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公开(公告)号：CN113963178B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202111345039.3
申请日：2021-11-15
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明提供了一种地空背景下红外弱小目标检测方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取待处理的红外检测图像；对所述红外检测图像进行目标提取，得到红外目标图像；对所述红外检测图像进行地空背景估计，得到地空背景图像；提取所述地空背景图像的边缘，得到地空背景边缘图像；将所述红外目标图像与所述地空背景边缘图像进行第一差分计算，得到去除地空背景边缘的红外目标图像；根据该去除地空背景边缘的红外目标图像进行目标检测。本方案，能够通过提取地空背景边缘，再做差分计算得到去除地空背景边缘的红外目标图像，消除边缘噪声对检测结果的影响，提高地空背景下红外弱小目标检测的检测概率。
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公开(公告)号：CN113989494B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202111359223.3
申请日：2021-11-17
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种复杂气候条件下的图像识别方法和装置，解决输入图像信息量不足以支撑图像识别任务要求的困境。先利用近红外成像增强可见光图像，利用近红外可以较好透雾、烟、雨、雪等的能力，增强复杂气候条件下的目标图像，再使用模型与目标图像做对比得出检测结果，基于检测结果识别目标，从而完成目标的自动识别。通过近红外增强可见光图像，降低了恶劣气候条件对成像的影响，再使用卷积神经网络做目标识别，提升了检测精度。
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公开(公告)号：CN113962900A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111345030.2
申请日：2021-11-15
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06T5/00 , G06T5/20 , G06T7/136 , G06K9/62 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种复杂背景下红外弱小目标检测方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取待处理的红外检测图像；对所述红外检测图像进行局部对比度赋值处理，得到红外目标显著图像；对所述红外检测图像进行背景边缘提取，得到背景边缘图像；将所述红外目标显著图像与所述背景边缘图像进行差分计算，得到去除背景边缘的红外目标显著图像；利用预先训练好的分类模型对所述去除背景边缘的红外目标显著图像中包含的各目标进行分类，得到最终的检测目标。本方案，能够提高复杂背景下红外弱小目标的检测准确率。
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公开(公告)号：CN108921010B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201810459543.8
申请日：2018-05-15
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种瞳孔检测方法，该方法包括：根据人脸图像，获得眼部图像；对获得的眼部图像进行开运算处理；计算经过开运算处理后眼部图像的灰度最小值和灰度平均值，采用自适应阈值分割方法分割瞳孔；根据分割结果，拟合瞳孔椭圆方程。本发明还涉及一种瞳孔检测装置，包括：眼部区域提取模块，开运算处理模块，自适应阈值分割模块和拟合模块。本发明提供的瞳孔检测方法及检测装置可用于图像中的瞳孔检测，检测速度快，且准确率高。
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公开(公告)号：CN111860189A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010588437.7
申请日：2020-06-24
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明公开了一种目标跟踪方法和装置，涉及图像处理技术领域。其中，该方法包括：确定当前帧图像中目标各个分块的候选区域；将对分块候选区域进行压缩采样得到的图像特征输入训练好的分类器，以得到分块候选区域的类别预测得分；根据分块候选区域的类别预测得分筛选出该分块所在区域；在判断出存在被遮挡的分块的情况下，根据除被遮挡分块之外的其他分块的位置坐标计算目标在当前帧图像中的位置坐标。通过以上步骤，能够解决现有压缩跟踪算法所存在的由于遮挡和尺度变化导致跟踪效果较差、跟踪算法鲁棒性不强的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110070007A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910266782.6
申请日：2019-04-03
