法存在的效率低的问题。为此目的,本申请的方法包括:当机器人到达当前待检集装箱的查验位置后,获取通过机器人上的图像采集部拍摄的含有当前待检集装箱的第一图像;基于第一图像,确定当前待检集装箱的集装箱号和实际封识号;根据集装箱号,查询当前待检集装箱的上报封识号;基于查询结果,对实际封识号与上报封识号进行匹配验证。通过借助机器人实现对待检集装箱的查验,实现了查验过程的自动化,不仅节省了人力物力,也提高了查验的效率。
一种确定注视目标的方法、系统、设备及存储介质
本发明实施例提供了一种确定注视目标的方法、系统、设备及存储介质,方法包括:将头部图片、头部位置掩码和注视向量空间拼接,获得第一输入参量,将第一输入参量输入到用于特征提取的第一主干网络中,以使第一主干网络对第一输入参量进行特征提取,获得第一主干网络输出的第一注视向量空间特征,将第一注视向量空间特征输入到粗粒度模块中,以使粗粒度模块对第一注视向量空间特征进行编码处理,获得粗粒度模块输出的粗粒度的第一三维注视向量,将第一三维注视向量和注视向量空间做矩阵乘法后获得注视区域热图,基于第一注视向量空间特征确定注视目标。本发明实现了对三维空间的场景信息的充分利用,使得本发明可以应用于广泛的三维场景中。
基于深度学习与one-hot编码的输电线路目标纠偏方法和系统
本发明公开了一种基于深度学习与one-hot编码的输电线路目标纠偏方法和系统,该方法包括:基于目标检测模型结构和损失函数训练模型,以预测零件位置,计算零件位置与画面中心的偏移量,根据偏移量调整云台或无人机航姿,使得目标处于画面中心。本发明可以高效快速对图像进行纠偏处理,保证任务高质量完成。
用于自动驾驶的标识牌识别方法及装置
本申请是关于一种用于自动驾驶的标识牌识别方法及装置。该方法包括:获取标识牌的边界框及边界框的多个顶点;根据标识牌的边界框,获取包括边界框外侧n个像素宽度的图像,n为大于深度学习模型识别的边界框的统计像素偏移误差值的正整数;在图像上生成多个角点块,多个角点块的每个角点块以多个顶点的每个顶点为中心,2m+1个像素为边长,m为小于n的正整数;根据多个角点块的每个角点块的梯度信息,获得每个角点块的边缘信息;根据每个角点块的边缘信息,获得每个角点块的交点;根据每个角点块的交点,重新获得标识牌的边界框。本申请提供的方案,能够精准地获得标识牌的边界框,提高获得标识牌顶点位置的精度。
基于Transformer的非接触式心率测量方法
本发明机器视觉、数据识别领域,具体涉及了一种基于Transformer的非接触式心率测量方法、系统及设备,旨在解决现有的对人脸心率测试中测量结果精度低、计算成本高的问题。本发明包括:获取设定时间段内包含人脸信息的待测视频帧序列;基于所述待测视频帧序列,通过人脸关键点模型获取人脸感兴趣区域图像序列;对所述人脸感兴趣区域图像序列进行预处理,并基于预处理后的所述人脸感兴趣区域图像序列,通过训练好的端到端Transformer模型获取设定时间段内的心率序列。本发明提高现有技术中对人脸心率测试的测量结果的精度,并降低计算成本。
基于履历文件的命名实体识别方法、装置和电子设备
本公开的实施例公开了基于履历文件的命名实体识别方法、装置和电子设备。该方法的一具体实施方式包括:获取履历文件;响应于确定履历文件的文件类型为目标文件类型,根据履历文件,生成至少一个文本区域图像;对至少一个文本区域图像中的每个文本区域图像进行图像分割,以生成子文本区域图像组;对子文本区域图像组集合中的每个子文本区域图像进行图像尺寸归一化处理,以生成归一化文本区域图像;识别归一化文本区域图像组集合中每个归一化文本区域图像包括的字符,以生成字符信息集合;根据字符信息集合,生成文本信息;根据字符信息集合、文本信息和目标命名实体识别模型,生成实体信息集合。该实施方式提高了实体识别的准确率。