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公开(公告)号：CN109389137A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201710670378.6
申请日：2017-08-08
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱特征的视觉追踪方法。具体步骤如下：(1)输入第一帧图像及其对应的光谱数据信息到CSK追踪器中；(2)在频域范围内求解系数；(3)进行检测之前对图像块进行加窗预处理；(4)提取目标的光谱特征；(5)简化光谱维特征；(6)将降维后的光谱维特征输入到CSK追踪器中进行训练；(7)将后续图像帧中的图像块输入到追踪器中，检测输出分值，找到使输出分值最大的位置即目标所在的位置；(8)利用当前检测帧的光谱特征重新训练跟踪器，更新追踪器的参数后，重复步骤(7)对后续图像帧继续检测。利用本方法无论是在帧率上还是追踪准确程度上均能取得比较好的效果，可以有效应对由于遮挡和光照变化带来的挑战。
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公开(公告)号：CN109389137B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201710670378.6
申请日：2017-08-08
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/771 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱特征的视觉追踪方法。具体步骤如下：(1)输入第一帧图像及其对应的光谱数据信息到CSK追踪器中；(2)在频域范围内求解系数；(3)进行检测之前对图像块进行加窗预处理；(4)提取目标的光谱特征；(5)简化光谱维特征；(6)将降维后的光谱维特征输入到CSK追踪器中进行训练；(7)将后续图像帧中的图像块输入到追踪器中，检测输出分值，找到使输出分值最大的位置即目标所在的位置；(8)利用当前检测帧的光谱特征重新训练跟踪器，更新追踪器的参数后，重复步骤(7)对后续图像帧继续检测。利用本方法无论是在帧率上还是追踪准确程度上均能取得比较好的效果，可以有效应对由于遮挡和光照变化带来的挑战。
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公开(公告)号：CN107704878A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710930972.4
申请日：2017-10-09
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06K9/6227 , G06K9/6267 , G06K2009/4657 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的高光谱数据库半自动化建立方法，包括如下步骤：利用基于四种不同原理的采集装置采集自然场景的光谱信息，建立未进行标注的光谱数据库；进行质量检查之后选取一部分数据在众包平台上人工标注；基于深度学习的原理，将标注过程看成是一个二值分类问题，利用已知标注真值的部分光谱数据集训练并选取一个最佳分类器，然后利用另一部分数据集进行验证，未标注的数据可通过分类器来自动标注，只需要人工检验即可。本发明方法大大节省了人力资源和标注所耗成本，缩减了建立一个大型已标注的密集光谱数据库所需要的时间，可以方便地给计算光谱领域提供已知标注信息的密集型光谱数据库。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107655571A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710851789.5
申请日：2017-09-19
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于色散模糊的光谱成像系统及其光谱重建方法。光谱成像系统的具体光路为：场景的光依次经过滤波片和物镜后，由分光镜分为两路，一路直接由第一传感器采集得到清晰图像；另一路依次通过会聚透镜、掩膜、准直镜、色散棱镜后，由第二传感器采集得到模糊图像；其中，掩膜采用边缘阻塞式掩膜，用于对模糊图像进行简单调制以获取模糊图像的边缘信息。该系统能大大减少标定的复杂度，提高系统的通光量、信噪比以及空间分辨率。本发明利用该成像系统进行光谱重建的方法，可以根据一系列的约束条件求解出全空间分辨率的光谱信息，原理上可以进行动态场景光谱信息的实时获取，无需牺牲时间和空间分辨率。
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公开(公告)号：CN107704878B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201710930972.4
申请日：2017-10-09
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的高光谱数据库半自动化建立方法，包括如下步骤：利用基于四种不同原理的采集装置采集自然场景的光谱信息，建立未进行标注的光谱数据库；进行质量检查之后选取一部分数据在众包平台上人工标注；基于深度学习的原理，将标注过程看成是一个二值分类问题，利用已知标注真值的部分光谱数据集训练并选取一个最佳分类器，然后利用另一部分数据集进行验证，未标注的数据可通过分类器来自动标注，只需要人工检验即可。本发明方法大大节省了人力资源和标注所耗成本，缩减了建立一个大型已标注的密集光谱数据库所需要的时间，可以方便地给计算光谱领域提供已知标注信息的密集型光谱数据库。
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公开(公告)号：CN109285132A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811096805.5
申请日：2018-09-20
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于频域编码的光谱重建方法。该方法的步骤包括：首先，光谱成像系统利用掩膜采集场景的光谱信息，掩膜对场景图像进行光谱维度和空间维度的调制；然后通过将光谱信息的曲线投影到宽带基底来调制光谱变化，获得调制图像，再将调制图像映射到傅立叶域进行复用；最终利用传感器收集在光谱和空间上压缩的编码图像，通过对光谱维度的解码重建出光谱信息。本发明的方法，不仅可以提高空间分辨率，而且采集和重建数据过程简化了光谱编码和解码过程，避免了复杂的计算负荷，实现了在短时间内高精度捕获高光谱数据。
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公开(公告)号：CN109285132B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201811096805.5
申请日：2018-09-20
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于频域编码的光谱重建方法。该方法的步骤包括：首先，光谱成像系统利用掩膜采集场景的光谱信息，掩膜对场景图像进行光谱维度和空间维度的调制；然后通过将光谱信息的曲线投影到宽带基底来调制光谱变化，获得调制图像，再将调制图像映射到傅立叶域进行复用；最终利用传感器收集在光谱和空间上压缩的编码图像，通过对光谱维度的解码重建出光谱信息。本发明的方法，不仅可以提高空间分辨率，而且采集和重建数据过程简化了光谱编码和解码过程，避免了复杂的计算负荷，实现了在短时间内高精度捕获高光谱数据。
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公开(公告)号：CN107655571B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201710851789.5
申请日：2017-09-19
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于色散模糊的光谱成像系统及其光谱重建方法。光谱成像系统的具体光路为：场景的光依次经过滤波片和物镜后，由分光镜分为两路，一路直接由第一传感器采集得到清晰图像；另一路依次通过会聚透镜、掩膜、准直镜、色散棱镜后，由第二传感器采集得到模糊图像；其中，掩膜采用边缘阻塞式掩膜，用于对模糊图像进行简单调制以获取模糊图像的边缘信息。该系统能大大减少标定的复杂度，提高系统的通光量、信噪比以及空间分辨率。本发明利用该成像系统进行光谱重建的方法，可以根据一系列的约束条件求解出全空间分辨率的光谱信息，原理上可以进行动态场景光谱信息的实时获取，无需牺牲时间和空间分辨率。
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