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种视频烟雾识别方法，包括：提取待识别视频中的待识别图像，估计所述待识别图像中的大气光亮度和暗原色；根据所述大气光亮度和所述暗原色，获取所述待识别图像的透射率图像；对所述透射率图像形成的视频进行运动检测，得到运动特征向量；将所述运动特征向量输入预设分类器，识别得到所述待识别视频中的烟雾区域。通过透过率图像，可在不依赖于光照变化的情况下完整的定位烟雾位置，有效提高烟雾定位的准确率。
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公开(公告)号：CN109978922A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910266781.1
申请日：2019-04-03
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06T7/246
Abstract: 本申请涉及一种基于梯度信息的目标实时跟踪方法及装置，涉及目标定位及识别技术领域。所述方法包括建立包含目标图像的目标框的第一梯度特征模型；获取搜索区域图像，并构建搜索区域的第二梯度特征模型；以及根据第一梯度特征模型及第二梯度特征模型计算目标在搜索区域的响应图，并将响应图的峰值作为目标在搜索区域的坐标信息。本申请通过离散傅里叶变换将滤波器在时域上的运算转换到频域，在保证计算精度的同时，极大的加快了算法的运算效率。
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公开(公告)号：CN109978876A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910266787.9
申请日：2019-04-03
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于快速双边滤波的烟雾识别方法和装置，所述方法的一实施方式包括：获取原始图像；确定原始图像中目标像素点邻域内的任一邻近像素点到目标像素点的空间距离、以及该邻近像素点像素值与目标像素点像素值之间的偏离程度；根据所述空间距离得到该邻近像素点的空间权重，根据所述偏离程度得到该邻近像素点的相似性权重，根据所述空间权重和所述相似性权重获得该邻近像素点的综合权重；基于所述综合权重确定目标像素点邻域内每一邻近像素点的像素值的加权和，将所述加权和作为目标像素点在滤波图像中的像素值；在所述滤波图像中执行烟雾识别。该实施方式能够提供快速的双边滤波方法进行图像滤波从而有助于烟雾检测。
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公开(公告)号：CN107045723A
公开(公告)日：2017-08-15
申请号：CN201710141779.2
申请日：2017-03-10
Applicant: 北京环境特性研究所
CPC classification number: G06K9/00771 , G06K9/6215 , G06T2207/10016 , G06T2207/30232
Abstract: 公开了本发明基于透射率动态检测的烟雾识别方法。本发明采用ViBe算法对监控视频中的每一帧图像进行背景更新，能够精确提取前景图像；基于不依赖于光线变化的透射率图像和大气散射模型，获取前景图像的反照率图像，能够避免场景中光线变化和其他运动事物对识别结果的影响；根据待匹配图像与反照率图像对应像素的相似值，进行相关分析，能够精确定位烟雾位置。
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公开(公告)号：CN111860189B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202010588437.7
申请日：2020-06-24
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种目标跟踪方法和装置，涉及图像处理技术领域。其中，该方法包括：确定当前帧图像中目标各个分块的候选区域；将对分块候选区域进行压缩采样得到的图像特征输入训练好的分类器，以得到分块候选区域的类别预测得分；根据分块候选区域的类别预测得分筛选出该分块所在区域；在判断出存在被遮挡的分块的情况下，根据除被遮挡分块之外的其他分块的位置坐标计算目标在当前帧图像中的位置坐标。通过以上步骤，能够解决现有压缩跟踪算法所存在的由于遮挡和尺度变化导致跟踪效果较差、跟踪算法鲁棒性不强的问题。(56)对比文件Bin Li 等.Event-based RoboticGrasping Detection with NeuromorphicVision Sensor and Event-StreamDataset.arXiv:2004.13652.2020,1-14 .F. Li 等.Adaptive and compressivetarget tracking based on feature pointmatching.2016 23rd InternationalConference on Pattern Recognition.2017,2734-2739.Z. Wu 等.Robust compressive trackingunder occlusion.015 IEEE 5thInternational Conference on ConsumerElectronics.2016,298-302.程中建;周双娥;李康.基于多尺度自适应权重的稀疏表示目标跟踪算法.计算机科学.2020,(第S1期),181-186.颜晓文;谢杰腾.基于贝叶斯方法的视觉跟踪.物联网技术.2015,(第04期),30-32+35.
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