公开(公告)号：CN109583324A

公开(公告)日：2019-04-05

申请号：CN201811338181.3

申请日：2018-11-12

Applicant: 武汉大学

Inventor： 张海剑 ,  王慧娇 ,  蔡忠强

IPC: G06K9/00 ,  G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06T7/13 ,  G06T7/181 ,  G06T7/60 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于单点多盒检测器的指针仪表读数自动识别方法。采用基于多曝光融合框架的低光增强方法生成增强图像，采用基于两阶段核估计去除运动模糊方法从模糊图像中恢复出清晰图像；设计基于VGG-16网络和卷积神经网络的表盘检测器SSD结构检测图像中的表盘，输出表盘位置和置信度信息；构建训练数据集并用训练数据集训练SSD网络参数，设定相关参数和学习策略；提取图像的加速鲁棒特征生成特征点描述子，根据特征匹配技术对旋转的表盘图像进行校正；用基于梯度幅值的CannyLines线段检测算法检测提取边缘图像，从边缘图像中收集共线点群并拟合成直线最后验证线段；认定最佳线段为指针的真实位置，利用各角度之间的关系解算出指针在表盘中的示数。

公开(公告)号：CN120070196A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510016596.2

申请日：2025-01-06

Applicant: 武汉大学

Inventor： 余磊 ,  魏鹂萱 ,  刘熠晨 ,  王慧娇

IPC: G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了基于事件与图像帧融合的全聚焦合成孔径成像方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：在有遮挡场景中获取多视角事件流数据和图像帧；将多视角事件流数据和图像帧输入到训练好的多模态信号重聚焦模型中，得到预测场景的深度图；使用深度图对多视角事件流数据和图像帧进行重聚焦；将重聚焦后的多视角事件流数据和图像帧输入到训练好的全聚焦图像重建模型中，得到全聚焦图像。本申请基于事件流数据和图像帧的融合特征预测深度图，实现了遮挡后的准确深度估计，通过深度信息进行重聚焦，提升了复杂场景下的全聚焦图像重建质量。