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公开(公告)号：CN112331313A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011342147.0
申请日：2020-11-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标签编码的糖网影像病变的自动分级方法，其中的标签编码技术不仅可用于糖网影像病变分级问题，还可以运用到其他的有序分类问题。本发明首先针对糖网病变的5种病变等级标签进行软编码来控制模型预测概率分布，以解决各标签之间的类依赖问题；再搭建糖网数据集并通过模型训练，可以得到模型参数和参数软标签中的偏移参数；再利用偏移参数计算5种病变等级的软编码可用于迁移学习；最后通过训练所得到的模型可以准确的进行糖网影像病变分级。该方法能够有效的解决糖网病变分级问题中标签之间的依赖，通过该软编码的方法可以灵活的控制模型的标签预测概率分布，提高糖网病变分级的准确性；同时可以建立硬软标签映射进行迁移学习。
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公开(公告)号：CN111242000A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010023329.5
申请日：2020-01-09
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种结合激光点云转向的道路边沿检测方法，属于辅助驾驶领域，解决视觉道路边沿检测中易受阴影干扰且由于车辆转向造成的道路边沿误检问题。首先，将激光点云与其对应的图像数据进行联合校准，基于信息熵计算点云转向角使得道路边沿激光点平行于X轴，将转向后的点云投影在Y-X平面。其次，构建道路平面方程，结合M估计样本一致性以及异常点处理，提取道路点云。随后，使用道路激光点与激光雷达位置先验共同约束投影在Y-X平面上的激光点云，构建约束后点云沿着Y方向的累计直方图；分别在直方图原点的左右两侧确定道路左右边沿激光点；最后基于带L2正则约束的最小二乘拟合道路左右边沿，完成道路边沿检测。本发明用于道路边沿检测。
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公开(公告)号：CN110097575A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910348414.6
申请日：2019-04-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部特征及尺度池的目标跟踪方法，属于灰度图像目标跟踪技术领域，解决光照变化、尺度变化与背景干扰等复杂环境下目标跟踪算法精确度差的问题。本发明第一帧图像根据初始信息获取目标，基于目标的两种特征训练分类器，得到目标模型及分类器回归系数再初始化，第二帧图像利用尺度池获得不同尺度的目标，并提取特征一和特征二；基于初始化后的目标模型及分类器回归系数得到两种特征的多层核相关滤波响应图，再线性插值到一致大小后加权融合得到多层核相关滤波响应图，进而得到目标的预测位置及预测尺度，即完成一次目标跟踪，若跟踪未结束，实现第二帧图像到第三帧图像的跟踪，直到循环至最后一帧图像。本发明用于目标跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111007531A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911341895.4
申请日：2019-12-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光点云的道路边沿检测方法，属于辅助驾驶领域，解决基于视觉图像道路边沿检测易受光照变化及阴影干扰的问题。首先，将激光点云与其对应的图像数据进行联合校准，并将校准后有效的激光点云投影在Y-X平面。其次，基于道路平面特点以及有效的激光点云构建道路平面方程，结合M估计样本一致性以及异常点处理，提取道路点云。随后，使用道路激光点与激光雷达位置先验共同约束投影在Y-X平面上的激光点云，并将约束后的激光点云沿着Y方向累计获取Y方向激光点云累计直方图；分别在Y方向点云直方图原点的左右两侧确定道路左右边沿激光点；最后基于最小二乘法分别拟合道路左右边沿，完成道路边沿检测。本发明用于道路边沿检测。
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公开(公告)号：CN109829853B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN201910046773.6
申请日：2019-01-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机航拍图像拼接方法，涉及图像处理技术领域，本发明包括如下步骤：S1：输入两幅待拼接的无人机航拍图像分别作为参考图像和待配准图像；S2：运用FAST特征点检测算法对参考图像和待配准图像进行处理，得到参考图像和待配准图像的FAST特征点；S3：提取参考图像和待配准图像FAST特征点处的BRISK特征及FREAK特征；S4：利用HAMMING距离度量准则和BF搜索策略分别匹配BRISK特征及FREAK特征，得到M个最优的特征点对；S5：利用RANSAC算法对特征点对进行筛选，计算得到特征点对之间的坐标变换矩阵；S6：利用坐标变换矩阵对待配准图像进行坐标变换，使之与参考图像进行加权融合，得到拼接后的图像，本发明具有效率高、鲁棒性强、拼接结果准确的优点。
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公开(公告)号：CN112331313B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011342147.0
申请日：2020-11-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标签编码的糖网影像病变的自动分级方法，其中的标签编码技术不仅可用于糖网影像病变分级问题，还可以运用到其他的有序分类问题。本发明首先针对糖网病变的5种病变等级标签进行软编码来控制模型预测概率分布，以解决各标签之间的类依赖问题；再搭建糖网数据集并通过模型训练，可以得到模型参数和参数软标签中的偏移参数；再利用偏移参数计算5种病变等级的软编码可用于迁移学习；最后通过训练所得到的模型可以准确的进行糖网影像病变分级。该方法能够有效的解决糖网病变分级问题中标签之间的依赖，通过该软编码的方法可以灵活的控制模型的标签预测概率分布，提高糖网病变分级的准确性；同时可以建立硬软标签映射进行迁移学习。
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公开(公告)号：CN110097575B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201910348414.6
申请日：2019-04-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/269 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于局部特征及尺度池的目标跟踪方法，属于灰度图像目标跟踪技术领域，解决光照变化、尺度变化与背景干扰等复杂环境下目标跟踪算法精确度差的问题。本发明第一帧图像根据初始信息获取目标，基于目标的两种特征训练分类器，得到目标模型及分类器回归系数再初始化，第二帧图像利用尺度池获得不同尺度的目标，并提取特征一和特征二；基于初始化后的目标模型及分类器回归系数得到两种特征的多层核相关滤波响应图，再线性插值到一致大小后加权融合得到多层核相关滤波响应图，进而得到目标的预测位置及预测尺度，即完成一次目标跟踪，若跟踪未结束，实现第二帧图像到第三帧图像的跟踪，直到循环至最后一帧图像。本发明用于目标跟踪。
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公开(公告)号：CN109829853A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910046773.6
申请日：2019-01-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机航拍图像拼接方法，涉及图像处理技术领域，本发明包括如下步骤：S1：输入两幅待拼接的无人机航拍图像分别作为参考图像和待配准图像；S2：运用FAST特征点检测算法对参考图像和待配准图像进行处理，得到参考图像和待配准图像的FAST特征点；S3：提取参考图像和待配准图像FAST特征点处的BRISK特征及FREAK特征；S4：利用HAMMING距离度量准则和BF搜索策略分别匹配BRISK特征及FREAK特征，得到M个最优的特征点对；S5：利用RANSAC算法对特征点对进行筛选，计算得到特征点对之间的坐标变换矩阵；S6：利用坐标变换矩阵对待配准图像进行坐标变换，使之与参考图像进行加权融合，得到拼接后的图像，本发明具有效率高、鲁棒性强、拼接结果准确的优点。
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