一种基于预测和残差细化网络的道路提取方法

    公开(公告)号:CN110781776A

    公开(公告)日:2020-02-11

    申请号:CN201910959220.X

    申请日:2019-10-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于预测和残差细化网络的道路提取方法,针对道路目标的不同特征,设计了预测网络和残差细化网络组合的航拍图像道路提取算法。预测网络采用Encoder-Decoder结构,为了保留丰富的低维细节特征以及高维语义特征,增加了低维特征向高维特征的跳连接,进行多级特征融合,减少信息损失;其次,预测网络结合了空洞卷积模块(Dilation Convolution Module,DCM)和多层池化模块(Multi-kernel Pooling Module,MPM),能够充分地获得图像的上下文信息和道路边缘信息,提高道路边缘检测能力。残差细化网络将对预测网络产生的初始道路预测结果进行细化,改善预测网络由于噪声产生的道路模糊化,网络还融合了BCE、SSIM以及IoU损失函数进行监督训练,减少道路信息损失,有利于提取完整的道路结构。

    基于计算机视觉的羽毛球落点位置预测方法

    公开(公告)号:CN109087328A

    公开(公告)日:2018-12-25

    申请号:CN201810549488.1

    申请日:2018-05-31

    Abstract: 本发明涉及基于计算机视觉的羽毛球落点位置预测方法,根据羽毛球比赛视频得到的视频帧图片,以场地中心为原点,计算出视频帧图片中羽毛球场地与模型场地之间的透视变换关系,确定羽毛球场地模型;然后由运动区域检测模块采用时间差分法区分出运动区域和背景部分;对差分图像进行二值化处理,图像分割,轮廓跟踪进而提取出羽毛球的特征信息;采用轨迹跟踪算法确定羽毛球的飞行轨迹;采用卡尔曼滤波算法对羽毛球的轨迹落点位置进行预测;根据轨迹落点位置,采用透视变换法转变到实际羽毛球场地的坐标,从而实现对羽毛球落点位置的预测。本方法能够适用于光照渐变、风速影响、气流影响或者羽毛球速度很快时的复杂场景下的羽毛球落点位置的预测。

    磁共振无线MISO充电电路
    15.
    实用新型

    公开(公告)号:CN207410122U

    公开(公告)日:2018-05-25

    申请号:CN201721454363.8

    申请日:2017-11-03

    Abstract: 本实用新型提供一种磁共振无线MISO充电电路,由电源模块S1、DDS信号发生模块S2、阻抗测量模块S3、阻抗匹配模块S4、收发线圈模块S5以及接收电路给负载供电模块S6,收发线圈模块S5包括两个或以上发射线圈S51和一个接收线圈S52,接收线圈S52连接负载供电模块S6;DDS信号发生模块S2设置与各发射线圈S51分别相应的DDS信号发生器;阻抗测量模块S3包括与各发射线圈S51分别相应的阻抗测量电路,阻抗匹配模块S4包括与各发射线圈S51分别相应的阻抗匹配电路,每个发射线圈S51相应的阻抗匹配电路包括两个不同类型的阻抗匹配网络,两个不同类型的阻抗匹配网络分别连接相应的发射线圈S51。

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