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公开(公告)号：CN113657144A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110741122.6
申请日：2021-07-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出了一种桥梁区域通航船舶的快速检测和跟踪方法，解决了现有桥区通航船舶辨识所需设备昂贵、计算代价大的问题，如下：在对应航道的桥梁关键位置布设监控相机，采集航道监控视频并在视频中标注航道或者河岸位置；对关键帧使用稀疏表示算法对监控图像中水面部分进行处理，得到船舶疑似位置；并利用训练好的船舶判别器对疑似船舶进行确认；建立通航船舶在桥区的像素运动方程，并对所有帧使用运动方程进行船舶位置的预测，同时使用关键帧的船舶确认结果修正运动方程，从而可以对桥区多个通航船舶进行检测和追踪。本发明便捷、准确，提升了桥梁区域船舶定位的准确度和稳定性，有效提升检测效率。
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公开(公告)号：CN111582270A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010334904.3
申请日：2020-04-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于高精度的桥梁区域视觉靶标特征点的识别追踪方法，属于桥梁工程健康监测领域。方法是：步骤一、根据靶标特征采用背景分离提取视频单帧图像中包含靶标的小区域作为感兴趣区域；步骤二、对所提取的感兴趣区域进行角点检测，通过在感兴趣区域内滑动高斯窗口检测灰度变化确定角点；步骤三、计算选定高斯窗口内像素的一阶偏导数，并构建灰度协方差矩阵，选择误差接近椭圆的点作为候选点；步骤四、对上述候选点进一步采用奇异值分解确定角点，对相邻两帧进行匹配判断最终确定角点；步骤五：从步骤二至此步骤往复循环，对视频各帧进行角点匹配与追踪，检测追踪每帧角点，直至视频结束。本发明用于桥梁区域视觉靶标特征点的识别追踪。
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公开(公告)号：CN119360232A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411171190.3
申请日：2024-08-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/00 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06T7/90 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种基于预训练视觉大模型的既有城市公园属性分区辨识方法，属于测绘地理信息服务领域，解决了现有辨识方法受到人工主观性影响导致效率低下的问题，包括：创建既有城市公园属性分区辨识数据集；选取在大规模图像分割数据集上预训练好的视觉大模型SAM进行既有城市公园平面图像的属性分区粗提取过程；对视觉大模型SAM图像嵌入后的部分进行修改并融入粗提取结果，形成细提取视觉大模型；采用多层级分割损失使用既有城市公园属性分区辨识数据集对细提取视觉大模型进行训练，使用训练好的细提取视觉大模型对待辨识的既有城市公园平面图像进行处理，生成既有城市公园属性分区辨识结果。本发明大幅度提升了既有城市公园属性分区辨识准确率的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113657147A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110746820.5
申请日：2021-07-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种针对大尺寸施工场地的施工人员统计方法，如下：利用无人机对大尺寸施工场地进行拍摄以获取图像序列，使用图像拼接方法对图像序列进行拼接形成施工场地全景图像；利用行人识别数据集对施工人员检测器进行预训练后，使用无人机拍摄的施工人员数据集进行迁移训练，及对施工车辆数据集进行施工车辆检测器的训练，然后将两个检测器进行集成形成人员车辆检测器；使用重叠的滑动窗口对全景图像进行裁剪形成子图像，使用施工人员车辆检测器对子图像进行检测，将检测到的施工人员和车辆局部坐标转换成全景图像下的整体坐标，对结果过滤后进行施工人员数量和位置的统计。本发明提升了公路工程现场施工人员统计的准确度和稳定性。
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公开(公告)号：CN110033411B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201910292872.2
申请日：2019-04-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明涉及一种基于无人机的公路施工现场全景图像高效拼接方法通过航拍图像的地理信息坐标和姿态参数修正、关键拼接区域选取、特征点高效匹配、基于最佳缝合线和图像融合的快速图像拼接，解决了无人机在巡航过程中产生的局部坐标系偏差、整幅图像特征点匹配低效率、以及由于动态目标产生的拼接模糊和鬼影问题，具有实时传输图像数据、全局监督、准确度好、效率高、成本低、方便灵活等优点，为实现整个施工现场自动化、智能化的全局安全监督管理奠定了基础。本发明适用于公路工程施工现场的全局安全监督管理。
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公开(公告)号：CN111797681A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010434487.X
申请日：2020-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于计算机视觉的挖掘机姿态智能估计方法，是为了解决现有的挖掘机姿态估计成本高、精度低等缺点而提出的，包括：采集各种背景下的挖掘机不同姿态的可见光图像，使用矩形框标注挖掘机机械臂的三个节点；根据节点信息设计高斯热力图生成方法代替单个点信息；构造对应的深度全卷积神经网络结构和目标函数，使用数据集训练网络，将待估计图像输入网络后得到估计结果。本发明便捷、准确，较大幅度地提升了挖掘机姿态估计的准确性，适用于土木工程施工现场安全管理与监督领域。
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公开(公告)号：CN111783672A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010627632.6
申请日：2020-07-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种提高桥梁动位移精度的图像特征辨识方法，涉及一种桥梁位移测量方法。桥梁视频图像采集，视觉靶标在视频内部；对图像进行特征点检测，计算图像中每个像素点的Hessian矩阵，并采用高斯函数卷积处理，极值处为特征点；采用近邻比值提纯法提纯，初步筛选正确特征匹配点；采用正反双向提纯法进行提纯，剔除不满足要求的特征点；采用主方向夹角法进行提纯，将两帧图像中的特征点对应的角度进行差值，与角度阈值比较进一步将错误点剔除；逐帧进行帧间匹配，得到每帧图像的特征点。解决现有基于特征点识别桥梁图像计算复杂、错误匹配点过多以及位移测量精度不高的问题，能够实现桥梁区域靶标特征点的精确快速识别与追踪。
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公开(公告)号：CN110008863A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910220450.4
申请日：2019-03-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于高分辨率桥梁区域船舶图像的高效多尺度采样方法，解决了现有的采样方法计算成本过高、速度过慢的缺点，包括：提出针对高分辨率图像的重叠二分法，根据待测最小目标占整体图像比重确定采样层数，第一层采样为将整体图像长宽方向各进行二分，第二层采样在第一层基础上将子图像长宽方向各进行二分，如此循环；为进一步优化提出针对高分辨率船舶图像的基于注意力机制的重叠二分法，使用稀疏低秩分解方法将整体图像进行分解，其中稀疏分量即为船舶显著区域图，将重叠二分法中产生的候选窗口按照包含显著图的占比进行排序，确定截断阈值后产生基于注意力机制的候选窗口集。本发明便捷、准确，提升了船舶识别的效率。
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