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公开(公告)号：CN116363163B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310239102.8
申请日：2023-03-07
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/207 , G06T7/73 , G06V20/64 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于事件相机的空间目标检测跟踪方法、系统及存储介质，属于图像处理技术领域，方法包括：步骤S1、将采集的事件信号序列表征为三维体素；步骤S2、将所述三维体素输入至训练好的目标检测网络中，得到目标在当前t个时刻内的位置序列；步骤S3、拟合当前t个时刻内的位置序列，得到当前t个时刻内的目标运动轨迹函数；步骤S4、用所述目标轨迹函数计算下一时刻的目标位置，同时判断所述目标检测网络在下一时刻是否有检测结果，根据检测结果与轨迹预测的计算结果校正下一时刻目标的位置；并进行目标位置更新。本发明还提供了相应的检测跟踪系统。本发明能够采用事件数据进行目标检测跟踪，并提升空间远距弱小目标的检测跟踪精度。
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公开(公告)号：CN115900968B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202211334887.9
申请日：2022-10-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向远距小目标探测的红外事件‑辐射双模成像系统。通过对数转换电路以及差分比较电路实现全场景红外辐射变化量的检测；由一个全局信号控制辐射强度模态所有像素电路采样使能，采样使能有效后，辐射模态像素电路开始同步积分采样，随后将辐射强度的模拟信号转换成数字信号，缓存在片上FIFO内部，暂不输出。红外辐射强度模态信号的输出由事件信号进行控制，即在提取到事件模态后需要对事件信号进行目标区域的运动提取，进一步计算出目标区域对应的红外辐射强度模态像素单元电路，随后再控制红外模态目标区域像素强度的输出，最后实现“动态事件全场景输出，红外辐射强度区域输出”，从而达到低冗余、低功耗、高动态的成像效果。
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公开(公告)号：CN117953067B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410354282.9
申请日：2024-03-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合动平台惯测信息的事件相机动目标检测方法，属于机器视觉目标检测技术领域。该方法包括：使用惯测信息通过运动补偿策略对齐不同时刻的事件流到同一时刻下的空间位置；提出时间维度点云结构推理策略和空间维度置信分布推理策略来建模运动目标和背景的差异性；将空间维度置信分布推理的目标位置和时间维度点云结构推理的目标结构通过融合定位得到具有准确位置和完整结构的运动目标。解决快速运动目标提取中结构不完整的问题，实现从时间和空间两个维度建模目标和背景的差异性来保证运动目标的结构完整性和位置准确性。
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公开(公告)号：CN117953067A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410354282.9
申请日：2024-03-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合动平台惯测信息的事件相机动目标检测方法，属于机器视觉目标检测技术领域。该方法包括：使用惯测信息通过运动补偿策略对齐不同时刻的事件流到同一时刻下的空间位置；提出时间维度点云结构推理策略和空间维度置信分布推理策略来建模运动目标和背景的差异性；将空间维度置信分布推理的目标位置和时间维度点云结构推理的目标结构通过融合定位得到具有准确位置和完整结构的运动目标。解决快速运动目标提取中结构不完整的问题，实现从时间和空间两个维度建模目标和背景的差异性来保证运动目标的结构完整性和位置准确性。
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公开(公告)号：CN118138904A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410262383.3
申请日：2024-03-07
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N25/625 , H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种事件相机的拖尾效应抑制方法、系统及存储介质，属于图像处理技术领域，拖尾抑制方法包括：输入连续的事件流，并根据拖尾事件呈同极性由密至疏分布的原则遍历判断每个事件是否为拖尾事件，并将拖尾的事件时间戳修改为同像素前一相邻事件的时间戳与事件相机的最小时间分辨率之和，最终得到无拖尾的事件集合，本发明的方法实现了在任意光照条件下不删除任何事件的同时抑制事件拖尾效应，提升了事件数据的信噪比。本发明还提供了对应的自适应表征网络构建方法及自适应表征方法，利用事件自适应表征网络学习拖尾事件到无拖尾新表征方法的映射；该自适应表征网络可以嵌入任意下游任务网络进行微调或者联合训练，能够提高下游任务性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116362020A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310224806.8
