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公开(公告)号：CN105549097B
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201510967398.0
申请日：2015-12-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于电磁信号处理，具体地来讲为一种瞬变电磁信号工频及其谐波干扰消除方法及装置，该方法包括，在第一时间段内接收环境噪声信号N(t)，经放大后，经低通滤波去除高频噪声，对其信号中的工频及其谐波噪声进行建模得到工频及其谐波干扰模型，从第二时间段开始，打开发射机，接收包括瞬变电磁感应电压信号和环境噪声信号，采用所述第一时间段内的工频及其谐波干扰模型计算所述第二时间段内及后续时间段的工频及其谐波估计值，将包括瞬变电磁感应电压信号和环境噪声信号经减法器去除工频及其谐波估计值得到去噪后的瞬变电磁信号。本方法可去除任意频率的工频及其谐波干扰。
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公开(公告)号：CN106485219A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610883740.3
申请日：2016-10-11
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00302 , G06K9/00288
Abstract: 格拉斯曼流形上基于原型和Simile的表情识别方法属图像处理和模式识别技术领域，本发明包括下列步骤：选取CK+人脸表情数据库，人脸区域检测，图像尺寸归一化，将CK+数据库分为测试与训练样本集，在训练样本集基础上进行局部表情模型建立，基于学习原型对局部表情模型聚类，基于Simile分类器进行高级特征提取，采用SVM分类器进行表情识别；本发明只对局部表情区域进行建模，与对全脸进行建模相比能降低计算量；对表情局部特征进行进一步高级提取，能够更好地捕捉到人脸表情的微妙变化，提高自然场景下人脸表情的识别率，具有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104635337B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201510086401.8
申请日：2015-02-17
Applicant: 吉林大学
Abstract: 可提高立体图像显示分辨率的蜂窝式透镜阵列设计方法属立体视频显示技术领域，本发明主要步骤为：对比成像效率设定设计对象、蜂窝式透镜阵列模板的光学设计及成像特性分析和显示平面与蜂窝式透镜阵列的参数匹配，与传统的矩形透镜阵列相比，采用本发明的蜂窝式透镜阵列，能充分利用光学器件的有效面积，增大成像区域，使立体图像分辨率显著提高，从而获得高质量的三维再现像，提高观看的真实感和立体感。
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公开(公告)号：CN102447934B
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201110341659.X
申请日：2011-11-02
Applicant: 吉林大学
IPC: H04N13/00
Abstract: 稀疏镜头采集的组合立体图像系统中立体元的合成方法属立体图像生成技术领域，包括：设置稀疏相机矩阵；计算每幅拍摄图像与水平和垂直相邻图像间的视差图；将双目立体视觉模型扩展为多目立体视觉模型，分别根据每幅图像的水平视差图和垂直视差图计算出每幅图像中像素点所对应实际物点的空间位置坐标；将所有图像中计算得到的像素点所对应实际物点的空间位置坐标换算到同一坐标系中；虚拟一个相机阵列，将同一坐标系下每幅图像中像素点所对应的实际物点投影到每个虚拟相机中，生成子图像；对未填充点插值；生成立体元图像。本发明能实现大量虚拟视点的并行生成，更适合于立体元图像的虚拟合成，使组合立体图像系统的图像源从电脑制作走向实景拍摄。
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公开(公告)号：CN102447936A
公开(公告)日：2012-05-09
申请号：CN201110355037.2
申请日：2011-11-10
Applicant: 吉林大学
Abstract: LED大屏幕立体影像文件生成方法属立体影像生成技术领域，本发明包括：1.根据LED屏自由立体显示器各参数计算出由各视点影像文件合成立体影像文件的子像素点映射表或像素点映射表；2.根据子像素点映射表或像素点映射表对各视点影像分辨率的要求，对各视点影像文件进行采样，达到满足子像素点映射表或像素点映射表分辨率要求的影像文件；3.根据子像素点映射表或像素点映射表，将经过采样的各视点影像文件合成立体影像文件；本发明适用于狭缝光栅或柱镜光栅的LED屏自由立体显示器，还适用于任意视点数、倾斜角度光栅的LED屏自由立体显示器，能快速高效地合成任意视点数的立体影像文件，具有比其他立体影像文件合成方法更好的通用性和立体视觉效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102005040A
