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公开(公告)号：CN111461008A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010247654.X
申请日：2020-03-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了结合场景透视信息的无人机航拍目标检测方法。所述方法包括以下步骤：输入当前无人机航拍图像，使用主干网络提取图像特征金字塔；通过当前无人机传感器获取动态透视估计参数；通过其他已检测航拍图像集计算静态透视估计参数；使用动态透视估计参数以及静态透视估计参数计算图像场景透视估计图；构建区域生成网络，筛除透视适配性差的锚点，生成感兴趣区域；计算各个感兴趣区域符合透视关系的区域特征；执行分类和定位，输出目标检测结果。本发明通过结合场景透视信息，同时提高了无人机航拍目标检测的精度和速度。
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公开(公告)号：CN107123164B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201710151230.1
申请日：2017-03-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开保持锐利特征的三维重建方法系统。该方法包括：1)采用扩展到三维空间的二维图像滤波方法对输入并经过粗配准的点云进行平滑去噪；2)采用改进的区域生长方法对平滑后的粗配准点云进行离群点移除；3)采用基于kd‑tree加速的ICP算法对移除离群点后的粗配准点云进行精配准；4)采用基于邻域查找和边界点检测的融合方法对精配准点云进行融合；5)采用基于特征点检测和自适应步长更新方法对融合后的精配准点云进行表面重建。三维重建系统由点云预处理模块、点云合并模块、表面重建模块组成，基于本发明方法实现的三维重建系统能够保持重建模型表面边缘处的锐利特征，且在保证精度的前提下兼顾重建速度。
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公开(公告)号：CN109784176A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811535899.1
申请日：2018-12-15
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开车载热成像行人检测RoIs提取方法与装置。所述方法包括通过十字扫描算法求取图像像素的低、高阈值，利用自适应双阈值分割算法实现RoIs生成；离线统计数据集中行人目标的空间灰度分布获得RoIs对称性判别指标和在线度量RoIs空间灰度分布，滤除不具备对称性的RoIs；离线统计数据集中行人目标的动态特性获得RoIs动态性判别指标和在线度量RoIs动态特性，滤除不具备动态性的RoIs。所述装置包括：RoIs生成模块和RoIs过滤模块；所述过滤模块包括第一级过滤器和第二级过滤器。本方法能够在兼顾行人检测召回率的前提下，提高行人检测精度并降低系统计算开销。
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公开(公告)号：CN108509262A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810225191.X
申请日：2018-03-19
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提出面向车载行人检测系统的DM6437软件结构设计方法。该方法包括对车载行人检测系统的视频帧处理流程和视频帧检测流程进行设计，并由DSP/BIOS的两个线程分别执行这两个流程，以低优先级任务循环执行视频帧检测流程，以BIOS时钟函数触发高优先级软中断启动视频帧处理流程，以乒乓方式同步视频帧处理流程与视频帧检测流程。视频帧检测流程包括跟踪环节和检测环节。视频处理流程以稳定帧率输出经同步标记检测结果的视频帧。本发明提供的方法通过解耦行人检测系统的视频帧处理流程和视频帧检测流程，保证输出帧率和检测帧率，并将计算资源优先用于近距离行人检测。
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公开(公告)号：CN104091171B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201410318599.3
申请日：2014-07-04
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于局部特征的车载远红外行人检测系统及方法，经过局部自适应阈值分割和形态学处理从红外图像中搜索候选区域；构建三级级联分类器对候选区域进行分类，第一级自适应或固定方式定位行人头部，依据头部与邻近背景的亮度差异进行行人分类，第二级提取行人躯干，根据行人躯干与背景热源的灰度分布差异进行行人分类，第三级融合方向梯度直方图和局部二值模式特征，通过三分支结构的支持向量机实现行人分类；进一步，通过多帧校验筛选级联分类结果，将筛选结果与候选区域进行最近邻匹配，填补漏检行人。系统包括：候选区域选取模块、分类器离线训练模块、级联分类模块、多帧校验与近邻匹配模块。本发明能够兼顾检测准确率和检测速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111144376B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN201911421577.9
