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公开(公告)号：CN104573665B
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201510035514.5
申请日：2015-01-23
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学深圳研究院
Abstract: 本发明属于视频处理领域，具体涉及一种基于改进维特比算法的连续动作识别方法，用于高效地识别人体全身连续动作。首先通过建立以人体关节为基准的坐标系消除人旋转平移等因素造成的动作差异性。其次通过按照人体模型的约束对人体骨架坐标进行进一步处理，消除因为人体形的差异，然后通过K‑means对人体关节点数据进行编码，然后为每个动作训练对应的隐式马尔科夫模型，接着通过活跃关节的变化、速度快慢、角度大小进行连续动作序列的分割，然后为每个子序列筛选出较好的候选动作，最后通过改进的维特比算法找出最佳路径，进而得到最佳的动作序列。与已有的方法相比，该方法能够高效地识别出连续动作序列中包含的动作。
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公开(公告)号：CN103985095B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410213486.7
申请日：2014-05-20
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学深圳研究院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明方法涉及一种基于显著结构度量模型的图像平滑方法，包括以下步骤：首先基于视觉显著的边缘结构所具有的非周期性、局部方向性等特点，定义一种自适应的图像显著结构度量；基于这一度量模型，提出一种优化策略进行图像极值点分布估计；根据所得极值点，提出各向异性的冲击滤波算法计算中值包络，生成平滑后的基图像，完成图像平滑。该方法可实现强度对比与尺度无关的图像平滑效果，使图像中显著的视觉结构得以完整保持甚至增强，相较国际上最新的平滑算法效果提升明显。
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公开(公告)号：CN104851127A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510249612.9
申请日：2015-05-15
Applicant: 北京理工大学深圳研究院 , 北京理工大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于交互的建筑物点云模型纹理映射方法及装置，属于计算机视觉处理技术领域。本发明针对现代化城镇建筑物的外轮廓特征，以重建点云模型中的每个三维点和恢复当前空间点所用图像中对应的像素点之间的空间对应关系为基础，在简单交互标定各结构拐点的条件下实现快速建筑物模型自动面片化和纹理映射；本发明方法首先进行点云模型噪声点去除，然后通过与用户交互获得点云模型墙面结构角点，并根据所选角点匹配筛选得到墙面最优匹配图像和进行空间平面拟合得到点云模型墙面，最后将最优匹配图像中墙面纹理映射到点云模型墙面。对比现有技术，本发明能够快速重建出建筑物的整体结构，并且重建结果整体效果能够满足日常需求。
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公开(公告)号：CN104809478B
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201510249022.6
申请日：2015-05-15
Applicant: 北京理工大学深圳研究院 , 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种面向大规模三维重建的图像分块方法，属于图像处理技术领域；包括以下步骤：首先利用图像间的特征匹配关系进行图像整体相似性度量，生成图像间相似度矩阵；然后引入谱聚类思想：首先利用谱分析将图像集中的每一个元素映射到利于聚类分析的高维空间，然后利用模糊聚类算法将整个图像集合分成若干个簇，同时对每张图像计算属于各簇的隶属度；最后通过对分类结果的分析处理，在自动生成一系列三维重建效率较高的图像子集合的同时，将与其它图像相似性较低的图像以噪声的形式予以剔除。对比现有技术，应用本发明方法能够有效降低三维重建的计算量，提高三维重建效率；同时，还能够有效剔除噪声图像，降低噪声图像对三维重建时的干扰。
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公开(公告)号：CN104867111B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510141699.8
申请日：2015-03-27
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学深圳研究院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于分块模糊核集的非均匀视频盲去模糊方法，属于视频处理技术领域；包括以下步骤：根据视频帧图像梯度大小检测模糊帧；使用清晰帧和模糊帧之间的特征匹配计算分块单应变换；通过分块单应变换的离散采样逼近模糊运动，并通过优化逼近误差计算模糊运动的速度参数；根据模糊运动速度获取各个分块对应的模糊核，并利用反卷积计算清晰的分块；将清晰的分块拼接得到清晰的帧图像，从而去除模糊帧。与已有方法相比，本发明方法采用多个模糊核描述视频帧的模糊运动，计算时不需设定初始值，增加了鲁棒性，对于非均匀的视频模糊处理更加高效；对视频中的清晰区域要求不高，增加了适用范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103440627B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201310370955.1
