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公开(公告)号：CN103955918A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410133927.2
申请日：2014-04-03
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种全自动精细抠像装置及精细抠像方法，其包括一单反相机，其中，所述单方相机与一数据接口相连接，所述数据接口分别与拍摄环境单元、控制中心相连接，所述控制中心包括背景识别模块、快速抠像模块、自动计算模块、基于聚类的采样点优化选择模块、精细抠像模块与图像存储器，以及使用全自动精细抠像装置进行精细抠像的方法。使整个抠像过程无需任何的人工标注，完全实现了全自动的非透明及半透明区域的抠像，提高了抠像质量与抠像效率。
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公开(公告)号：CN103279800A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310008210.0
申请日：2013-01-10
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明是为了在发生灾害时，模拟大规模人群疏散的过程中，计算出最优的疏散策略，并在此基础对整个疏散过程中出现的拥挤现象，各个疏散路径的人群密度态势，关键路径人流情况进行分析统计，实现对人群疏散的最优策略的生成。本发明提供一种基于博弈论的大规模人群疏散路径的优化方法，根据灾害辐射区域范围，相距安全出口距离，逃生路径中包括的安全措施个数，拥挤程度因素进行定量风险分析，定量风险分析采用蒙特卡洛模型，将评估的风险结果作为路径博弈的收益函数的输入参数，通过博弈论决定疏散路径的抉择，形成最优的疏散方案。
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公开(公告)号：CN102023231A
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN201010267536.1
申请日：2010-08-31
Applicant: 吉林大学
IPC: G01P5/06
Abstract: 本发明方法涉及一种通过摄像头传回的关于场景中标识风转轮的连续视频，自动测量出场景中风速的新方法，可适用于光照良好的自然条件下风速测量，如：草场等。随着计算软硬件的发展，利用计算机视觉方法对场景状态进行测量已发展成为计算机视觉中的一个重要课题，计算机视觉测量已引起越来越多的学者兴趣和关注。本文就利用计算机视觉方法测量风速一种新方法的尝试。本发明的目的是为了通过摄像头传回的关于场景中标识风转轮的连续视频，自动测量出场景中风速。扩展了计算机视觉测量的应用范围。本发明公开了一种利用通过摄像头传回的关于场景中标识风转轮的连续视频，自动测量出场景中风速的新方法。
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公开(公告)号：CN110070059B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910341103.7
申请日：2019-04-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于域迁移的非结构化道路检测方法，包括A网络、B网络、C网络、D网络四部分，步骤如下利用AirSim开源自动驾驶仿真平台结合自建模型，生成人工合成数据集；利用人工合成数据，训练网络的分割部分，并结合采集的无标签非结构化道路检测数据，生成伪标签；利用域迁移技术，结合伪标签组成的真实数据集和人工合成数据集训练整个网络；取出完成域迁移训练网络的分割部分完成非结构化道路检测。本发明通过域迁移的技术，将数量多的人工合成数据作为源域，数量少的真实数据作为目标域，实现了非结构化道路检测数据集的扩充，解决了因数据集不足而导致的非结构化道路检测精度低、鲁棒性差的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110399519A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910690004.X
申请日：2019-07-29
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种可扩展的多语义图像相关反馈方法，包括以下步骤：步骤一，有效主流排序；步骤二，基于帕累托的多语义图像相关反馈；给定某一基于内容图像检索的图像特征数据集X＝{x1,x2,...,xn}；定义M为X上的某种度量(如距离度量)；定义排序函数R为每个xi分配排序得分γi，对应于检索图像特征数据点的排序得分为1；该可扩展的多语义图像相关反馈方法，利用和结合有效主流排序依据数据中潜在的几何关系对检索数据进行相似性度量排序，实现了一种具有强鲁棒性(扩展性)的图像相关反馈检索方法，同时集合帕累托前沿深度，利用帕累托相关理论依靠检索数据的有效主流排序结果进行反馈检索优化，实现了基于内容的多语义图像相关反馈检索。
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公开(公告)号：CN110070059A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910341103.7
申请日：2019-04-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于域迁移的非结构化道路检测方法，包括A网络、B网络、C网络、D网络四部分，步骤如下利用AirSim开源自动驾驶仿真平台结合自建模型，生成人工合成数据集；利用人工合成数据，训练网络的分割部分，并结合采集的无标签非结构化道路检测数据，生成伪标签；利用域迁移技术，结合伪标签组成的真实数据集和人工合成数据集训练整个网络；取出完成域迁移训练网络的分割部分完成非结构化道路检测。本发明通过域迁移的技术，将数量多的人工合成数据作为源域，数量少的真实数据作为目标域，实现了非结构化道路检测数据集的扩充，解决了因数据集不足而导致的非结构化道路检测精度低、鲁棒性差的问题。
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公开(公告)号：CN103279800B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201310008210.0
申请日：2013-01-10
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F17/00
Abstract: 本发明是为了在发生灾害时，模拟大规模人群疏散的过程中，计算出最优的疏散策略，并在此基础对整个疏散过程中出现的拥挤现象，各个疏散路径的人群密度态势，关键路径人流情况进行分析统计，实现对人群疏散的最优策略的生成。本发明提供一种基于博弈论的大规模人群疏散路径的优化方法，根据灾害辐射区域范围，相距安全出口距离，逃生路径中包括的安全措施个数，拥挤程度因素进行定量风险分析，定量风险分析采用蒙特卡洛模型，将评估的风险结果作为路径博弈的收益函数的输入参数，通过博弈论决定疏散路径的抉择，形成最优的疏散方案。
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公开(公告)号：CN102012213B
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201010267518.3
申请日：2010-08-31
Applicant: 吉林大学
IPC: G01B11/03
Abstract: 本发明公开了一种利用单摄像头传回的图片，自动测量前景物体高度的新方法。此方法采用数字图像处理技术，在计算前景高度的过程中，首先通过标定，取得图像平面和世界坐标系之间像素点的映射关系，即计算出：单应矩阵HgMatix，竖直方向的消影点mv，横向的消影点mx，纵向的消影点my，进而计算出世界坐标系和图像平面坐标系之间的投影矩阵ProMatix；然后，取得前景区域的高点highnod和低点lownod，再计算绝对高点truehigh及高点highnod在地平面上的投影点即绝对低点truelow；最后计算出绝对高点truehigh的Z值和lownod与truelow所对应的时间坐标点之间的距离值，通过勾股定理，就可取得前景物体高度的较精确的估计值。此方法解决了倾斜前景物体的高度测量问题，提高前景物体高度估计测量的精确度；又由于本方法采用的是单摄像头的测量方法，降低了实际应用时的成本。
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