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公开(公告)号：CN114998382B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202210444849.2
申请日：2022-04-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/215 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/28 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于掩膜信息的在线更新目标跟踪方法，涉及计算机视觉，目标跟踪技术领域。该方法主要由特征提取模块、目标定位模块、目标分割模块和细化模块组成，为了保持跟踪算法的实时性，本方法选择使用ResNet‑18的前三层特征作为骨干特征网络，细化模块的输入为图片本身，其对图片直接使用细粒度模块提取特征，意在最大程度保留目标的细节信息。网络首先对目标图片进行特征提取，将得到的特征输入到目标定位模块中，得到目标鲁棒的定位信息并每隔25帧对该模块网络参数进行在线更新，再将定位信息输入到目标分割模块中，得到目标的预测掩膜，最终通过细粒度模块进行上采样还原为输入尺寸，得到目标的跟踪结果。
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公开(公告)号：CN117726513A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311574125.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，涉及一种基于彩色图像引导的深度图超分辨率重建方法及系统，包括：获取低分辨率的深度图像和相同场景下高分辨率的彩色图像；采用基于全局‑局部的特征提取网络对两种不同模态下的图像进行特征提取，得到两种图像的特征信息；采用特征重建网络对两种不同模态下的图像特征进行融合，重建得到高分辨率的深度图，本发明采用基于全局‑局部的特征提取网络和特征重建网络组成深度图超分辨率重建模型，能够以更少的参数量在两个模态上选取具有代表性的特征，更好地利用彩色图像中的信息重建出高分辨率的深度图像。
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公开(公告)号：CN116433483A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310203802.1
申请日：2023-03-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T3/40 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，涉及计算机视觉，具体涉及一种用于复杂退化场景的图像盲超分辨率重建方法；所述方法包括获取复杂退化场景下的低分辨率图像；采用双分支预测结构的退化估计网络估计出退化先验信息，所述退化先验信息包括模糊核和噪声图；采用超分辨率重建网络对所述低分辨率图像和所述退化先验信息进行处理，重建得到高分辨率图像。本发明在复杂退化场景下充分估计模糊核以及噪声等退化信息，并利用超分辨率网络中去噪模块和去模糊模块利用估计的退化特征信息指引图像重建。本方法充分考虑利用复杂退化场景的退化特征信息实现图像盲超分辨率重建的功能，从而获得高质量的高分辨率图像。
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公开(公告)号：CN110087280B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN201910401712.7
申请日：2019-05-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于信标消息的车辆密度估算方法，属于车载自组织网络领域。该方法包括：S1：车辆通过信标消息，收集和处理周围车辆的交通信息，构建车辆邻居节点信息表，根据邻居节点信息表中的信息计算车辆的邻居节点数量；S2：根据构建的邻居节点信息表，将车辆邻居节点的分布情况进行分类，结合每个邻居节点的分布类别计算邻居节点在估算车辆通信范围内的留存时间，根据留存时间更新邻居节点信息表；S3：建立车辆的车间距离分布函数，求取对应分布函数的最大似然估计来估算车辆密度。
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公开(公告)号：CN112927165A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110304208.2
申请日：2021-03-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于NSST域三维块匹配的SAR图像相干斑抑制方法，属于雷达信号处理技术领域。该方法基于BM3D去噪框架，使用灰度理论进行相似性度量，在NSST域对相干斑进行两次去噪滤除，具体包括：灰度相似块匹配，NSST域相干斑滤除和聚集；在第二次去噪时，利用原图像和基础估计结果进行联合维纳滤波输出最终的相干斑抑制SAR图像。本发明同时利用了SAR图像的自相关性和稀疏性，不仅利用灰度相似块匹配方法增加相似块匹配的鲁棒性，并且在最优稀疏性的NSST域进行相干斑滤除，能够在去除相干斑的同时尽量保留图像的边缘纹理信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111325727A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010102528.5
