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公开(公告)号：CN110032940A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910189273.8
申请日：2019-03-13
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种视频行人重识别的方法和系统，属于计算机视觉技术领域。包括：从视频中提取待识别行人的行走序列；从待识别行人的行走序列中提取其两脚踝关节点；根据两脚踝关节点距离，从待识别行人的行走序列选择视频帧，组成待识别行人的新行走序列；从待识别行人的新行走序列中提取待识别行人的行走特征；将待识别行人的行走特征与行走特征数据库进行比对，进行行人重识别。本发明通过两脚踝关节点距离确定姿态，重新生成序列都是从脚踝距离最小到最大的序列，同一个姿态下整个行人姿态的对齐，即时序对齐。将倾斜矩形旋转竖直再提取GOG特征，最后再旋转回原来的位置，对于倾斜的矩形同样适用。
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公开(公告)号：CN106203255B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610472790.2
申请日：2016-06-24
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于时间对齐池化的视频行人重识别方法，通过追踪视频中行人靠下部位的超像素轨迹，得到其运动信息；基于上述信息，结合人行走时具有周期性的固有属性，选取一个最优周期，并根据正弦曲线将该周期划分为若干个片段，然后通过时间对齐的池化表示方法对每一个片段进行描述，最后将其整合在一起作为最终表达。通过执行本发明中的算法，解决了基于视频的行人重识别的时间对齐问题，增强了算法的鲁棒性，提高了基于视频的行人重识别性能。
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公开(公告)号：CN108647700A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810328845.1
申请日：2018-04-14
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多任务车辆部件识别模型、方法和系统，包括：基于车辆图像数据库建立车辆部件数据库并对车辆部件进行标记，对车辆部件数据库进行图像数据增强得到车辆部件训练集；利用车辆部件训练集训练深度残差网络，得到车辆部件识别网络；基于车辆图像数据库，统计多个车辆部件不同类型同时出现的概率，得到多个车辆部件的联合概率，基于多个车辆部件的联合概率建立多任务车辆部件识别的数据集和对应多标签；用来训练车辆部件识别网络得到多任务的车辆部件识别模型。利用多任务的车辆部件识别模型对待检测车辆图像进行识别，得到待检测车辆图像中每个车辆部件的概率。本发明网络训练简单、易收敛、数据易获取且识别准确率高。
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公开(公告)号：CN108647595A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810389331.7
申请日：2018-04-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多属性深度特征的车辆重识别方法，包括：利用特征提取模型提取第A个池化层的测试图片集的深度特征，利用测试图片集的深度特征和W矩阵，得到查找集中的测试图片的深度特征与候选集中的目标图片的深度特征之间的马氏距离，按照马氏距离从小到大排序，得到测试图片与目标图片的相似度排序结果；所述测试图片集包括查找集与搜索集，所述测试图片集为包含车辆的图片；所述特征提取模型的训练包括：在GoogLeNet的第A个池化层后接入车辆多属性分类器，得到改进GoogLeNet，利用训练图片训练改进GoogLeNet，得到特征提取模型。本发明简化了模型训练过程，大大提高了重识别准确率，模型泛化性能很强。
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公开(公告)号：CN108288268A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201810066426.5
申请日：2018-01-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于投影分析的高分辨率遥感图像中靠岸舰船检测方法，包括：对原始图像进行海陆分割得到海陆分割图像，对原始图像进行边缘分割得到边缘图像；在边缘图像上，利用Hough变换提取初始直线得到港口岸线；根据港口岸线得到舰船停泊初始区域，根据舰船停泊初始区域得到投影空间，在投影空间内进行沿垂直港口岸线方向的投影，得到投影曲线，根据投影曲线得到舰船位置；根据投影曲线和投影空间的分辨率，得到舰船初始尺寸和初始长宽比，当舰船初始尺寸满足尺寸约束且初始长宽比满足长宽比约束时，得到舰船尺寸和长宽比。本发明无需获取先验地理信息、可以检测多种形状的舰船、可以检测并靠舰船、检测速度快且适用范围大。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104915667B
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201510276162.2
