-
公开(公告)号：CN101547353B
公开(公告)日：2011-09-07
申请号：CN200810089812.2
申请日：2008-03-28
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明提供了一种可变长码解码加速装置。该可变长码解码加速装置包括：码字区分单元，被配置为判断输入码段中的待解码码字是否为短码字；以及短码字解码加速单元，被配置为在所述码字区分单元判断出所述输入码段中的待解码码字为短码字之后，立即计算用于请求下一输入码段的码段请求信息，以使得在所述待解码码字的解码完成之前得到所述码段请求信息以请求下一输入码段。根据本发明的可变长码解码加速装置例如可被用在可变长码解码装置中，以通过加速出现频率较高的短码字的解码，从而提高整个可变长码解码装置的解码速度。
-
公开(公告)号：CN101753767A
公开(公告)日：2010-06-23
申请号：CN200810184069.9
申请日：2008-12-15
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明公开了一种用在图形光栅扫描中的凸多边形遍历方法和系统、以及插值方法和系统。其中，该遍历方法包括以下步骤：根据凸n边形的n个顶点的坐标值，构造用在对凸n边形进行光栅扫描的过程中的两个边界框，其中，n为大于2的整数；为该两个边界框中的每一个设置遍历起始位置；以及分别从该两个边界框中的每一个的遍历起始位置开始，对位于该两个边界框中的每一个中的凸n边形部分进行遍历。通过本发明，可以减少在对图形光栅扫描的过程中的计算量，从而可以增快图形光栅扫描设备的处理速度，节省处理时间。
-
公开(公告)号：CN101661741A
公开(公告)日：2010-03-03
申请号：CN200810146771.6
申请日：2008-08-29
Applicant: 富士通株式会社
CPC classification number: G06T11/40
Abstract: 本发明公开了图形光栅扫描中的三角形遍历方法和装置。该方法包括：构造作为可以覆盖所述三角形的最小矩形像素框的边界框；基于所述边界框选择遍历所述三角形的遍历起点；基于所述遍历起点与所述三角形的位置关系选择遍历方向；以及从所述遍历起点沿所述遍历方向遍历所述三角形。其中，遍历所述三角形包括针对所述遍历起点和遍历方向基于所述三角形的边方程的斜率计算下一扫描起点。从而，本发明的三角形遍历方法和装置通过在遍历过程中尽可能的减少访问三角形外的像素，提高了效率。
-
公开(公告)号：CN101547353A
公开(公告)日：2009-09-30
申请号：CN200810089812.2
申请日：2008-03-28
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明提供了一种可变长码解码加速装置。该可变长码解码加速装置包括：码字区分单元，被配置为判断输入码段中的待解码码字是否为短码字；以及短码字解码加速单元，被配置为在所述码字区分单元判断出所述输入码段中的待解码码字为短码字之后，立即计算用于请求下一输入码段的码段请求信息，以使得在所述待解码码字的解码完成之前得到所述码段请求信息以请求下一输入码段。根据本发明的可变长码解码加速装置例如可被用在可变长码解码装置中，以通过加速出现频率较高的短码字的解码，从而提高整个可变长码解码装置的解码速度。
-
公开(公告)号：CN109784487A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201711128574.7
申请日：2017-11-15
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明实施例提供一种用于事件检测的深度学习网络、该网络的训练装置及方法，该深度学习网络包括：数据层，其用于读取输入数据；卷积层，其用于从数据层读取的输入数据中提取特征；至少两个事件分类器，其用于根据卷积层提取的特征，相互独立的进行不同事件的检测，分别输出不同事件的检测结果。由于该深度学习网络具有至少两个相互独立的、进行不同事件的检测的事件分类器，各个事件分类器能够独立的进行检测并输出检测结果，从而能够保证事件检测结果的准确性和完整性，并且，由于各个事件分类器只需要检测一种事件，该深度学习网络在训练时所需的时间较短，且训练出的该深度学习网络的检测精度较高。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109478328A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201680087596.0
