上海交通大学设计研究总院申请融合机理与图像深层特征的低能见度行驶风险识别专利,提高低能见度行驶风险识别的准确性

金融界 2025-02-13 13:19:52

金融界2025年2月13日消息,国家知识产权局信息显示,上海交通大学设计研究总院有限公司申请一项名为“融合机理与图像深层特征的低能见度行驶风险识别方法”的专利,公开号CN119399730A,申请日期为2024年10月。

专利摘要显示,本发明涉及智能交通技术领域,具体公开了融合机理与图像深层特征的低能见度行驶风险识别方法,构建多维度能见度机理特征指标体系,基于车载图像数据提取边缘特征、深度特征和介质传输系数特征的指标值;搭建卷积神经网络模型,通过微调大型数据集上的预训练模型引入跨域知识,获取车载图像的能见度深层特征建立融合机理特征与深层特征的低能见度行驶风险辨识模型,利用自注意力机制自适应分配不同场景下的特征重要度;设置焦点损失函数,赋予低能见度难辨识样本更大的损失权重,再通过随机梯度下降算法更新模型参数,得到低能见度行驶风险辨识模型。

天眼查资料显示,上海交通大学设计研究总院有限公司,成立于1986年,位于上海市,是一家以从事专业技术服务业为主的企业。企业注册资本5000万人民币,实缴资本1000万人民币。通过天眼查大数据分析,上海交通大学设计研究总院有限公司参与招投标项目1299次,专利信息14条,此外企业还拥有行政许可11个。

本文源自:金融界

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