公开(公告)日：2011-04-06
申请号：CN201010282569.3
申请日：2010-09-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于多特征融合匹配的目标交接算法属多摄像机视频监控技术领域，本发明首先融合目标的形状特征和颜色的统计特征，计算当前摄像机视野中的待交接目标与相邻摄像机视野中的待匹配目标间的初匹配相似度，从而进行初匹配；统计初匹配后待匹配目标的个数，如果个数小于1，则待交接目标为新目标；否则，对待交接目标与待匹配目标进行二次匹配，即根据目标的边缘特征提取颜色的空间分布特征，将目标分割为颜色块，融合颜色块的平均颜色特征和位置特征，通过二次匹配矩阵计算目标间的二次匹配相似度，由此判断两个目标是否匹配；本发明通过多特征融合匹配，可有效地解决目标特征随时间和地点的变化而改变的难题，同时可提高目标交接的准确性。
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公开(公告)号：CN100370827C
公开(公告)日：2008-02-20
申请号：CN200510016516.6
申请日：2005-01-12
Applicant: 吉林大学
IPC: H04N7/081
Abstract: 本发明涉及在同一信道上可同时传输多路音视频的合路方法，特别是一种基于FPGA实现4路音视频合路方法，它是将4路视频信号和4录音频信号分别通过4个PAL编解码芯片和4路PCM语音编码语音芯片输入到FPGA现场可编程门阵列芯片进行处理后实现4路音视频信号合路输出，其信号处理流程为：4路音视频信号首先通过模式设定模块设置视频输出的格式、时钟和同步的输入输出模式，之后平行处理3个分支，第一个分支用来设置视频芯片的寄存器，第二个分支用来合路4路音频，第三支用来合路4路视频。本发明方法实现了在同一信道上可同时传输多路音视频，既解决了多路音视频输入问题，又提高了传输线路的利用率和音视频编码器性能价格比。
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公开(公告)号：CN119904644A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510388628.1
申请日：2025-03-31
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明的平扫CT图像中肾上腺区域分割的方法属于医疗数据处理技术领域，步骤包括勾画感兴趣区域、将训练集进行分割、送入卷积神经网络进行训练、得到差异化数据集、得到三个视角的精分割网络、得到融合网络训练集、得到CT图像中肾上腺区域的分割结果等。本发明在常用的两步法的基础之上提出了一种新的训练方法，并辅以改进后的交叉熵损失函数，使分割模型关注难以勾画边界的区域；同时采用多视角方式并引入融合网络，使得模型的分割精度进一步提升，提高了模型分割结果的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN114419297B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202210069011.X
申请日：2022-01-21
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于背景风格迁移的3D目标迷彩生成方法，涉及计算机视觉及深度学习领域，包括：选择3D目标模型和藏匿的场景图像；选定3D目标模型渲染迷彩图案后在场景图像中的位置区域并提取背景图像；利用多边形网格方式表示3D目标模型；构建风格迁移神经网络、风格特征提取网络和神经网络渲染器；利用风格迁移神经网络将场景图像中提取的背景风格迁移至3D目标模型中，生成迷彩图案；利用神经网络渲染器将迷彩图案渲染至3D目标模型表面；将渲染迷彩图案后的3D目标模型融合到场景图像中；利用目标检测网络验证迷彩图案的有效性。本发明保证了迷彩图案在目标上的连续性，提高了目标伪装效果，所生成的迷彩图案质量高、抗侦察能力强。
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公开(公告)号：CN117789286A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311384368.8
申请日：2023-10-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/096
Abstract: 一种自适应儿童孤独症行为的识别方法，属行为识别技术领域，本发明先对采集到的儿童诊断视频进行预处理，构建ASD行为识别数据集，训练YOLOv5获得视频中所有人员身份及位置的检测框；在VideoMAEV2模型的基础上，通过自适应微调方法AdaptFormer模块，实现高效的迁移学习，冻结VideoMAEV2模型参数，额外引入少量模型参数，对ASD行为数据进行训练获得适应的模型参数。本发明在ASD行为研究中引入先进网络模型，能提高识别精度，并减少模型训练成本，对ASD行为识别任务有很好的启示作用。
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