一种视频运动放大方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116563093A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310517801.4

    申请日:2023-05-09

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 一种视频运动放大方法,其特征在于,包括如下计算步骤:(1)读取一段视频a;(2)对视频a进行下采样,获得视频b;(3)使用复值可操纵金字塔对视频b的各帧图像进行空间域分解,获得不同方向与不同尺度的子带图像序列c,获取各子带图像序列每个像素复数值的相位序列和幅度序列;(4)选取合适的时域滤波器类型、截止频率和阶数参数,对各子带c的每个像素的复值相位的时间序列进行滤波,获取感兴趣相位成分序列(5)对按照设定的放大倍数α进行放大,并加到子带c的相位序列上,得到新的相位序列(6)基于各子带c的每个像素的新相位序列和幅度序列重构新的子带,并将子带合成得到运动放大后的视频。方法效率高。

    一种基于机器视觉的井下钻杆自动计数的方法

    公开(公告)号:CN114511812B

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202210149397.5

    申请日:2022-02-18

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 一种基于机器视觉的井下钻杆自动计数的方法,其特征在于,包括如下步骤,(1)读取井下打钻场景视频进行拆帧,对拆得图像进行预处理,解决图像对比度小的问题,(2)对预处理的视频图像用所训练的目标检测模型进行二分类的目标检测跟踪,跟踪对象包括钻杆和钻机,(3)根据跟踪的钻杆钻机水平位置变化情况,在同一幅图中画出其周期性运动波形图,对退杆计数方式,若钻杆和钻机的双波形同时出现下降沿一次,则计数一次,对进杆计数方式,若钻杆和钻机的双波形同时出现上升沿一次,则计数一次。提高了计数的准确率。

    一种彩色视频运动放大中一维运动曲线的合成方法

    公开(公告)号:CN115908631A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211552938.5

    申请日:2022-12-05

    Abstract: 一种彩色视频运动放大中一维运动曲线的合成方法,其特征在于,包括如下步骤,(1)读入一段彩色视频数据并做预处理,记预处理后的彩色视频为b,帧数为N,帧率为fs Hz,(2)分别提取每帧彩色图像的R颜色图像、G颜色图像、B颜色图像的某特征,则由彩色视频分别产生了对应三种颜色的三个特征时间序列曲线,记为r(n),g(n),b(n),n=0,1,…,N‑1;(3)对三个时间序列分别做傅里叶变换DFT,记为R(k),G(k),B(k),k=0,1,…,N‑1;(4)根据先验知识选取R(k),G(k)和B(k)的感兴趣频谱区段和它的背景频谱区段;(5)设欲合成的一维时间序列曲线的合成公式为rgb(n)=Cr*r(n)+Cg*g(n)+Cb*b(n),其对应的频谱的合成公式为RGB(k)=Cr*R(k)+Cg*G(k)+Cb*B(k),则其中的组合系数Cr,Cg和Cb通过求解一最大化优化问题得到。

    一种港口码头辅助障碍物过滤的快速车道线检测方法

    公开(公告)号:CN113989779A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111282391.7

    申请日:2021-11-01

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了一种港口码头辅助障碍物过滤的快速车道线检测方法,包括:步骤1,安装摄像头,采集数据微调预训练模型用于障碍物检测,实时读取图片并检测画面中的障碍物;步骤2,根据HSV颜色空间信息,设置色域提取范围,并行地从实时图像中提取出车道线信息然后进行降噪处理;步骤3,对提取出的车道线信息进行滤波、边缘检测、直线检测,得到候选直线列表;步骤4,过滤候选直线中的相似直线,设置规则进行筛选,直至找到左右两条内侧车道线;步骤5,确定左右车道线后进行延长,得到需要预警的危险区范围,结合障碍物检测得到的目标信息,落在该危险区内的给出预警信号。本发明在障碍物检测结果的基础上可以完成障碍物检测结果的过滤及预警。

    一种面向巡检的视频运动放大软件系统

    公开(公告)号:CN115761016A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211552789.2

    申请日:2022-12-05

    Abstract: 一种面向巡检的视频运动放大软件系统,其特征在于,它包括如下计算步骤,(1)读入一段短视频数据,(2)对每帧图像进行空间低通滤波并降采样,记结果为b,(3)选取b的关注区域,记为b1,(4)对b1,选择其像素的某种颜色或颜色组合作为特征,计算每帧图像该种特征平均值,将特征值平均值时间序列进行波形和频谱分析,结合先验知识,尝试并最终确定时间带通滤波器的类型、截止频率和阶数参数,(5)按确定的参数,对视频b逐像素进行时间带通滤波,将结果记为视频c,(6)将视频c按配置的放大参数G放大,并加上原视频b,则构成最终的放大视频,记为d,有d=G*c+b;各步骤涉及的过程参数支持人机交互方式设置和调整。

    一种基于机器视觉的井下钻杆自动计数的方法

    公开(公告)号:CN114511812A

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN202210149397.5

    申请日:2022-02-18

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 一种基于机器视觉的井下钻杆自动计数的方法,其特征在于,包括如下步骤,(1)读取井下打钻场景视频进行拆帧,对拆得图像进行预处理,解决图像对比度小的问题,(2)对预处理的视频图像用所训练的目标检测模型进行二分类的目标检测跟踪,跟踪对象包括钻杆和钻机,(3)根据跟踪的钻杆钻机水平位置变化情况,在同一幅图中画出其周期性运动波形图,对退杆计数方式,若钻杆和钻机的双波形同时出现下降沿一次,则计数一次,对进杆计数方式,若钻杆和钻机的双波形同时出现上升沿一次,则计数一次。提高了计数的准确率。

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