申请日：2023-03-09
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/20 , G06T17/00 , G06T7/80 , G06F111/04 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信息的场景流估计方法、系统及应用。方法包括：获取目标场景中每像素亮度变化的异步事件流数据并以固定时间单位栅格化为事件体素，将事件体素处理得到边缘光流；获取目标场景的帧图像数据中的若干帧图像，并根据对应的帧图像序列得到全局光流；耦合边缘光流和全局光流得到边缘区域优化后的全局光流；获取与场景目标的距离数据，通过转换后的深度信息结合优化后的全局光流投影得到3D场景流；获取惯导信息，并根据惯导信息和深度信息计算得到3D刚体流；耦合3D场景流和3D刚体流得到目标场景流。实现了准确估计3D场景流运动，准确模拟了自动驾驶的完整场景运动。
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公开(公告)号：CN115900968A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211334887.9
申请日：2022-10-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向远距小目标探测的红外事件‑辐射双模成像系统。通过对数转换电路以及差分比较电路实现全场景红外辐射变化量的检测；由一个全局信号控制辐射强度模态所有像素电路采样使能，采样使能有效后，辐射模态像素电路开始同步积分采样，随后将辐射强度的模拟信号转换成数字信号，缓存在片上FIFO内部，暂不输出。红外辐射强度模态信号的输出由事件信号进行控制，即在提取到事件模态后需要对事件信号进行目标区域的运动提取，进一步计算出目标区域对应的红外辐射强度模态像素单元电路，随后再控制红外模态目标区域像素强度的输出，最后实现“动态事件全场景输出，红外辐射强度区域输出”，从而达到低冗余、低功耗、高动态的成像效果。
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公开(公告)号：CN119107691A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411110147.6
申请日：2024-08-14
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/62 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于跨视频身份关联的行人重识别预训练方法，属于行人重识别领域，包括：采用单跟踪框去噪去除跨视频行人图像集合中各单个跟踪框内的噪声，之后采用单视频去噪去除跨视频行人图像集合中各单个视频内的噪声，之后采用跨视频去噪去除跨视频行人图像集合中多个视频中的噪声，得到跨视频行人图像集合中各行人图像去噪后的身份标签；利用各行人图像及相应去噪后的身份标签，以满足一致性概率分布约束为目标，对自蒸馏学习网络架构进行预训练；其中，自蒸馏学习网络架构包括教师网络和学生网络，教师网络和所学生网络采用指数移动平均的方式进行网络参数更新。本方法得到表征能力更强的行人重识别预训练模型。
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公开(公告)号：CN118138904B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202410262383.3
申请日：2024-03-07
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N25/625 , H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种事件相机的拖尾效应抑制方法、系统及存储介质，属于图像处理技术领域，拖尾抑制方法包括：输入连续的事件流，并根据拖尾事件呈同极性由密至疏分布的原则遍历判断每个事件是否为拖尾事件，并将拖尾的事件时间戳修改为同像素前一相邻事件的时间戳与事件相机的最小时间分辨率之和，最终得到无拖尾的事件集合，本发明的方法实现了在任意光照条件下不删除任何事件的同时抑制事件拖尾效应，提升了事件数据的信噪比。本发明还提供了对应的自适应表征网络构建方法及自适应表征方法，利用事件自适应表征网络学习拖尾事件到无拖尾新表征方法的映射；该自适应表征网络可以嵌入任意下游任务网络进行微调或者联合训练，能够提高下游任务性能。
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公开(公告)号：CN116843724A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310703746.8
申请日：2023-06-13
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/269 , G06T7/246 , G06T7/50 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于渐近域适应的雾天场景光流估计方法，属于光流运动估计领域，该方法将运动知识从清晰域渐近地迁移到真实雾域，避开直接在雾天图像上估计光流的困难，能够解决雾天场景光流假设失效导致光流估计退化严重的问题。首先，通过引入场景深度信息来关联光流与雾，可以确保光流知识在清晰域与仿真雾域之间的迁移具有解释性和定向性。进一步，通过引入运动相关性来约束仿真雾域和真实雾域之间的运动分布情况，在几乎不增加多余计算量的情况下极大程度提高了光流网络在真实雾天场景下的泛化性。
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