基于灰度提升的双路卷积低光照图像增强方法

    公开(公告)号:CN114913085A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202210480598.3

    申请日:2022-05-05

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出一种基于灰度提升的双路卷积低光照图像增强方法,在监督学习条件下,首先通过单路灰度增强网络将输入的低光照RAW图像转换为增强后的单通道灰度图。将长曝光条件下RAW图通过后处理得到彩色RGB图像以及转换后的灰度图像作为单路灰度增强网络的参考图。根据Retinex理论对低光照图像的光照信息进行增强再将其与物体反射的颜色信息进行融合,将增强后的单通道灰度图像与原始输入低光照单通道RAW图作为双路U‑Net融合增强网络输入,最后生成增强后的彩色三通道RGB图像。

    一种基于特征融合的人像关键点检测方法及系统

    公开(公告)号:CN114863539A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210648008.3

    申请日:2022-06-09

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于特征融合的人像关键点检测方法,该方法包括:S1:将人像图片送入人脸检测网络进行人脸检测并裁剪,将训练数据集中的坐标信息转化为热力图信息;S2:将人像图片送入基于Transformer和Convolution特征融合的回归网络对其进行训练,回归网络为并行结构,通过Convolution捕捉人像图片的低级语义特征,通过Transformer捕捉人像图片中的高级语义特征,将得到的特征图进行跳跃连接,共同编码包含坐标信息的热力图;S3:基于Convolution和Transformer特征融合的回归网络将N个关键点的N个热力图联合在同一个通道,生成具有边界信息的热力图,输出N+1个通道的热力图;S4:将输出的热力图取前N个热力图进行解码,得到精确的N个关键点的坐标信息。该方法及系统有利于提高检测精度和运行速度。

    一种基于机器视觉的智能海滩安全防护方法及系统

    公开(公告)号:CN114419535A

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN202111533554.4

    申请日:2021-12-15

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的智能海滩安全防护方法及系统,其中方法包括:控制摄像机按照预设的时间间隔对海滩进行图片采集,获得海滩图片;将获得的海滩图片输入潮汐分析模型,获得海滩的潮汐情况;根据海滩的潮汐情况和当前海滩图片,将海滩划分为风险区和非风险区;将摄像机的监控资源按照预设比例分配给风险区和非风险区;风险区获得的监控资源大于非风险区获得的监控资源;在监控资源分配后,对摄像机采集到的海滩图片进行游客识别,获得游客行为;将游客行为输入风险行为识别模型以判断游客行为是否属于风险行为;响应于游客行为属于风险行为,则发出告警提示。本发明提高了风险行为识别准确率和安全防护效率,保障游客生命安全。

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