申请日：2020-02-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于局部熵和水平集算法的颅内出血区域三维分割方法，属于图像处理技术领域。该方法包括：S1：输入多帧MRI图像；S2：初始化水平集函数，设置参数惩罚项系数和高斯核函数的大小；S3：计算局部熵和自适应长度项系数，根据推导式迭代计算全局和局部项的均值；S4：利用计算出的局部熵作为自适应权重模型调整全局项和局部项的权重，利用计算出的自适应长度项系数来改变曲面演化速度；S5：利用梯度下降法演化水平集函数，对图像进行三维分割。本发明特征在于相较于传统图像分割方法，易于实现，无需花费大量时间提取图像特征、调节系统参数；还保证了对多帧颅内出血的MRI图像进行三维分割。
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公开(公告)号：CN109859242A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910040310.9
申请日：2019-01-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种预测自适应学习的目标跟踪方法，属于图像处理领域。该方法具体包括：S1：输入第t帧图像，利用运动向量预测目标位置；S2：通过LogGabor滤波器获得相位一致性图像；S3：采集正、负样本，利用随机稀疏矩阵的提取特征，并计算正负样本的压缩特征；S4：选取朴素贝叶斯分类器响应最大的候选位置作为当前帧的目标；S5：计算目标窗口相似度来自适应地更新分类器；S6：输出第t帧的目标位置及更新后的模型参数。本发明在跟踪成功率上有显著提升，平均中心误差明显降低，提高了原算法在光照变化、遮挡等情况下的跟踪精度，有着良好的跟踪性能。
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公开(公告)号：CN109859131A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910088105.X
申请日：2019-01-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度自相似性与共形约束的图像复原方法，属于图像处理领域。该方法包括：S1：输入训练好的GMM，用最大期望算法训练GMM，训练集为BSD500；S2：输入源图像，初始化退化图像；S3：将退化后的图像分块，通过GMM进行图像多尺度相似块分类；S4：计算每类图像块邻居间与其对应的稀疏系数在低维空间几何角度的比例，并找出最大共形比例；S5：通过图像整体稀疏系数矩阵的低秩性求得稀疏系数矩阵；S6：在稀疏表示模型下，构建多尺度相似模块与共形约束的目标函数；S7：利用ADMM求解目标函数，输出复原图像。本发明利用马氏距离度量多尺度相似块，充分挖掘图像潜在信息，使得相似块分类结果更准确。
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公开(公告)号：CN104869605A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510103629.3
申请日：2015-03-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于应急通信的AODV路由稳定度改进方法，该方法涉及AODV路由协议中链路稳定度参考值的衡量以及根据链路稳定度寻找路由的方案。该方法首先根据收到的HELLO消息的时间间隔计算链路稳定度，然后将下一跳节点的链路稳定度添加到RREQ消息中，在路由跳数允许范围内，寻找所有可用路由，选择路由稳定度最大的路由向源节点回复RREP消息。采用本发明技术方案，可以提高Ad Hoc网络的路由有效连接时间，降低网络节点功耗，达到较稳定的通信服务质量。
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公开(公告)号：CN104519325A
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201410835655.0
申请日：2014-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N7/18 , H04N21/647
Abstract: 本发明请求保护一种基于4G网络的无线视频监控系统自适应保障方法，涉及无线视频监控领域，应用于视频采集终端与监控中心之间视频传输的可靠性保障，包括步骤：视频采集终端进行视频数据的采集编码，利用4G网络将视频数据传输至监控中心；监控中心对接收到的视频数据统计分析后生成控制报文，并将控制报文发送至视频采集终端；视频采集终端依据控制报文动态调节视频参数、控制丢包重传以及调节发送缓冲区大小。本发明可以根据无线信道带宽的变化特征动态调节视频图像的质量，保障视频图像的稳定性，且本发明基于4G网络，具有时延小、高带宽等优势。
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