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公开(公告)号：CN110488320B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN201910783662.3
申请日：2019-08-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种利用立体视觉检测车辆距离的方法，利用立体图像方法识别可能属于障碍的三维特征，通过三维特征检测滤除可能不属于障碍的特征；当确定障碍是车辆，使用基于对称的算法识别所有可能属于前一辆车的三维特征的元素，具体检测那辆车；当检测到前车后，通过最大化在前一帧的边界框中的图像部分与新帧之间的相关性来跟踪前车；检查边界框内的三维特征，计算到前车的距离。本发明方法在检测车辆距离时，具有较强的鲁棒性和可靠性。
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公开(公告)号：CN109934854B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201910245857.2
申请日：2019-03-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种利用多目摄像头检测运动目标的装置及方法，包括4个摄像头，分别为中心摄像头C0，摄像头C1～C3以及控制系统，通过摄像头C1～C3以检测目标是否存在；检测到目标后，输出脉冲至摄像头C0，C0将对目标成像；摄像头通过球坐标系成像，将空间信息映射至球坐标系，并计算穿过平面上一点的切平面的方程；之后在空间球坐标系里形成目标物体到小眼的圆锥投影，然后计算得到椭圆投影面积S，得出目标椭圆成像结果；本发明降低了检测难度和复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111753956B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202010556830.8
申请日：2020-06-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于卷积神经网络的目标边界实时检测方法，首先输入图片，提取该图片的特征图，预测边界框坐标和置信评分预测值。然后通过特征图得到引用边界框坐标，根据预测边界框坐标和引用边界框坐标计算出相关边界框坐标和实际边界框坐标，计算相关边界框和实际边界框的重叠值，对具有最大重叠部分的实际边界框设置最大重叠标记。最后根据重叠值，最大重叠标记和置信评分预测值计算引用边界框的置信评分，保留前N个具有最高置信评分的引用边界框，过滤其他边界框，得到最终结果。本发明将卷积神经网络用来提取特征图和作为输出层去计算边界框坐标和置信评分，通过多任务的损失函数训练卷积层，有效提高卷积神经网络的运行效率和计算精度。
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公开(公告)号：CN111753956A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010556830.8
申请日：2020-06-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于卷积神经网络的目标边界实时检测方法，首先输入图片，提取该图片的特征图，预测边界框坐标和置信评分预测值。然后通过特征图得到引用边界框坐标，根据预测边界框坐标和引用边界框坐标计算出相关边界框坐标和实际边界框坐标，计算相关边界框和实际边界框的重叠值，对具有最大重叠部分的实际边界框设置最大重叠标记。最后根据重叠值，最大重叠标记和置信评分预测值计算引用边界框的置信评分，保留前N个具有最高置信评分的引用边界框，过滤其他边界框，得到最终结果。本发明将卷积神经网络用来提取特征图和作为输出层去计算边界框坐标和置信评分，通过多任务的损失函数训练卷积层，有效提高卷积神经网络的运行效率和计算精度。
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公开(公告)号：CN110488320A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910783662.3
申请日：2019-08-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种利用立体视觉检测车辆距离的方法，利用立体图像方法识别可能属于障碍的三维特征，通过三维特征检测滤除可能不属于障碍的特征；当确定障碍是车辆，使用基于对称的算法识别所有可能属于前一辆车的三维特征的元素，具体检测那辆车；当检测到前车后，通过最大化在前一帧的边界框中的图像部分与新帧之间的相关性来跟踪前车；检查边界框内的三维特征，计算到前车的距离。本发明方法在检测车辆距离时，具有较强的鲁棒性和可靠性。
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公开(公告)号：CN109934854A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910245857.2
申请日：2019-03-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种利用多目摄像头检测运动目标的装置及方法，包括4个摄像头，分别为中心摄像头C0，摄像头C1～C3以及控制系统，通过摄像头C1～C3以检测目标是否存在；检测到目标后，输出脉冲至摄像头C0，C0将对目标成像；摄像头通过球坐标系成像，将空间信息映射至球坐标系，并计算穿过平面上一点的切平面的方程；之后在空间球坐标系里形成目标物体到小眼的圆锥投影，然后计算得到椭圆投影面积S，得出目标椭圆成像结果；本发明降低了检测难度和复杂度。
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公开(公告)号：CN110517291A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910793516.9
申请日：2019-08-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于多特征空间融合的道路车辆跟踪方法。该方法首先读入一段视频并将其分割成图像帧，选取车辆目标所在区域，将输入的图像帧从RGB颜色空间转换至HSV颜色空间，将颜色直方图作为颜色特征；接着通过构建积分图计算水平边缘特征、垂直边缘特征和对角边缘特征，获取Haar-like形状特征；然后分别在垂直边缘特征空间、水平边缘特征空间、对角边缘特征空间和颜色特征空间中建立目标模型和候选模型，利用Bhattacharyya系数计算这两个模型之间的相似度，使用均值漂移算法迭代计算出当前帧中与目标模型最相似的候选模型的位置；分别在颜色特征空间、水平边缘特征空间、垂直边缘特征空间和对角边缘特征空间中找到四个可能的目标位置，将它们加权融合得到目标的最终位置。
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