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一种基于相机的深度估计进行激光雷达点云过滤的方法
本发明实施例涉及一种基于相机的深度估计进行激光雷达点云过滤的方法,所述方法包括:获取第一点云数据集合;获取第一场景图像数据;使用深度估计模型,对第一场景图像数据进行深度图像转换生成对应的第一深度图像数据;对各个第二像素点数据的第二像素数据进行深度数据转换处理,生成对应的第一像素点深度数据;在第一点云数据集合中将与各个第二像素点匹配的第一点云数据标记为对应的第一匹配点云数据;对各个第二像素点数据对应的第一匹配点云数据进行有效点云数据标记处理;在第一点云数据集合中,将未被标记为有效点云数据的第一点云数据滤除。通过本发明方法,可以最大化去除点云集合中的无效信息,可以提高点云正确度、降低点云计算量。
一种跌倒检测系统及其基于深度图像的跌倒检测方法
本发明公开了一种跌倒检测系统及其基于深度图像的跌倒检测方法,其中所述跌倒检测系统,包括一图像读取装置,所述图像读取装置读取并预处理深度图像;和一坐标处理单元,所述坐标处理单元接收到所述图像读取装置的深度图像信息,计算处理坐标信息,并根据坐标信息计算各个关节点的速度和加速度,通过判断上述特征信息,判断是否处于跌倒状态。利用深度图像进行运动检测、行为识别与跌倒检测,具有隐私保护的独特优势,能够在较注重隐私的室内进行全天候监护,且不受光照干扰。
语义分割模型训练方法、语义分割方法、装置及电子设备
本公开提供了一种语义分割模型训练方法、语义分割方法、装置及电子设备,涉及人工智能技术领域,尤其涉及计算机视觉和深度学习技术,具体可用于3D视觉场景下。具体实现方案为:在训练语义分割模型时,通过使用3D语义分割与2D语义分割一致性损失函数,使得3D分割结果与2D分割结果尽可能一致,从而利用3D信息来引导2D的语义分割,进而能够提升训练的模型的精度与鲁棒性。
箱式结构的形变检测方法、装置、电子设备及存储介质
本申请提供了一种箱式结构的形变检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质;方法包括:获取箱式结构的侧面的深度图像;基于所述深度图像的深度信息,从所述深度图像中识别出所述侧面包括的多个部件分别对应的区域;确定与至少一个所述部件对应的基准平面,并确定每个所述区域包括的像素点与所述基准平面之间的距离;基于每个所述区域包括的像素点与所述基准平面之间的距离,确定每个所述区域中的形变区域。通过本申请,能够高效且准确地检测出箱式结构发生形变的区域。
一种基于深度学习的风景道景观评价方法
本发明公开了一种基于深度学习的风景道景观评价方法,包括以下步骤:a.景观均质取样,采用风景道景观取样车,在车顶设置前、后、左、右四个取样摄像头,四个摄像头固定景观取样间隔时间,每隔固定的时间拍摄固定张数的风景道景观取样照片作为景观取样结果;b.深度学习,借助深度学习模型,在评价前期通过大量的不同时段、不同季节、不同特征路段的风景道景观取样照片,由深度学习模型进行景观特征提取,由人工对不同的景观特征赋予不同的权重,深度学习模型根据打分结果进行加权求和;c.景观取样输入、自动评价、结果输出。本发明提高了风景道景观质量评价效率;提高了评价精度;保证了景观采样的均质性。