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公开(公告)号:CN103679691B
公开(公告)日:2016-11-16
申请号:CN201210360018.3
申请日:2012-09-24
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06K9/00798 , G06K9/00208 , G06K9/00791 , G06K9/00805
Abstract: 公开了具有高度的连续型道路分割物检测方法和检测装置。所述检测方法包括:获得包括该连续型道路分割物的视差图以及对应的U视差图;获取从前N帧的U视差图检测到该连续型道路分割物时的中间检测结果;利用所获得的中间检测结果,从当前帧U视差图检测该连续型道路分割物。
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公开(公告)号:CN103049735B
公开(公告)日:2016-02-03
申请号:CN201110310765.1
申请日:2011-10-14
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种检测图像中特定物体的方法,包括:感兴趣区域估计步骤,在输入的待处理图像中,估计包含所述特定物体的区域,作为感兴趣区域;特征确定步骤,确定所述感兴趣区域中物体的特征参数;物体能量确定步骤,根据物体的特征参数确定物体的能量;特定物体判别步骤,将所确定的物体的能量与预定阈值相比较,如果该物体的能量大于等于该预定阈值,则将该物体判别为所述特定物体。本发明还相应地提供一种检测图像中特定物体的设备。
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公开(公告)号:CN104424648A
公开(公告)日:2015-03-18
申请号:CN201310364526.3
申请日:2013-08-20
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06K9/00791 , G06T7/277
Abstract: 提供了一种对象跟踪方法和设备。所述对象跟踪方法包括:在当前帧视差图中检测对象的位置,其中对象的位置包括对象的尺寸和对象的中心;根据前预定帧视差图中检测出的对象的位置,预测当前帧视差图中对象的位置;在当前帧视差图中检测出的对象的位置与预测的对象的位置相匹配的情况下,利用前一帧视差图中检测出的对象的尺寸的置信度,对当前帧视差图中检测出的对象的位置进行校正,以获得校正的位置。
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公开(公告)号:CN103390269A
公开(公告)日:2013-11-13
申请号:CN201210147642.5
申请日:2012-05-11
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06K9/00798
Abstract: 本发明公开了一种具有高度的连续型道路分割物检测方法和装置,该检测方法包括:获得包括该连续型道路分割物部分的视差图、对应的U视差图和对应的V视差图;以及从平行于地面的切片对应的U视差图来检测该连续型道路分割物。根据本发明实施例的具有高度的连续型物体检测方法和装置,因为采用视差图和u视差图或v视差图,所以能够很好解决环境变化和几何形变的问题,另外通过利用切片切割三维物体,然后在切片的U视差图或V视差图上检测物体,能够解决例如垂直方向或水平方向的物体遮挡问题。
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公开(公告)号:CN102467655A
公开(公告)日:2012-05-23
申请号:CN201010532710.0
申请日:2010-11-05
Applicant: 株式会社理光
CPC classification number: G06K9/00228 , G06K9/6257
Abstract: 本发明提供一种多角度人脸检测系统,包括:输入装置,用于输入图像数据;混合分类器,包括用于初步检测出非人脸图像数据的非人脸拒绝层级分类器和多个为包含人脸的图像数据赋予角度标签的角度标签分类器;以及多个角度级联分类器,其中每个对应于相应的人脸角度,所述多个角度级联分类器之一接收对应的角度标签分类器所输出的附有角度标签的图像数据,并进一步检测所接收的附有角度标签的图像数据是否包含人脸。本发明还提供一种多角度人脸检测方法。
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公开(公告)号:CN106326810B
公开(公告)日:2019-12-24
申请号:CN201510358232.9
申请日:2015-06-25
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06K9/00
Abstract: 提供了一种道路场景识别方法及设备,所述道路场景识别方法包括:将包含所述道路场景的视差图划分为多个子图像区域;对于每个子图像区域,提取基于其中的各个像素点在世界坐标系的各平面中的投影信息构造的特征向量;将所述视差图划分为预定大小的单元格,并基于各个所述子图像区域的特征向量确定每个所述单元格的对应的子特征向量;基于各个单元格的子特征向量,利用通过统计学习方法预先训练得到的道路场景分类器,识别所述道路场景。
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公开(公告)号:CN106204460B
公开(公告)日:2019-12-13
申请号:CN201510219510.2
申请日:2015-04-30
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本发明提供了用于确定图像中的像素之间的相关性的方法和装置以及图像滤波方法。获取图像,对该图像进行图像处理以获得该图像中的每个像素的图像特征变化参数,其中像素的图像特征变化参数反映该像素的图像特征的变化程度,至少基于在该图像中的两个像素之间的像素的图像特征变化参数确定所述两个像素之间的相关性。由此,在度量两个像素之间的相关性时,考虑这两个像素之间的像素的图像特征的变化,从而能够准确地度量像素之间的相关性。
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公开(公告)号:CN105335934B
公开(公告)日:2018-10-26
申请号:CN201410250411.6
申请日:2014-06-06
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 提供了视差图计算方法和装置。获得目标场景的当前帧的左右灰度图像以及在当前帧之前的预定数量帧的历史信息;以所述左右灰度图像的任意一个作为参考图像,从所获得的左右灰度图像生成当前帧的初始视差图;基于该预定数量帧的历史信息对该参考图像进行分割;根据分割结果优化该初始视差图,将优化后的视差图作为当前帧的视差图。
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