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公开(公告)号：CN103065298B
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201210560879.6
申请日：2012-12-20
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种模拟视网膜滤波的视觉显著性检测方法。本发明通过在CIELAB对色通道上建立高斯尺度空间，提取多尺度显著基元，然后在每个尺度层上计算具有对数响应特性的显著基元颜色独特性值和空间紧凑性，并采用一种基于显著基元按颜色独特性值重组的简化中央-周围算子进行优化滤波。最后经多尺度合成后生成最终显著图。本发明整合了生物视网膜中的多尺度、对数响应和中央-周围环绕特性，以及纯计算方法中的局部对比度和全局对比度特性。可获得更完整且更均匀高亮的显著性目标区域。
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公开(公告)号：CN102920459B
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201210363866.X
申请日：2012-09-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/107
Abstract: 本发明公开了一种基于三维点云的人体围度参数测量方法，现有的方法由于人体自身遮挡、采集信息不完备及扫描死角等原因使得一些位于人体两侧的点云数据缺失。本发明首先将所有人体三维点云数据拼合至同一个三维坐标系下，将指定高度的三维人体剖面点云数据转化为二维平面点集，通过对二维平面点集上的剖面点云数据进行水平投影分析，自动完成剖面点云数据的分类。其次分析各类数据缺失部分点所在位置，获取待拟合点云数据。然后选择二次曲线参数方程，并采用最小二乘法拟合点云数据，利用获得的拟合曲线完成缺口补点的工作。最后计算各个分类数据所对应身体部位的围度。本发明能够使人体身体围度的测量结果更加接近真实值。
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公开(公告)号：CN102510512B
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201110364395.X
申请日：2011-11-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N13/00
Abstract: 本发明涉及一种基于双目视觉节点的动态三维多媒体传感网络自定位方法。目前的方法通常都是基于单目视觉节点。本发明方法各节点独立提取基于SIFT特征描述符的三维点云；并根据两两节点间匹配信息，采用基于单位四元数的运动估计方法获得相对位姿；最后分布式定位策略实现所有节点的自定位。其最主要优势在于：在三维网络部署下，仅在两节点间即可完成其相对位姿估计，进而可有效避免不必要的“洪泛”风险和能量损失。该优势在大规模动态多媒体传感网络中尤为重要。
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公开(公告)号：CN103606187A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310556601.6
申请日：2013-11-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种人体三维扫描重建的装置和方法。本发明将2台Kinect相机分别固定在固定杆上离地面0.5m和1.4m高度处并通过USB数据线与计算机相连接；在固定杆的一侧设置电动云台，2台Kinect相机镜头朝向电动云台。开启计算机，初始化系统的参数，人体站立于电动云台上；开启电动云台使其以2rpm匀速转动，同时启动2台Kinect相机扫描人体，分别采集人体上下两片点云格式三维数据；然后使用迭代最近点拼接方法拼接两部分的三维数据，得到最终完整的三维人体模型。本发明装置构成合理、简洁，方法便捷，运用本发明可以快速扫描得到人体的完整三维数据，成本低、操作简单、使用方便。
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公开(公告)号：CN103065316A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201210582688.X
申请日：2012-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于巴氏相似性的目标视觉感知方法，包括以下步骤：(1)根据输入的视频图像序列，通过手动方式对场景的感知区域进行设置，并在视频图像序列中对感知区域进行标记；(2)建立感知区域当前直方图模型，建立感知区域自适应背景直方图模型；(3)利用巴氏相似性计算公式，结合感知区域当前直方图模型和感知区域自适应背景直方图模型，计算感知区域直方图模型巴氏相似性系数；(4)用算得的巴氏相似性系数进行巴氏相似性目标视觉感知；(5)对感知区域进行自适应背景更新。本发明方法不仅适用于视频监控场合，也适用于仅有静态图像传送的监控场合，更加符合人类对目标的视觉感知方式，有着广泛的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103020993A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210497332.6
