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公开(公告)号：CN105551086A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510882157.6
申请日：2015-12-04
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T17/30
CPC classification number: G06T17/30 , G06T2200/08
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的个性化脚部建模与鞋垫定制方法，包括：获取被测者的脚部视频数据，对脚部视频数据中相邻的两帧图像进行特征点提取，并用利用光流法对相邻视频帧之间的特征点进行跟踪匹配，采用零均值归一化互相关系数ZNCC验证剔除其中不可靠的跟踪结果，并根据跟踪匹配的结果构造特征点的轨迹，对脚部视频数据中的关键帧进行选取，根据得到的特征点轨迹，并利用SFM方法对视频关键帧队列中的特征点轨迹进行三维重建，以生成脚部网格模型。本发明能够解决现有定制鞋垫中采集数据困难和成本过高的技术问题。
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公开(公告)号：CN105427385A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510897594.5
申请日：2015-12-07
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T17/30
CPC classification number: G06T17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于多层形变模型的高保真人脸三维重建方法。所述方法以视频图像序列作为输入数据，经过光流特征点检测与跟踪，人脸特征点提取与匹配、相机标定，从而利用运动恢复结构技术恢复相机参数与相机轨迹，提出了人脸多层次形变模型，进而进行纹理映射得到目标人脸的高保真人脸三维模型。本发明将形变模型技术与运动恢复结构技术结合起来，提出了人脸多层次形变模型，能够获得与目标人脸高度相似的重建结果，同时，本发明弥补了传统运动恢复结构出现的表面噪声的缺点，又能够利用运动恢复结构提供的人脸细节，通过本发明的方法重建得到的高保真人脸模型在人脸识别、个性定制化游戏、虚拟现实和安全部门的等领域拥有广泛的应用。
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公开(公告)号：CN104700414A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510127482.1
申请日：2015-03-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明为一种基于车载双目相机的前方道路行人快速测距方法，公开了一种适用于自动驾驶系统的双目行人检测和测距方法。方法通过基于学习的行人检测方法，训练行人检测模型，利用行人检测模型对双目场景中的行人进行检测。通过颜色特征和尺度不变特征计算左图像检测结果中选取的点在右图像中的匹配点，计算匹配对之间的视差值。通过寻找视差中值的方法得到检测结果准确的视差值，并根据相机坐标系与图像坐标系之间的几何关系计算行人与相机的距离。方法针对现有的基于双目的行人检测测距的方法中存在的计算速度慢，测距不够准确的问题，利用道路柱状模型加快检测速度，利用多特征点匹配提高道路场景中行人距离测量的准确性。
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公开(公告)号：CN105551086B
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201510882157.6
申请日：2015-12-04
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的个性化脚部建模与鞋垫定制方法，包括：获取被测者的脚部视频数据，对脚部视频数据中相邻的两帧图像进行特征点提取，并用利用光流法对相邻视频帧之间的特征点进行跟踪匹配，采用零均值归一化互相关系数ZNCC验证剔除其中不可靠的跟踪结果，并根据跟踪匹配的结果构造特征点的轨迹，对脚部视频数据中的关键帧进行选取，根据得到的特征点轨迹，并利用SFM方法对视频关键帧队列中的特征点轨迹进行三维重建，以生成脚部网格模型。本发明能够解决现有定制鞋垫中采集数据困难和成本过高的技术问题。
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公开(公告)号：CN104700414B
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201510127482.1
申请日：2015-03-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明为一种基于车载双目相机的前方道路行人快速测距方法，公开了一种适用于自动驾驶系统的双目行人检测和测距方法。方法通过基于学习的行人检测方法，训练行人检测模型，利用行人检测模型对双目场景中的行人进行检测。通过颜色特征和尺度不变特征计算左图像检测结果中选取的点在右图像中的匹配点，计算匹配对之间的视差值。通过寻找视差中值的方法得到检测结果准确的视差值，并根据相机坐标系与图像坐标系之间的几何关系计算行人与相机的距离。方法针对现有的基于双目的行人检测测距的方法中存在的计算速度慢，测距不够准确的问题，利用道路柱状模型加快检测速度，利用多特征点匹配提高道路场景中行人距离测量的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105426864A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510884340.X
