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公开(公告)号：CN108717699B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201810463337.4
申请日：2018-05-15
Applicant: 广东温氏食品集团股份有限公司 , 华南农业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于连续最小割的超声波图像分割方法，本发明针对猪肉眼肌超声波图像分割问题展开了研究，提出了基于模版预测和连续最小割的分割方法。该方法的主要创新在于图像前景模板和后景模版的预测使猪肉眼肌超声波图像分割全自动化。其中，前景模板预测分为四个步骤：一是,检测上边缘，统计上边缘点均值；二是，线性拟合下边缘，统计下边缘点的均值；三是，探测左边缘，估计左边缘的点；四是，预设右边缘的范围。通过这些步骤，可构建前景模板，从而配合预设的后景模板进行图像分割。因要对图像进行较准确细致的分割，本文引用Fast Patch‑based Continuous Min‑Cut(FP‑CMC)算法作为最小割算子以保证准确度。
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公开(公告)号：CN107833240B
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201711097270.9
申请日：2017-11-09
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种多跟踪线索引导的目标运动轨迹提取和分析方法，包括下述步骤：首先，利用已知的跟踪算法提出多跟踪线索引导的运动轨迹，根据跟踪结果绘制跟踪目标的运动轨迹。然后，收集目标跟踪结果的轨迹数据，观察二维坐标轴中产生折线的变化和产生变化时对应帧发生偏差的情况，并与理想目标框所产生的跟踪轨迹进行对比分析得到跟踪断点。最后，在unity3d编程框架中，根据跟踪结果文本数据绘制视频跟踪结果，并可视化跟踪偏移，当偏移发生时可与matlab建立连接使用串口通信，重新调用跟踪算法实现跟踪矫正。本发明展示了如何根据轨迹变化确定跟踪断点，以及如何在跟踪断点处实现跟踪矫正，保证目标跟踪的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN108717699A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810463337.4
申请日：2018-05-15
Applicant: 广东温氏食品集团股份有限公司 , 华南农业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于连续最小割的超声波图像分割方法，本发明针对猪肉眼肌超声波图像分割问题展开了研究，提出了基于模版预测和连续最小割的分割方法。该方法的主要创新在于图像前景模板和后景模版的预测使猪肉眼肌超声波图像分割全自动化。其中，前景模板预测分为四个步骤：一是,检测上边缘，统计上边缘点均值；二是，线性拟合下边缘，统计下边缘点的均值；三是，探测左边缘，估计左边缘的点；四是，预设右边缘的范围。通过这些步骤，可构建前景模板，从而配合预设的后景模板进行图像分割。因要对图像进行较准确细致的分割，本文引用Fast Patch-based Continuous Min-Cut(FP-CMC)算法作为最小割算子以保证准确度。
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公开(公告)号：CN107833240A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711097270.9
申请日：2017-11-09
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种多跟踪线索引导的目标运动轨迹提取和分析方法，包括下述步骤：首先，利用已知的跟踪算法提出多跟踪线索引导的运动轨迹，根据跟踪结果绘制跟踪目标的运动轨迹。然后，收集目标跟踪结果的轨迹数据，观察二维坐标轴中产生折线的变化和产生变化时对应帧发生偏差的情况，并与理想目标框所产生的跟踪轨迹进行对比分析得到跟踪断点。最后，在unity3d编程框架中，根据跟踪结果文本数据绘制视频跟踪结果，并可视化跟踪偏移，当偏移发生时可与matlab建立连接使用串口通信，重新调用跟踪算法实现跟踪矫正。本发明展示了如何根据轨迹变化确定跟踪断点，以及如何在跟踪断点处实现跟踪矫正，保证目标跟踪的鲁棒性和准确性。
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