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公开(公告)号：CN107516083A
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201710757108.9
申请日：2017-08-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向识别的远距离人脸图像增强方法，属于图像处理和人脸识别技术领域。本发明利用聚类算法将图像分块，对每一个图像块做基于伽马变换和对数变换相结合的非线性变换，从而增加图像的局部对比度，消除光照对图像的影响，恢复因距离因素丢失的高频分量，进而较好的恢复人脸图像细节信息。本发明方法利用图像非线性变换克服了光照和距离对图像质量的影响，当应用到人脸识别处理时，可以利用卷积神经网络进行稳健特征提取，然后计算特征的相似度进行识别，较大程度上提高了远距离人脸识别准确率。
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公开(公告)号：CN106339995A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610764066.7
申请日：2016-08-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/005 , G06T2207/10016 , G06T2207/20182 , G06T2207/30232
Abstract: 本发明公开了一种基于时空多特征的车辆阴影消除方法。本发明首先获取待处理视频帧图像的背景图像及初始前景区域，然后基于其获取色度、光谱方向和纹理特征的前景掩膜，并进行加权求和得到空域多特征前景概率谱图像，接着对空域多特征前景概率谱图像进行时间滑动窗的时域滤波，得到对应的时域前景概率谱，对时域前景概率谱进行加权处理后得到最终的前景掩膜，完成对视频帧图像的车辆阴影消除处理，本发明相较于传统基于单一特征和多特征级联的阴影去除方法，阴影去除更干净，前景轮廓更完整。在保障了较高的阴影辨识率的同时也维持较高的阴影检测率。
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公开(公告)号：CN103024331B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201210574060.5
申请日：2012-12-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘检测的视频去隔行方法，属于视频图像处理技术领域。本发明基于丢失场中待插值的像素在前后场中多个边缘检测的基础上，对丢失场的斜边像素及垂直方向的像素，选用不同的候选像素集进行插值恢复。同时，根据已处理像素位置的参数结果，统计参数的变化比并对后续相关参数进行动态自适应更新。克服了由于边缘检测不准确造成图像中出现不该有的插值亮点问题。本发明用于与数字视频去隔行相关的实际视频系统中，本发明计算简便，并行化高，处理的视频面质高。
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公开(公告)号：CN119761580A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411888809.2
申请日：2024-12-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06T3/4038 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06T5/50 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/098 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于双注意力时空图卷积的飞行器4D轨迹预测方法及系统，属于工智能时序预测技术领域。本申请利用自注意力机制对预定义邻接矩阵进行重构，并随着网络的训练不断进行优化以提高其泛化性。这有效解决了基于距离的预定义邻接矩阵无法充分反应动态场景中飞行器之间潜在关系的问题。在基于自注意力机制的可学习邻接矩阵的基础上，本申请利用图注意力网络进一步聚合节点之间的相关性，基于图注意力网络强大的全局信息汇聚能力对时空图进行额外的特征提取，使得模型能够捕捉节点之间更多的潜在联系，改善了传统图卷积运算无法有效聚合节点之间相关性的问题。进一步提升了飞行器未来轨迹预测的精确性。
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公开(公告)号：CN117853534A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410037199.9
申请日：2024-01-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/269 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及图像处理和计算机视觉领域技术领域，公开了一种基于事件相机计算光流的方法，方法包括：根据事件相机采集的数据和光流标签构造训练数据集，构建光流计算网络模型；将事件序列用图像进行转化成离散事件累积图像输入进光流计算网络模型中，运行光流计算网络模型；使用事件相机采集相同时间间隔的连续两段事件流数据，然后转化成离散时间累积图像，输入进训练好的光流计算网络模型中，计算该时间间隔内的空间图像平面内所有像素的位移作为光流，并存储。系统包括数据采集模块，光流计算模块和结果存储模块。本申请还公开了一种电子设备及计算机可读存储介质。本发明能够高效快速地估计出各像素点的运动，输出稠密光流。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116433516A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310325969.5
申请日：2023-03-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像处理和计算机视觉领域，具体为一种基于注意力机制的低照度图像去噪增强方法。该方法通过每个下采样单元之后加入的去噪模块，提取出真实低光照图像复杂背景中的隐藏噪声，以此提高整个网络模型的学习能力，减少训练时间。在去噪模块中，通过空洞卷积和标准卷积的组合，扩大了感受野，在提取出更多有用特征的同时减少了网络的深度，提高了去噪的效果和效率。在两个注意力单元同，通过拼接层有效利用全局特征和局部特征，提高浅层特征对深层特征的影响和去噪模型的表达能力，从而可以得到更好的重建图像，减小噪声对低光照图像增强的影响，使得低光照图像增强达到更好的效果。
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公开(公告)号：CN112104868B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011219665.3
申请日：2020-11-05
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04N19/119 , H04N19/186 , H04N19/96 , H04N19/593
Abstract: 本发明属于视频编码领域，具体提供一种针对VVC帧内编码单元划分的快速决策方法，用以解决现有通用视频编码（VVC）存在复杂度过高的问题。本发明主要利用梯度算子对当前帧内亮度编码块的纹理内容进行分析，评估亮度编码单元纹理的复杂程度，之后利用分区像素差异进一步的加强对纹理的预测，最后通过提取当前亮度编码单元的纹理信息，提前判断当前亮度编码单元的预测趋势，跳过可能性小的划分模式，减少了候选列表中划分模式数量，提前跳出划分模式的递归过程，有效的降低了VVC帧内编码的时间复杂度。
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公开(公告)号：CN107516083B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201710757108.9
申请日：2017-08-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向识别的远距离人脸图像增强方法，属于图像处理和人脸识别技术领域。本发明利用聚类算法将图像分块，对每一个图像块做基于伽马变换和对数变换相结合的非线性变换，从而增加图像的局部对比度，消除光照对图像的影响，恢复因距离因素丢失的高频分量，进而较好的恢复人脸图像细节信息。本发明方法利用图像非线性变换克服了光照和距离对图像质量的影响，当应用到人脸识别处理时，可以利用卷积神经网络进行稳健特征提取，然后计算特征的相似度进行识别，较大程度上提高了远距离人脸识别准确率。
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公开(公告)号：CN111160214A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911354164.3
申请日：2019-12-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数据融合的3D目标检测方法，该方法采用深度卷积网络实现，具体包括：首先提出了一种特征提取方法，将点云鸟瞰图和待检测目标图像进行特征提取；然后利用马尔科夫随机场模型(MRF)将3D点云数据利用空间约束条件编码进一个全局能量函数，来提取3D候选建议框；最后提出一种数据融合方式，将多模态数据进行融合，进行目标框的分类和回归。本发明提出的基于数据融合的3D目标检测方法，能有效提高检测网络在不同环境下对3D空间中感兴趣的不同目标的检测与定位性能，解决了道路环境下因为点云稀疏性而导致行人和车辆检测不佳的问题。
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