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公开(公告)号：CN114972456B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210461690.5
申请日：2022-04-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态混合特征的刚体配准方法、系统、终端设备及存储介质，利用快速特征点描述符提取点集的特征信息，将提取的特征信息与点集的几何结构信息组成混合特征，随着算法的迭代构成动态混合特征；基于动态混合特征之间的相似度，建立源点集与目标点集之间的对应关系；求解配准的空间变换参数，并对目标点集进行空间变换；迭代上一步的过程，直到源点集与目标点集对应点之间的误差函数小于给定的阈值或者达到最大的迭代次数，最终完成源点集与目标点集之间的配准。本发明对于配准问题中存在的初始误差较大的情况以及部分重叠问题具有很好的鲁棒性，同时在存在较多离群点和噪声点的情况下也可以实现较好的配准精度。
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公开(公告)号：CN113139977B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202110442986.8
申请日：2021-04-23
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 一种基于YOLO和U‑Net的口腔曲断影像智齿分割方法，步骤为：1.对口腔曲断影像进行图像预处理，对预处理后图像中的智齿进行位置标注得到位置标签，并划分训练集和测试集；2.利用图像和位置标签训练YOLO模型，设置空间位置的置信度阈值，得到智齿的空间位置信息；3.基于智齿的空间位置信息进行切片处理，将得到的所有包含智齿的切片进行预处理，预处理后对训练集的切片进行像素级的类别标注；4.训练集的切片图像和位置标签训练U‑Net模型，设置像素类别的置信度阈值进行二值化，得到智齿的像素级分类信息，完成智齿分割；本发明通过两阶段实现口腔曲断影像的智齿分割，有效提升智齿的定位精度、缩小智齿分割的计算开销，提升口腔曲断影像智齿分割的速度和精度。
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公开(公告)号：CN113409338A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110707695.7
申请日：2021-06-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于概率分配的超像素方法，包含六个步骤：步骤一：给定输入图像，均匀分配初始的超像素块中心处像素点，遍历图像，逐一计算像素点的特征和标准化参数；步骤二：在各超像素块周围一定范围内，计算像素点对应该超像素块的分配概率；步骤三：将像素点分配至对应分配概率最大的超像素块中；步骤四：更新超像素块中心处像素点，计算其内所有像素点的统计特征，重新计算分配概率；步骤五：迭代步骤三和步骤四达到指定步数；步骤六：后处理，合并孤立超像素块。本发明采用软分配的方式得到划分结果，通过分配概率融合像素点信息与图像局部信息，提升了超像素块分割的边缘拟合能力。
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公开(公告)号：CN104036500B
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201410239863.4
申请日：2014-05-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种窄带背景探测的快速双循环水平集方法，首先将视频各帧予以超像素分割，在首帧根据前景显著图初始化水平集核函数和前景轮廓像素，并建立基于超像素的前景特征池和窄带背景特征池；计算双链环像素上各点属于前景和窄带背景的颜色概率值和纹理概率值，加权作为该点的区域竞争项，由区域竞争项的符号可驱动水平集双循环过程，更新水平集核函数、前景轮廓像素和特征池；在前景轮廓精准化阶段，基于极大似然后验概率原理，将前景似然模型和窄带背景似然模型的比值，作为新的区域竞争项，驱动水平集双循环过程进一步精细化前景轮廓；本发明基于复杂室外环境的道路场景视频，有效实现运动前景的轮廓跟踪，跟踪速度快，方法简单有效。
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公开(公告)号：CN101655985A
公开(公告)日：2010-02-24
申请号：CN200910023846.6
申请日：2009-09-09
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T13/00
Abstract: 本发明公开一种多种风格人脸卡通样本的统一参数化方法。该方法分层表示人脸卡通画样本的构图和绘制，通过绘制实体布局参数(Painting Style parameters)-PSP定义卡通画样本的构图，绘制实体参数(Painting Entity Parameters)-PEP定义卡通画的绘制方法。这种统一的参数化数据组织架构，使绘制算法可以完全根据真实人脸几何特征，学习人脸卡通画样本的构图和绘制方法，通过绘制实体布局的序贯优化计算和绘制实体的变形转移，自动生成特定人脸对象的个性化人脸卡通画。并且使计算机可以自动学习不同艺术风格的卡通画绘制方法，具有很好的可扩展性和数据独立性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113409338B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202110707695.7
