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公开(公告)号：CN111626308A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010322368.5
申请日：2020-04-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量卷积神经网络的实时光流估计方法，包括：给定相邻两帧图像，构建参数共享的多尺度特征金字塔；在构建的特征金字塔的基础上，采用反卷积操作构建第一帧图像U型网络结构进行多尺度信息融合；初始化最低分辨率光流场为零，第二低分辨率估计的光流被上采样后，对第二帧匹配特征进行基于双线性采样的变形操作；对第一帧的特征及第二帧变形后的特征进行基于内积的局部相似性计算，构建匹配代价，并进行代价聚合；将多尺度特征、上采样的光流场及代价聚合后的匹配代价特征作为光流回归网络的输入，估计该分辨率下的光流场；重复，直至估计出最高分辨率下的光流场。通过本发明，对光流估计更准确，模型轻量高效，实时快速。
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公开(公告)号：CN108122236B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201711363657.4
申请日：2017-12-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开一种基于距离调制损失的迭代式眼底图像血管分割方法，其采用以下步骤：(0)采集彩色眼底图像形成原始图像；(1)原始图像的规范化处理；(2)迭代训练基于距离调制损失的稠密卷积神经网络；(3)利用训练好的稠密卷积神经网络迭代式分割血管。本方法能处理不同采集情况下的彩色眼底图像，能够为眼科医生提供交互式的血管分割体验，对血管检测更具鲁棒性，为后续的辅助诊断提供可靠保障。
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公开(公告)号：CN105701800B
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201511031173.0
申请日：2015-12-31
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种图像处理技术领域的多模图像匹配方法，应用于多光谱图像处理；所述方法步骤包括：第一步、对待匹配图像进行显著性区域提取；第二步、在图像显著性区域中进行特征提取，考虑多模图像的差异性，特征提取过程需要经过导引滤波，突出边缘特征同时抑制噪声，再提取边缘特征，获得不同图像的共同特征；第三步、进行基于互信息的图像匹配。本发明所述方法在对多模图像匹配过程中达到良好的效果，输出的相关参数也能够应用于多个领域。
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公开(公告)号：CN108763156A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810526436.2
申请日：2018-05-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于凹凸规划的快速近似方法，应用在采用非正定核的逻辑回归模型中，所述方法包括：将非正定核的逻辑回归模型拆解成两个凸函数之差的形式，对其中一个凸函数进行一阶泰勒展开，得到一个凸优化问题，并对所述凸优化问题进行迭代求解直到得到相应的求解结果，在所述求解结果的基础上继续对所述凸函数进行一阶泰勒展开，交替迭代以上流程，直至收敛。从而可以实现凹凸规划的快速求解过程，对大数据规模下的高维数据具有很好的分类效果以及收敛速度，方法实现简单，易于操作。
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公开(公告)号：CN104599241B
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201410742584.X
申请日：2014-12-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种全自动高效计算的颜色一致性方法，该方法对原始彩色RGB图像先计算各自颜色通道的均值，然后通过颜色均值计算图像的均值，利用得到的这些均值，借用相机的颜色过滤结构和颜色色调一致性模型，融合全局颜色和局部颜色特征，自适应的对图像的每一个颜色通道的每一个像素点作颜色校正，用户还可以根据校正后的图像，进一步按照自己需求，调节参数，得到更好的结果。模拟方法的实验结果表明，提出的方法能获得令人赏心悦目的视觉效果。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN103295014B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201310190263.9
申请日：2013-05-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于像素位置排列直方图的图像局部特征描述方法，步骤为：(1)将检测到的图像局部兴趣区域归一化成半径固定的圆形局部图像(下文将归一化的圆形局部图像简称为局部图像)；(2)基于均值排序的汇聚策略将(1)得到的局部图像划分成k个部分；(3)计算(2)处理后的局部图像内像素坐标点排列和标准差；(4)由(3)得到的局部图像内每个像素坐标点的标准差σ和排列来统计局部特征区域的像素排列直方图；(5)构建多特征区域像素排列直方图。本方法形成的描述符对光照变换和几何变换具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN103745494B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201310676628.9
申请日：2013-12-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T15/08
Abstract: 本发明公开一种基于交互操作的两维传递函数的体数据识别方法，首先用户对感兴趣的结构在传递函数空间设置两次传递函数，并通过遍历属于用户已设置的这两次传递函数的体素来修正原始的体数据，然后依据其对应的灰度值利用分水岭算法对这些体素进行分类，从而识别出重叠于传递函数空间的感兴趣结构。根据用户设置的第二次传递函数来修正体数据的灰度值来解决过分割感兴趣结构问题。本发明对于重叠于传递函数空间的感兴趣结构，无论其是否在空间相连，在没有增加传递函数空间维数的前提下利用基于交互设置传递函数结合分水岭算法同时将每个结构识别出来，并可以消除不感兴趣结构对其的遮挡以及它们彼此之间的遮挡。
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公开(公告)号：CN103279737B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201310163666.4
申请日：2013-05-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于时空兴趣点的打架行为检测方法，该方法首先检测当前帧的时空兴趣点，再通过分割提取有效的时空兴趣点集，然后分析有效兴趣点集的分布及其质心的平均位移量，据此调整当前场景的打架等级，并输出状态信息“打架”或“正常”。本发明采用时空兴趣点来描述视频中的人体运动，并通过分析时空兴趣点的分布及其质心的平均位移量来检测人体交互的剧烈程度，从而判断当前监控场景中是否发生打架行为。本发明能准确地反映当前帧图像中运动较剧烈的区域，且不易受光照等环境变化的影响，检测速度快，具有较好的鲁棒性，能较准确及时地识别出场景中的打架行为，并能较好地区分握手、跑步等正常行为，有效地降低误报率。
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公开(公告)号：CN103093239B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310020283.1
申请日：2013-01-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种融合了点对和邻域信息的建图方法，步骤为：获取n个样本构成的数据集X，得到经降维处理后的特征向量，它们在图G中用节点表示；基于欧式距离找到数据集X中所有元素的K近邻；建立融合样本点的邻域和点对的信息的优化模型；求解优化模型，对每一个样本及其K近邻，确定五个中间变量，获得n个由边权值构成的向量；将获得的权值向量排列成图G的邻接矩阵，从而得到图模型。本发明在建图的过程中同时融合了样本点的邻域及其点对信息，因而能更加准确地表示样本之间联系的紧密程度，建立的是一个二次规划模型，可方便、快速地进行求解。本发明能够获得更加合理、有效的图模型，在分类方面能够取得更高的准确率。
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