申请日：2012-11-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/40
Abstract: 本发明涉及一种双通道颜色对比度融合的视觉显著性检测方法。本发明方法首先提取输入图像的高斯尺度图像，将每层高斯尺度图像划分为多个互不相交且区域面积近似相等的超像素区域。其次采用彩色变换方法，分别提取每层高斯尺度图像在CIELAB空间的三个彩色分量图，基于上述三个彩色分量图为每个像素分配基于CIELAB空间的颜色显著性值。然后采用彩色变换方法，分别提取每层高斯尺度图像在RGB空间的三个彩色分量图，基于这三个彩色分量图为每个像素分配基于RGB空间的颜色显著性值。最后将两个空间的颜色显著性值融合得到输入图像中每个像素的最终显著性值。本发明可有效克服单一颜色通道检测的局限，提高显著性检测的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN101976338B
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201010524357.1
申请日：2010-10-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明涉及一种基于梯度方向直方图的判决式视觉显著性检测方法。目前的方法分辨率低，提取的物体轮廓不全，计算复杂度高。本发明方法首先采用彩色变换方法，提取原始图像在CIELAB空间彩色分量图；其次利用中央-周围计算结构中的取样点统计分量图中每个像素点的局部梯度方向直方图；然后计算每个像素点的局部显著判决矢量和全局显著判决矢量；最后采用线性加权方法获得最终的显著判决结果。本发明方法在视觉显著区域具有更强的响应，而在其他非显著区域有更好的抑制能力。
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公开(公告)号：CN102920459A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210363866.X
申请日：2012-09-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/107
Abstract: 本发明公开了一种基于三维点云的人体围度参数测量方法，现有的方法由于人体自身遮挡、采集信息不完备及扫描死角等原因使得一些位于人体两侧的点云数据缺失。本发明首先将所有人体三维点云数据拼合至同一个三维坐标系下，将指定高度的三维人体剖面点云数据转化为二维平面点集，通过对二维平面点集上的剖面点云数据进行水平投影分析，自动完成剖面点云数据的分类。其次分析各类数据缺失部分点所在位置，获取待拟合点云数据。然后选择二次曲线参数方程，并采用最小二乘法拟合点云数据，利用获得的拟合曲线完成缺口补点的工作。最后计算各个分类数据所对应身体部位的围度。本发明能够使人体身体围度的测量结果更加接近真实值。
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公开(公告)号：CN102903104A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210337838.0
申请日：2012-09-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于减法聚类的快速图像分割方法。本发明首先将所有像素点归一化到一个超立方体中，对等待聚类的所有像素进行等间隔均匀采样后重组；在重组的像素中，计算采样像素点两两之间的密度权值矩阵及其逆阵以及采样像素与剩余未采样像素之间的密度权值矩阵。然后计算逼近的未采样像素两两之间的密度权值矩阵和计算所有像素点的密度值。最后计算所有像素的最大密度值并获得聚类中心，为找出新的聚类中心，需对每个像素点的密度值进行衰减，该过程不断迭代，根据终止条件停止迭代。本发明与经典的减法聚类方法相比，本发明在不影响聚类结果的情况下，对于较大规模数据集，大大提高减法聚类方法的实时性。
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公开(公告)号：CN118153897A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410399146.1
申请日：2024-04-03
Applicant: 杭州电子科技大学信息工程学院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种基于RSOP模型面向生产制造领域的资源成本计算方法，本发明提出RSOP（资源resource‑现场site‑作业operation‑产品product）生产计算方法，这是一种创新的资源成本‑作业收益计算方法，用于优化组织资源管理和促进产业链的协同工作。RSOP模型通过细化资源类型、建立最小计算单元，并运用连续单元（cRSOP）的概念，提供一种新的视角来分析和管理组织资源。不同于传统的资源管理方法，RSOP模型强调以现场为中心，基于现场配置资源，通过精确计算支持组织决策。该模型不仅适用于生产制造过程，还可以应用于组织管理的各个方面。本发明为数字化转型中的组织提供了一个新型计算方法，有助于组织重新认识数据发现数据计算数据。
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