申请日：2021-06-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于概率分配的超像素方法，包含六个步骤：步骤一：给定输入图像，均匀分配初始的超像素块中心处像素点，遍历图像，逐一计算像素点的特征和标准化参数；步骤二：在各超像素块周围一定范围内，计算像素点对应该超像素块的分配概率；步骤三：将像素点分配至对应分配概率最大的超像素块中；步骤四：更新超像素块中心处像素点，计算其内所有像素点的统计特征，重新计算分配概率；步骤五：迭代步骤三和步骤四达到指定步数；步骤六：后处理，合并孤立超像素块。本发明采用软分配的方式得到划分结果，通过分配概率融合像素点信息与图像局部信息，提升了超像素块分割的边缘拟合能力。
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公开(公告)号：CN115909490A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211426886.7
申请日：2022-11-15
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种场景点云中的人体行为预测方法。第一步，通过硬件三维扫描或软件三维重建的方式，将人体所在的周围场景表示为三维点云的形式；第二部，设计带有多重注意力建模机制的特征编码器，以提取人体骨架数据内部的动作依赖、场景点云内部的几何结构依赖以及其二者之间的人体‑场景的交互依赖；第三步，将所提取到的多重注意力编码特征，送入到解码器，以预测未来时刻的人体合理的运动姿态和轨迹；相较于目前的现有技术，本发明实现了在最少参数量下的最佳预测效果，并且增强了人体行为预测领域中的算法可解释性。
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公开(公告)号：CN112364805A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011314984.2
申请日：2020-11-21
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种旋转手掌图像检测方法，第一步对待检测图像以5°为间隔进行旋转，形成72原始图像从0°～360°范围的旋转图像存入图像旋转星盘；第二步将图像旋转星盘中的所有图片按照次序批量输入预先训练好的正向手掌检测器；第三步对所有的检测结果进行最大可能筛选，得到唯一的候选检测结果；第四步计算候选检测结果中旋转角对应的反向旋转矩阵；最后通过旋转矩阵对候选检测结果进行旋转处理，得到最终的附带角度的手掌图像检测结果；本发明提出了图像旋转星盘和最大可能筛选方法，并结合当前深度学习中目标检测领域最为高效的检测网络Yolov3，实现附带角度的手掌图像检测。
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公开(公告)号：CN108062766B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201711398961.2
申请日：2017-12-21
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 一种融合颜色矩信息的三维点云配准方法，已知模板颜色点云和待配准的目标颜色点云，在给定初始配准参数的基础上，第一步分别计算两个点云中每个点的颜色一阶矩、二阶矩和三阶矩特征；第二步根据融合了点云三维空间信息和颜色矩信息的形状‑颜色联合特征设计点云配准的目标函数；第三步根据联合特征的加权距离度量，构建模板颜色点云和目标颜色点云之间点对点的对应关系；第四步利用模板颜色点云和目标颜色点云之间点对点的对应关系求解空间配准的变换参数，并对目标颜色点云进行空间变换；第五步迭代上述的第三步和第四步，直至达到迭代终止条件，最终完成模板颜色点云与目标颜色点云的配准；本发明能够有效地降低由于点云局部缺失和噪声对配准结果的影响，提高三维点云配准的精确性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109800787A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811534705.6
申请日：2018-12-14
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 基于相对特征距离误差度量的图像模板匹配方法，具体步骤如下：第一步，在模板图像与当前窗口的目标图像中，以像素块特征为单位，分别提取互为最近邻的特征对；第二步，分别计算两两特征对的相对特征距离差和相对距离差的均值；第三步，基于相对特征距离差和相对距离差的均值，计算相似性度量值；第四步，按单位距离移动滑动窗，重复上述第一到第三步直至窗口滑动到目标图像右下角；第五步，选出最大的相似性度量结果，对应的候选窗口位置作为匹配输出结果；本发明提出了一种新的基于相对特征距离误差的相似性度量方法，并将其应用于图像模板匹配中，能够有效地提高在不同噪声干扰下的匹配精度。
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