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公开(公告)号：CN111462235A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010241146.0
申请日：2020-03-31
Applicant: 武汉卓目科技有限公司 , 北京机电工程总体设计部
Abstract: 本发明提供了一种基于yolo v3算法的倾斜目标检测方法、装置及存储介质，该方法包括以下步骤：获取包含检测目标的图片，分别生成训练集合A和验证集合B；将训练集合A和验证集合B中的检测目标用任意角度矩形框进行逐一标注；使用训练集合A对改进后的yolo v3算法进行训练，所述改进后的yolo v3算法为在原始yolo v3算法的基础上对anchor框、IOU计算以及边框回归进行改进以适应倾斜目标检测后的算法；然后通过验证集合B来选择效果最好、泛化能力最佳的权重模型；将改进后的yolo v3算法移植到NVIDIA Jetson TX2，并加载训练好的最佳权重来对图片中目标进行实时检测。本发明既能够处理常见垂直目标检测，同时也能够处理倾斜目标的检测。
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公开(公告)号：CN112634333B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202011610695.7
申请日：2020-12-30
Applicant: 武汉卓目科技有限公司
Abstract: 一种基于ECO算法和卡尔曼滤波的跟踪方法及装置，方法读取视频或图像序列的第一帧图像，确定跟踪目标；将当前帧跟踪目标作为样本放入ECO算法训练相关滤波器；读取下一帧图像，利用相关滤波器卷积图像候选区域获取目标位置；根据跟踪结果得到相邻两帧间目标相对运动信息；将目标运动状态转换为对第一帧的相对运动状态；将跟踪状态送入卡尔曼滤波器得到最优预测结果；使用样本融合更新策略，更新ECO算法的样本集；利用新样本集训练ECO算法，更新相关滤波器，利用相关滤波器卷积图像候选区域获取目标位置；循环执行上述步骤。本发明对于目标出现遮挡或形变或相似目标时，结合目标的运动信息辅助跟踪定位，并用最优框中的结果更新样本集，提升训练效果。
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公开(公告)号：CN113850126A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202110960270.7
申请日：2021-08-20
Applicant: 武汉卓目科技有限公司
Abstract: 一种基于无人机的目标检测和实时三维定位方法，包括：通过无人机记录当前多幅图像，根据所获得图像进行目标物的提取，并对目标进行排序和分类根据获得的有效输出，计算出某一确定目标在图像中的中心位置以及类别；通过已知飞行高度，无人机云台位姿，借助三维世界的三维坐标系计算图像中心在世界坐标系的准确位置；根据图像对应的摄像头自身的缩放比例以及相机物理参数，获得目标在相机坐标系下的三维坐标，并对数据进行修正；通过无人机所在地理位置和无人机相对于摄像机的位姿，获得最终各个感兴趣目标在真实世界坐标系下的经纬度，达到高空无人机对目标的三维定位目的。解决了现有技术中，无法实现远距离的目标定位和无人机稳定控制的问题。
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公开(公告)号：CN111738079A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010425302.9
申请日：2020-05-19
Applicant: 武汉卓目科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种钞票面额识别方法及装置，主要包括训练、识别两个部分。训练部分其特征在于通过收集足够的样本后能自行进行特征提取，无需人为干预，大大提高了识别效率。识别部分其特征在于，包括：获取图形边缘信息；通过边缘信息拟合找到图形坐标，根据坐标信息进行平面变换，得到变换图形坐标；按预设方法获取并计算图像的一维特征信息；并与标准图像一维特征信息进行匹配，判定匹配特征是否异常。本发明将特征二维特征转化为多个一维特征，对面额一维特征进行计算，将计算后的一维特征与标准面额一维特征进行匹配。本发明不依赖图像类型，不受CIS类型，钞票本身新旧差异影响，针对旧钞、残钞、污损钞有较强的适应性。
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公开(公告)号：CN117671509B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410147681.8
申请日：2024-02-02
Applicant: 武汉卓目科技有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种遥感目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，属于遥感目标检测技术领域，该方法包括：获取待检测遥感图像；将所述待检测遥感图像输入至遥感目标检测模型，得到所述遥感目标检测模型输出的所述待检测遥感图像的目标检测结果；所述遥感目标检测模型用于基于对所述待检测遥感图像进行特征提取得到的卷积特征和注意力特征进行融合，并基于融合所得的特征确定所述待检测遥感图像的目标检测结果；所述遥感目标检测模型是根据遥感图像样本和对应的遥感目标标签信息训练得到的。本发明可以精确识别遥感图像中的目标，有效提高了遥感目标检测的精度和效果，同时也大幅度提高了遥感目标检测的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113223054B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202110592132.8
