申请/专利权人：山东华时数字技术有限公司

申请日：2024-01-18

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117593592B

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06T17/00;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/08;G06V20/50;G06N3/0442;G06N3/045;G06V10/44;G06N20/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2024.03.12#实质审查的生效;2024.02.23#公开

摘要：本发明涉及三维图像处理技术领域，具体为车底异物智能扫描识别系统及方法，系统包括车型识别模块、环境感知模块、多尺度重建模块、图论优化模块、动态图像处理模块、边缘识别模块、异构计算加速模块、预测式扫描模块。本发明中，通过支持向量机算法和卷积神经网络增强车辆类型的识别与深度特征分类，多传感器数据融合技术结合自适应调整算法适应不同环境，动态三维重建技术允许在不同精度和速率下工作，适应复杂环境，图论优化和长短期记忆网络模型提升图像特征分析效率，优化动态变化处理，小波变换技术和形态学分析方法细致识别边缘特征，异构计算加速模块通过高效调度和加速处理流程，提高计算效率，预测式扫描模块优化扫描过程。

主权项：1.车底异物智能扫描识别系统，其特征在于：所述系统包括车型识别模块、环境感知模块、多尺度重建模块、图论优化模块、动态图像处理模块、边缘识别模块、异构计算加速模块、预测式扫描模块；所述车型识别模块基于车底图像，采用支持向量机算法进行车辆类型的初始识别，接着应用卷积神经网络进行深度特征提取和分类，对车辆类型进行识别，并为扫描流程匹配模式，生成车型识别数据；所述环境感知模块基于车型识别数据，采用多传感器数据融合技术，结合自适应调整算法，分析并调整扫描设备的参数，包括光照强度和扫描速度，匹配差异化环境条件，生成环境匹配参数；所述多尺度重建模块基于环境匹配参数，采用动态三维重建技术，根据车型和环境条件调整扫描策略和重建算法，基于精度或速率进行三维图像重建，生成三维重建图像；所述图论优化模块基于三维重建图像，采用图像到图结构转换技术和图论分析方法，分析图像中的关键特征及其相互关系，优化特征识别和分类过程，生成优化后的图像特征；所述动态图像处理模块基于优化后的图像特征，应用长短期记忆网络模型和时间序列分析技术，处理连续的扫描数据，对车辆底部动态变化进行响应，生成动态处理数据；所述边缘识别模块基于动态处理数据，采用小波变换技术和形态学分析方法，进行边缘特征提取和分析，识别并分割车底环境中的异物边缘，生成边缘识别结果；所述异构计算加速模块基于边缘识别结果，应用异构资源调度算法和神经网络加速技术，对处理流程进行调度和加速，进行物体识别，生成加速处理数据；所述预测式扫描模块基于加速处理数据，采用运动预测模型和扫描参数动态调整策略，预测车辆未来位置和轨迹，优化扫描过程，生成预测扫描结果；所述车型识别数据包括车辆类别、尺寸参数、形状描述，所述环境匹配参数包括光照强度设定、扫描速度设定，所述三维重建图像包括精度模式图像、速度优先模式图像，所述优化后的图像特征包括关键节点、空间关系图谱，所述动态处理数据包括动态特征序列、变化趋势分析，所述边缘识别结果包括异物边界线、边缘特征数据，所述加速处理数据包括加速识别结果、处理时间记录，所述预测扫描结果包括位置预测数据、轨迹估计图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东华时数字技术有限公司 车底异物智能扫描识别系统及方法

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