申请日：2016-09-30
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06T7/20
Abstract: 一种目标跟踪方法、装置以及图像处理设备。所述目标跟踪方法包括：根据预定的缩放因子确定所述检测目标的多个不同尺寸；对于每一当前尺寸，计算所述检测目标的参考块和所述检测目标在当前帧中一个或多个候选块之间的特征向量距离，并根据所述特征向量距离确定所述当前尺寸的匹配值以及候选块；根据所述多个不同尺寸的匹配值以及候选块，确定所述检测目标在所述当前帧中的跟踪结果。由此，即使检测目标在图像帧中明显地放大或者缩小，也不会降低目标跟踪的精度。
-
公开(公告)号：CN108140291A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201580084015.3
申请日：2015-11-20
Applicant: 富士通株式会社
Inventor： 白向晖
Abstract: 一种烟雾检测装置、方法以及图像处理设备。该烟雾检测方法包括：对当前图像进行背景图像建模以获取当前图像的前景图像和背景图像(101)；基于前景图像获取当前图像中用于检测运动物体的一个或多个候选区域(102)；计算某一候选区域对应于当前图像和/或背景图像的属性信息(103)；以及根据该属性信息确定该候选区域中是否存在烟雾(104)。由此，不仅能够通过视频图像快速准确地对烟雾进行检测，而且可以提高基于视频的烟雾检测在光照变化以及复杂环境下的检测精度。
-
公开(公告)号：CN104346822B
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201310310266.1
申请日：2013-07-23
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明实施例提供一种纹理贴图方法和贴图装置，该方法包括：获取建模物体的由一系列相连的网格描述的三维模型、至少两个摄像头对该建模物体所拍摄的照片以及该摄像头拍摄时的位置信息；根据该位置信息获得每个摄像头对应的可视网格集合；对于被至少两个摄像头可视的每个网格，判断该网格和该至少两个摄像头之间的可视角度，根据该可视角度将该网格指派给该一个摄像头；根据该至少两个摄像头所对应的可视网格集合，将摄像头对该建模物体拍摄的照片作为该可视网格集合中的对应网格的纹理进行贴图。通过本发明实施例，消除一个网格同时被两个摄像头所拍摄的照片进行贴图的情况，因此可以消除对网格的重复贴图，降低贴图的错误性。
-
公开(公告)号：CN103366354B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201210092651.9
申请日：2012-03-27
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/55 , G06T7/593 , G06T2207/10012
Abstract: 公开了一种用于立体匹配的方法和系统。该用于立体匹配的方法，包括匹配代价计算步骤、代价聚集步骤、视差计算步骤、以及视差优化步骤，其中匹配代价计算步骤利用左图像和右图像中每个像素的所有分量通道的强度值的水平梯度和竖直梯度，获取左视差空间图像和右视差空间图像。利用本发明，可以快速获取精确的视差图。
-
公开(公告)号：CN104346822A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201310310266.1
申请日：2013-07-23
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明实施例提供一种纹理贴图方法和贴图装置，该方法包括：获取建模物体的由一系列相连的网格描述的三维模型、至少两个摄像头对该建模物体所拍摄的照片以及该摄像头拍摄时的位置信息；根据该位置信息获得每个摄像头对应的可视网格集合；对于被至少两个摄像头可视的每个网格，判断该网格和该至少两个摄像头之间的可视角度，根据该可视角度将该网格指派给该一个摄像头；根据该至少两个摄像头所对应的可视网格集合，将摄像头对该建模物体拍摄的照片作为该可视网格集合中的对应网格的纹理进行贴图。通过本发明实施例，消除一个网格同时被两个摄像头所拍摄的照片进行贴图的情况，因此可以消除对网格的重复贴图，降低贴图的错误性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
73
records
(took 0.022 seconds)