申请日：2015-05-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动终端的答题卡识别分析方法及系统，属于图像识别技术领域。本发明包括数据通讯模块、图像处理模块、记分统计模块、数据存储模块和数据输出模块。通过采用二阶图像势能原理进行赋值运算，每一个选项赋值为2的n‑1次幂，n代表选项的顺序号，每一题中任意选项的组合求其所有选项值的算术和即为该题的选项值，确保任意一个选项组合都不会出现重复值，得出该答题信息的成绩。本发明使用已广泛普及的智能移动终端设备，具有操作简单、便于携带、硬件成本低、耗材廉价、无专业印刷技术要求等特点。本发明不仅可用于教学、培训、心理测量还可用于调查统计分析领域具有明显的经济效益和应用价值。
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公开(公告)号：CN105160687B
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201510689097.6
申请日：2015-10-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002 , G06T3/4007 , G06T3/4076 , G06T7/0002 , G06T2207/10048 , G06T2207/20076
Abstract: 本发明公开了一种气动光学热辐射噪声校正方法，包括以下步骤：首先将退化图像进行预处理得到多尺度退化图像集合；然后，根据上述多尺度退化集合，以上一尺度估计结果作为下一尺度估计初始值来获得最优解的更新迭代过程，完成原始尺度的偏差场估计；最后，根据原始尺度的偏差场估计值对退化图像进行复原，得到气动光学热辐射噪声校正图像。本发明还涉及一种气动光学热辐射噪声校正系统。本发明有效解决了现有方法中存在的校正效果差、方法复杂度高、无法在图像层面进行热辐射噪声校正的问题，适用于气动光学热辐射噪声图像复原的应用场合。
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公开(公告)号：CN107403414A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710572664.9
申请日：2017-07-14
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种利于模糊核估计的图像区域选择方法和系统，其中方法的实现包括：计算模糊图像中每一像素点的相对总变分值并得到其相对总变分映射图；设定阈值确定图像中每一像素点是否为边界像素点；再对模糊图像以及其相对总变分映射图进行采样，得到一系列图像块；最后统计每一图像块中边界像素点的数量并选择出有利于模糊核估计的图像区域。本发明有效解决了现有区域选择方法中存在的过于依赖操作者经验，效率低等问题，自动选择出有利于模糊核估计的图像区域，适用于图像去模糊算法中模糊核估计的应用场合。
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公开(公告)号：CN104717574B
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201510117779.X
申请日：2015-03-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N21/8549 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种视频摘要中事件与背景的融合方法。该方法在前景检测与目标跟踪的基础上，将事件与背景的融合问题分成事件预处理、背景帧选择、事件与背景融合三个步骤。首先对事件进行预处理，包括对事件按面积大小排序并调整局部亮度；然后，用事件投票的方式选择最优背景帧，使尽可能多的事件落在该帧背景上；最后融合事件与背景，根据当前位置的像素点在背景帧上的状态标志值和在图像块上的二值前景值选择使用泊松图像编辑方法融合或加权融合的方法，从而形成完整而清晰的新的视频摘要帧。该方法能够无缝、自然的将事件融合到对应的背景中，有效的避免事件与事件之间的遮挡，形成高质量的新视频图像场景。
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公开(公告)号：CN107341490A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710580443.6
申请日：2017-07-17
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: G06K9/325 , G06K9/342 , G06K2209/23 , G06T7/11 , G06T7/194 , G06T7/64 , G06T2207/10016 , G06T2207/30232 , G08G1/0175
Abstract: 本发明公开了一种基于凸包分析的遮挡车辆检测方法和系统，其中方法的实现包括：对包含车辆的待检测图像，提取车辆前景区域；标记车辆前景区域的轮廓和凸包，将凸包与车辆前景区域相减，得到车辆的凸形差区域，若车辆的凸形差区域面积与凸包面积的比值大于阈值，则车辆发生遮挡，当车辆发生遮挡时，利用凸包和凸形差区域得到分割线，通过分割线将遮挡车辆和未遮挡车辆分离。本发明实现了图片中车辆的遮挡检测，并利用凸包和凸形差对可能存在的误检结果进行修正，从而提高检测的准确性和稳定性。
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