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公开(公告)号：CN103413323A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310317408.7
申请日：2013-07-25
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于部件级表观模型的物体跟踪方法，是基于中层视觉线索部件级更新表观模型的方法，通过对图像进行超像素分割，以超像素描述跟踪物体的目标部件，利用目标部件的信息构造物体特征池建立和更新物体的表观模型，该模型能够准确的表达形变、遮挡等情况下的运动物体。更新物体表观模型时，用新跟踪帧的部件替换特征池中将被替换的部分部件集，建立目标物体部件的特征补集，将特征补集作为新跟踪帧的部件描述信息加入特征池，再根据新的特征池建立表观模型实现表观模型的更新。本法随着对物体跟踪的进行，更新表观模型信息集中被跟踪物体的信息，物体表观模型更加全面，在指导跟踪严重遮挡、变形等外观变化较大时能够取得更好的效果。
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公开(公告)号：CN111681176B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010408566.3
申请日：2020-05-14
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种自适应卷积的残差修正单幅图像去雨方法，该方法加入雨线修正系数(Refine factor)，改进现有雨图模型，更精确描述雨图中各个像素受到雨线的影响。构建自适应选择卷积网络(SKNet)，自适应的选择不同卷积核对应维度的信息，进一步学习，融合不同卷积核的信息，提高网络的表达力。最后构建自适应卷积的残差修正网络(SKRF)网络，直接学习雨线图和残差修正系数(RF)，减少映射区间，减少背景误判。该方法能够取得比现有方法更高的精确度。图片结果在客观指标和生成图片的雨线去除效果上均取得改善。本发明能够自适应地选择不同尺寸卷积核对应通道的特征信息；更加精确地表达到每个像素点受到雨影响。
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公开(公告)号：CN110310238B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN201910526839.1
申请日：2019-06-18
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于重用原始信息的压缩奖惩神经网络的单幅图像去雨方法，首先利用快速引导滤波将有雨图像分解为低频图层和高频图层；接着将高频图层输入到一个结合了压缩奖惩神经网络结构块、批归一化处理以及本方法提出的重用原始信息连接方式的神经网络中进行特征学习与提取，去除其中的雨线；最后将去除雨线之后的高频图层与原始的低频图层相加得到最终的去雨结果。本方法针对单幅有雨图像进行去雨，与现有的传统去雨方法、基于深度学习去雨方法相比，都能得到更高质量的无雨图像；并且本方法提出的网络是基于压缩奖惩神经网络的，而本方法提出的网络所使用的压缩奖惩结构块则可以很好地刻画特征通道之间的关系，从而提高网络的表达力，提升去雨效果。
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公开(公告)号：CN105678338B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201610024953.0
申请日：2016-01-13
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部特征学习的目标跟踪方法，将目标物体和背景分解成大量的具有尺度和形状不变性的局部单元，将其作为目标和背景分类模型的训练样本，采用深度学习的方式，从训练样本中学习出目标物体以及背景的局部表达。再判断出图像中每个特定区域属于目标物体的置信度，实现目标物体的准确定位。因这种由大量样本学习得出的局部表达具有高度的目标识别能力，该跟踪方法对目标形变、目标遮挡等情况具有较高的适应能力。更新物体表观模型时，抽取出目标置信度较高的局部区域作为模型的训练样本，并对模型进行更新。本方法在目标跟踪的过程中，不断更新表观模型，学习目标物体的关键特征，在外观变化较大的情景下能够取得更好的跟踪效果。
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公开(公告)号：CN105719247A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610025389.4
申请日：2016-01-13
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084
Abstract: 本发明公开了一种基于特征学习的单幅图像去雾方法，首先通过稀疏自动编码机对有雾图像进行多尺度的纹理结构特征提取，与此同时，抽取各种与雾相关的颜色特征。然后，采用多层神经网络进行样本训练，学习得到雾天条件下纹理结构特征及颜色特征与场景深度间的映射关系，并估算出有雾图像的场景深度图。在此基础上，利用场景深度图近似地估算出透射率图。该透射率能图有效反映了有雾图像中各个局部区域的雾气浓度。最后，结合大气散射模型，根据透射率图进一步复原出无雾图像。本方法能够对有雾图像进行复原，得到更高质量的无雾图像，并且与现有的去雾方法相比，具有更好的场景普适能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114881871A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210383384.4