申请日：2013-08-23
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学深圳研究院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于光影强化的卡通风格渲染方法，包括以下步骤：首先，通过结合高斯滤波与双边滤波提取经过抽象的基图像，用以模拟艺术作品细节较少，内容高度抽象的特点。在这个提取的基图像上，分别计算图像轮廓图和阴影分布图，并通过一种强度可控的融合方法来得到艺术创作中经常单独绘制的光影强化层，最后将这一光影强化层叠加于图像基上从而获得最终的渲染结果。本发明能逼真的模拟艺术创作中的卡通风格作品，并且时间性能优秀，可在当前主流多核PC机上获得准实时渲染效率。
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公开(公告)号：CN104809689A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510250777.8
申请日：2015-05-15
Applicant: 北京理工大学深圳研究院 , 北京理工大学
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于轮廓的建筑物点云模型底图配准方法，属于计算机视觉技术领域。本发明方法通过对三维重建得到的建筑物点云模型进行结构分析，自动检测当前模型的姿态，最终实现点云模型坐标的归一化，并在此基础上得到当前建筑物的点云俯视轮廓线条图；对重建建筑所在区域的遥感图像进行轮廓分析，自动检测得到底图的轮廓线条；根据重建建筑的轮廓线条估计当前建筑的结构拐点，然后借助轮廓匹配信息实现点云模型与卫星底图间的空间对齐，得到从点云模型到卫星底图间的映射矩阵，自动实现建筑物点云模型在卫星底图上的放置。对比现有技术，本发明方法能够准确对点云模型和底图进行自动化配准，有效降低配准所需人工工作量，降低配准成本。
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公开(公告)号：CN104809478A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510249022.6
申请日：2015-05-15
Applicant: 北京理工大学深圳研究院 , 北京理工大学
CPC classification number: G06K9/6223 , G06K9/6272 , G06T17/00
Abstract: 本发明涉及一种面向大规模三维重建的图像分块方法，属于图像处理技术领域；包括以下步骤：首先利用图像间的特征匹配关系进行图像整体相似性度量，生成图像间相似度矩阵；然后引入谱聚类思想：首先利用谱分析将图像集中的每一个元素映射到利于聚类分析的高维空间，然后利用模糊聚类算法将整个图像集合分成若干个簇，同时对每张图像计算属于各簇的隶属度；最后通过对分类结果的分析处理，在自动生成一系列三维重建效率较高的图像子集合的同时，将与其它图像相似性较低的图像以噪声的形式予以剔除。对比现有技术，应用本发明方法能够有效降低三维重建的计算量，提高三维重建效率；同时，还能够有效剔除噪声图像，降低噪声图像对三维重建时的干扰。
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公开(公告)号：CN118800207A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410703239.9
申请日：2024-06-03
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及声学测量及探测设备；互联网与云计算产业中工业物联网信息感知等领域，尤其涉及一种高Q声学结构及其设计优化方法、颗粒尺寸检测传感器。本发明高Q声学结构包括：波导；第一谐振器，旁支于波导的外侧，其内部的第一谐振声腔通过第一中空颈部连接至波导内部，其顶部设置有第一阻抗边界；第二谐振器，旁支于波导的外侧，其内部的第二谐振声腔通过第二中空颈部连接至波导内部，其顶部设置有第二阻抗边界；环形耦合管，连接于第一谐振声腔和第二谐振声腔之间。本发明中，两个模态分别由两个谐振声腔的几何结构决定，这样的设计有助于将几何尺寸调节到BIC模态。
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公开(公告)号：CN117132490A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311029207.7
申请日：2023-08-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/00 , G06T7/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80
Abstract: 一种面向通用光照条件的神经形态相机去噪方法，属于视频去噪领域。依据脉冲流噪声强度与场景光照的关系，将连续的时空脉冲流转化为特定窗口下的图片特征表示，适配传统神经网络的输入；通过标定的暗电流矩阵和响应非一致性矩阵，去除暗电流噪声和响应非一致性噪声；通过二维离散小波变换将图像特征转换为频域特征，利用频域噪声分离的特性实现低成本的噪声去除；通过融合相邻窗口的频域特征，去除散粒噪声和截断噪声；通过深度自注意力网络对频域上的残留噪声进行彻底的去除；最后，为抑制去噪带来的过度平滑，利用频域上的融合特征来精炼去噪结果。本发明适用于视频去噪领域，用于重建干净图像，降低图像中的噪声，减少噪声对下游任务的影响。
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