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公开(公告)号:CN109584277A
公开(公告)日:2019-04-05
申请号:CN201811491175.1
申请日:2018-12-07
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于二次搜索的核相关滤波跟踪方法,包括:S1,首先由候选模型跟踪目标,实现第一次搜索来提供候选的检测位置;S2,跟踪模型在上一帧跟踪结果的位置和候选的检测位置分别提取基准候选样本;S3,由此循环移位构造样本再进行分类器的判别,实现目标的二次搜索;S4,最后用所有位置响应图的最大值计算出跟踪目标的偏移量,进而确定目标在新一帧图像中的位置。本发明通过循环移位构造样本再进行分类器的判别,实现对跟踪检测目标进行二次搜索,从而实现对检测目标进行实时跟踪。
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公开(公告)号:CN108399610A
公开(公告)日:2018-08-14
申请号:CN201810231306.6
申请日:2018-03-20
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了一种融合RGB图像信息的深度图像增强方法,包括S1:获取深度图和RGB图的坐标之间的映射关系;S2:对深度图和RGB图分别做预处理;提取深度图中的无效区域并标记出无效区域的像素位置;对RGB图进行边缘检测,提取出边缘信息,并与预处理之后的深度图进行比对以确定用于修复深度图的有效支撑边缘;S3:无效区域深度信息估计;沿着深度图中无效区域的边界,利用有效支撑边缘的信息从外向里逐层进行深度计算;S4:对深度图中未能提取出有效支撑边缘的微小孤立区域做滤波去噪优化以提高深度图的精度。该种融合RGB图像信息的深度图增强方法,能够在保证边缘清晰的前提下实现对深度图中无效区域的修复,并能提高对各个深度缺失区域边缘的锐化程度。
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公开(公告)号:CN110175976A
公开(公告)日:2019-08-27
申请号:CN201910065861.0
申请日:2019-01-23
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于机器视觉的CRTS II板式无砟轨道裂缝检测分类方法。该方法将提高裂缝识别的准确性,有效的降低误检率。由于裂缝的形状决定其病害程度,导致裂缝的修补方式不同。因此该方法通过机器学习算法解决裂缝形状分类的问题。
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