申请日：2022-04-12
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及一种融合注意力单幅图像去雨方法，包括：首先将输入图像进行批归一化处理，然后输入到三维注意力机制与残差密集块结构相结合的编码器网络得到高维特征；使用Transformer机制计算全局特征关联性；使用三维注意力残差密集块构建的解码器将特征矩阵逐级还原到原始输入图像大小，得到输出图像；针对去雨过程中算法导致的图像结构信息和细节高频信息被抹除问题，提出将多尺度结构性损失和常用去雨损失函数结合参与去雨网络训练。本发明针对单幅有雨图像进行去雨都能得到更高质量的去雨图像。本发明结合了三维注意力机制、Transformer和编‑解码器架构，可更好提高网络去雨性能。
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公开(公告)号：CN107527356B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201710600951.6
申请日：2017-07-21
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明克服了现有的视频跟踪算法存在计算速度不高与鲁棒性不足二选一的技术缺陷，提出了新的一种基于懒交互方式的视频跟踪方法。本发明主要创新在于当目标部分遮挡和光照变化明显时，通过判定分块异常情况，提出了基于懒交互分块重采样的目标跟踪方法。其中，分块异常的判定主要分为三种情况：一是，分块远离跟踪目标；二是，正样本与负样本的比例失衡；三是，分块可跟踪的置信度值太低。通过这些条件，可将异常分块筛选出来，进行重新建模和跟踪。因要对多个分块进行跟踪，本发明引入KCF算法作为基本跟踪算子以保证跟踪的效率。本发明能够最大限度保证重采样本的鲁棒性，以达到跟踪效果的延续性和正确性，同时还能保证较高的计算速度。
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公开(公告)号：CN105719247B
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201610025389.4
申请日：2016-01-13
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于特征学习的单幅图像去雾方法，首先通过稀疏自动编码机对有雾图像进行多尺度的纹理结构特征提取，与此同时，抽取各种与雾相关的颜色特征。然后，采用多层神经网络进行样本训练，学习得到雾天条件下纹理结构特征及颜色特征与场景深度间的映射关系，并估算出有雾图像的场景深度图。在此基础上，利用场景深度图近似地估算出透射率图。该透射率能图有效反映了有雾图像中各个局部区域的雾气浓度。最后，结合大气散射模型，根据透射率图进一步复原出无雾图像。本方法能够对有雾图像进行复原，得到更高质量的无雾图像，并且与现有的去雾方法相比，具有更好的场景普适能力。
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公开(公告)号：CN107909787A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201710950749.6
申请日：2017-10-13
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及一种生物分子间相互作用强弱状态的监测装置，包括处理器模块、数据采集模块、数据接收模块、语音处理模块、显示模块、按键模块和扬声器；所述的数据采集模块用于采集生物分子间相互作用的数据信息；所述的数据接收模块、语音处理模块、显示模块和按键模块均与处理器模块连接；所述的数据采集模块和数据接收模块均内置通讯单元，所述的通讯单元用于数据传输；所述的数据采集模块与数据接收模块通过通讯单元进行数据传输；所述的语音处理模块与扬声器连接。
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公开(公告)号：CN107194271A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710253755.6
申请日：2017-04-18
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种弱中心的共享式私有云存储系统，包括一个服务器节点和多个客户节点，所述客户节点和服务器节点通过受限网络相连，所述客户节点以区域进行划分，每个区域包括至少一个客户节点，每个客户节点包括一个存储器，且通过高速网络连接至少一个用户计算机，其中所述服务器节点用于保存系统所有文件信息、用户计算机和客户节点的元数据，向所述客户节点下发调度指令；所述客户端用于文件存储，响应用户文件的上传和下载请求，执行服务器节点下发的调度任务，向服务器端上报本地数据及本地数据变动。本发明中，除了服务器节点外，各客户节点功能相同，均可提供存储服务，是服务使用者的同时，也可以是服务提供者。
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