申请日：2015-12-04
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00798
Abstract: 本发明公开了一种基于等距边缘点匹配的多车道线检测方法，包括：采集汽车前方道路图像，利用世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系之间的相互关系，对采集到的汽车前方道路图像做逆透视投影变化，以得到道路图像的鸟瞰图，对鸟瞰图进行边缘检测，并对检测到的边缘图进行预处理，对预处理后的边缘图中所有的边缘点进行局部区域匹配，保留匹配成功的边缘点对，并通过这些边缘点对得到特征点图，在特征点图中，依照特征点的分布对图像进行分块，并提取出包含一条车道线所有特征点，并且隔离属于其他车道线特征点的区域，作为一条车道线的候选区域。本发明能有效地解决现有方法中多车道线检测，定位弯曲车道线，区分实车道线还有虚车道线中遇到的技术问题。
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公开(公告)号：CN106886757B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201710043802.4
申请日：2017-01-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于先验概率图的多类交通灯检测方法及系统，属于计算机视觉技术领域。本发明方法首先提取交通灯正负样本图像的积分通道特征，采用Adaboost学习算法训练一个交通灯检测模型，再利用交通灯的分布规律构建先验概率图，对检测阈值进行自适应设置，采用软级联的方式对目标图像进行交通灯定位，最后再对交通灯进行分类识别，在识别前先对不同形状和状态的交通灯样本进行类别标记，训练一个多类分类器；再对交通灯图像区域进行类型识别。本发明还公开了一种基于先验概率图的多类交通灯检测系统，本发明技术方案经过大量样本的训练，不容易受噪声以及光照变化的影响，适用于复杂的城市交通场景。
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公开(公告)号：CN105426864B
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201510884340.X
申请日：2015-12-04
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于等距边缘点匹配的多车道线检测方法，包括：采集汽车前方道路图像，利用世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系之间的相互关系，对采集到的汽车前方道路图像做逆透视投影变化，以得到道路图像的鸟瞰图，对鸟瞰图进行边缘检测，并对检测到的边缘图进行预处理，对预处理后的边缘图中所有的边缘点进行局部区域匹配，保留匹配成功的边缘点对，并通过这些边缘点对得到特征点图，在特征点图中，依照特征点的分布对图像进行分块，并提取出包含一条车道线所有特征点，并且隔离属于其他车道线特征点的区域，作为一条车道线的候选区域。本发明能有效地解决现有方法中多车道线检测，定位弯曲车道线，区分实车道线还有虚车道线中遇到的技术问题。
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公开(公告)号：CN105427385B
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201510897594.5
申请日：2015-12-07
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于多层形变模型的高保真人脸三维重建方法。所述方法以视频图像序列作为输入数据，经过光流特征点检测与跟踪，人脸特征点提取与匹配、相机标定，从而利用运动恢复结构技术恢复相机参数与相机轨迹，提出了人脸多层次形变模型，进而进行纹理映射得到目标人脸的高保真人脸三维模型。本发明将形变模型技术与运动恢复结构技术结合起来，提出了人脸多层次形变模型，能够获得与目标人脸高度相似的重建结果，同时，本发明弥补了传统运动恢复结构出现的表面噪声的缺点，又能够利用运动恢复结构提供的人脸细节，通过本发明的方法重建得到的高保真人脸模型在人脸识别、个性定制化游戏、虚拟现实和安全部门的等领域拥有广泛的应用。
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公开(公告)号：CN106886757A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710043802.4
申请日：2017-01-19
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: G06K9/00825 , G06K9/628
Abstract: 本发明公开了一种基于先验概率图的多类交通灯检测方法及系统，属于计算机视觉技术领域。本发明方法首先提取交通灯正负样本图像的积分通道特征，采用Adaboost学习算法训练一个交通灯检测模型，再利用交通灯的分布规律构建先验概率图，对检测阈值进行自适应设置，采用软级联的方式对目标图像进行交通灯定位，最后再对交通灯进行分类识别，在识别前先对不同形状和状态的交通灯样本进行类别标记，训练一个多类分类器；再对交通灯图像区域进行类型识别。本发明还公开了一种基于先验概率图的多类交通灯检测系统，本发明技术方案经过大量样本的训练，不容易受噪声以及光照变化的影响，适用于复杂的城市交通场景。
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