申请日：2021-05-28
Applicant: 武汉卓目科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种对ECO跟踪框的抖动性进行改进的目标跟踪方法及装置，该方法包括：读取第一帧图像，确定跟踪目标框；将第一帧图像的目标框作为样本放入ECO算法训练相关滤波器；同时根据第一针帧图像和对应的目标位置，学习STC/KCF算法对应的时空上下文模型；读取下一帧图像，分别利用ECO算法和STC/KCF算法计算当前帧的目标框；计算两个目标框对应的IOU，如果IOU大于某个特定的阈值，则使用STC/KCF算法计算的目标框作为当前帧的跟踪结果，否则使用ECO算法计算的目标框作为当前帧的跟踪结果；利用当前帧的目标框更新ECO算法的相关滤波器以及STC/KCF算法的时空上下文模型；重复上述步骤，直到跟踪完毕。本发明既保证了跟踪的准确性，又达到增强跟踪框的整体稳定性的目的。
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公开(公告)号：CN113822149A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110901991.0
申请日：2021-08-06
Applicant: 武汉卓目科技有限公司
Abstract: 一种基于无人机视角的应急车道视觉检测方法，包括：通过无人机获取车道图像，并将车道的图像流作为特征提取网络的输入；按照预设需求对图像尺寸进行调整，提取不同尺度的特征图；接收不同尺度的的特征图，通过多尺度特征聚合模块对不同尺度的的特征图进行融合，得到不同层的特征数值；对不同层的特征数值进行相加，并且以预设规则抽取采样点,对图像进行特征采样；根据采样点特征进行分类，并根据分类结果进行曲线拟合；根据拟合曲线，对当前车道图像是否为应急车道进行判定。本发明解决了主流的车道线检测系统均是基于驾驶员视角，CNN分割网络的计算量大速度较慢，而且在无人机视角中往往存在车道线尺寸变化、被车辆遮挡、相机曝光等复杂问题。
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公开(公告)号：CN113239767A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110479447.1
申请日：2021-04-30
Applicant: 武汉卓目科技有限公司
Abstract: 一种基于机器学习的黑水印鉴别方法及系统，所述方法包括：步骤1，提取待鉴别纸币透射图像的黑水印区域；步骤2，针对所述待鉴别纸币透射图像的黑水印区域，提取其LBP算子，作为待鉴别纸币的LBP算子；步骤3，将待鉴别纸币的LBP算子与黑水印的特征算子进行乘加运算，基于乘加运算结果判定待鉴别纸币黑水印区域的真假。本发明解决现有方法无法广泛适应不同的钞票及图像质量的问题，也解决检出不稳定且耗时多的问题。本发明在检出过程中，只需要采集目标区域图像，然后提取LBP算子，与已经训练好的特征算子进行乘加运算，判定待鉴别纸币黑水印区域的真假，本发明简单高效，且特征算子支持迭代训练和学习，扩展性极强。
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公开(公告)号：CN113223054A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110592132.8
申请日：2021-05-28
Applicant: 武汉卓目科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种对ECO跟踪框的抖动性进行改进的目标跟踪方法及装置，该方法包括：读取第一帧图像，确定跟踪目标框；将第一帧图像的目标框作为样本放入ECO算法训练相关滤波器；同时根据第一针帧图像和对应的目标位置，学习STC/KCF算法对应的时空上下文模型；读取下一帧图像，分别利用ECO算法和STC/KCF算法计算当前帧的目标框；计算两个目标框对应的IOU，如果IOU大于某个特定的阈值，则使用STC/KCF算法计算的目标框作为当前帧的跟踪结果，否则使用ECO算法计算的目标框作为当前帧的跟踪结果；利用当前帧的目标框更新ECO算法的相关滤波器以及STC/KCF算法的时空上下文模型；重复上述步骤，直到跟踪完毕。本发明既保证了跟踪的准确性，又达到增强跟踪框的整体稳定性的目的。
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公开(公告)号：CN114092803A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111284919.4
申请日：2021-11-01
Applicant: 武汉卓目科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于遥感图像的云检测方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：基于遥感图像进行预处理，获取目标图像；将所述目标图像输入至云检测模型，输出与所述目标图像对应的云检测结果。本发明提供的基于遥感图像的云检测方法、装置、电子设备及介质，能够在不损失信息的情况下，逐层增大卷积的感受野，使每个卷积的输出都包含较大范围的语义信息，能提高图像语义分割的精细性。进而提高云检测的准确性。
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