申请日：2019-12-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了视频目标检测特征提取方法。所述方法包括：使用主干网络逐帧提取当前视频序列主干特征；构建多分支膨胀卷积层逐帧提取当前视频序列主干特征的多个尺度特征，通过缓冲卷积层逐帧融合主干特征和多个尺度特征，逐帧获得当前视频序列尺度感知特征；逐帧映射邻近帧的尺度感知特征至当前帧获得当前帧映射特征，聚合当前帧尺度感知特征和映射特征获得当前帧特征，使用区域生成网络生成当前帧RoIs；分别构建位置敏感和上下文敏感的RoIs特征提取网络分支分别提取当前帧RoIs特征，点乘融合两分支RoIs特征获得优化的当前帧RoIs。本发明通过解决视频目标的多尺度和形变异常问题，提高视频目标检测精度。
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公开(公告)号：CN109993269B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910189248.X
申请日：2019-03-13
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开基于注意力机制的单张图像人群计数方法。所述方法包括对当前图像进行逐通道像素Z‑Score归一化；设计4+2+2网络提取图像纹理特征；设计编‑解码网络提取图像全局注意力特征；逐通道将纹理特征与全局注意力特征进行元素乘，生成融合特征；对融合特征进行1*1卷积运算生成人群密度图，对人群密度图进行积分获得计数结果。本方法设计的网络能够端到端地进行训练和测试，能够提高行人非均匀分布场景下的人群计数精度，在World Expo10数据集的5个测试场景中平均计数误差不大于3.28人。
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公开(公告)号：CN108509262B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201810225191.X
申请日：2018-03-19
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提出面向车载行人检测系统的DM6437软件结构设计方法。该方法包括对车载行人检测系统的视频帧处理流程和视频帧检测流程进行设计，并由DSP/BIOS的两个线程分别执行这两个流程，以低优先级任务循环执行视频帧检测流程，以BIOS时钟函数触发高优先级软中断启动视频帧处理流程，以乒乓方式同步视频帧处理流程与视频帧检测流程。视频帧检测流程包括跟踪环节和检测环节。视频处理流程以稳定帧率输出经同步标记检测结果的视频帧。本发明提供的方法通过解耦行人检测系统的视频帧处理流程和视频帧检测流程，保证输出帧率和检测帧率，并将计算资源优先用于近距离行人检测。
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公开(公告)号：CN111160190A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911331883.3
申请日：2019-12-21
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开面向车载行人检测的分类辅助核相关滤波跟踪方法。车载行人检测是循环执行过程，包括RoIs提取、RoIs跟踪和RoIs分类。分类辅助核相关滤波跟踪方法包括RoIs检测链和目标预测：RoIs检测链以数据结构形式存储RoIs，包括位置、宽高、分类状态、生命周期属性和核相关滤波属性；当前循环，基于RoIs检测链逐RoIs匹配输入帧RoIs，匹配成功，更新RoIs位置和宽高并提交RoIs分类，匹配失败，当且仅当RoIs分类状态为目标时提交目标预测，否则提交RoIs分类；目标预测根据核相关滤波跟踪输出的RoIs响应图计算当前RoIs的跟踪置信度，根据核相关滤波跟踪预测的RoIs计算RoIs位置置信度，跟踪置信度大于阈值且RoIs位置置信度不小于零更新当前RoIs位置并提交RoIs分类，否则当前RoIs提交RoIs分类。
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公开(公告)号：CN103198332B
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201310104777.8
申请日：2013-03-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开一种实时鲁棒的远红外车载行人检测方法。该方法利用像素梯度的垂直投影捕捉输入图像中潜在的行人预选区域，采用局部阈值化方法和形态学后处理技术从行人预选区域中搜索感兴趣区域；提取多级熵加权梯度方向直方图特征描述感兴趣区域并输入支持向量机行人分类器进行在线感兴趣区域判断，通过多帧校验筛选行人分类器判断结果实现行人检测。根据样本高度分布划分训练样本空间，构建三分支结构的分类框架；结合自举法和提前终止法迭代收集困难样本和训练行人分类器。本发明不仅提高了行人检测的准确率，还能降低虚警率、改善输入图像处理速度和分类器泛化能力，提供了一种有效的夜间车载辅助行人预警方法。
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