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公开(公告)号：CN111161314B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN201911298738.X
申请日：2019-12-17
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06F30/27
Abstract: 本申请涉及目标对象的位置区域确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过获取图像序列；获取目标对象在图像序列的当前帧图像中的当前位置区域，并基于当前位置区域确定搜索区域；从当前位置区域确定第一特征信息；第一特征信息包括当前位置区域的语义信息；从搜索区域确定第二特征信息；第二特征信息包括搜索区域的语义信息；基于第一特征信息和第二特征信息确定相似程度值集合；从相似程度值集合确定目标相似程度值；基于目标相似程度值和当前位置区域的尺寸确定目标对象在下一帧图像中的位置区域。如此，通过学习到更高级的语义信息，可以提高对目标对象位置区域跟踪确定的准确度，可以提高目标对象的跟踪精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112866512A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911173889.2
申请日：2019-11-26
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04N5/225
Abstract: 本发明涉及一种复眼摄像装置及一种复眼系统。所述复眼摄像装置包括排成一行或一列的复数个小眼，每个所述小眼均包括光学元件和对应的感光单元，每个所述小眼列至少对应于一个小眼列视平面，小眼列视平面通过小眼列中各小眼的光心以及各小眼的至少一个感光单元的中心附近，每个感光单元至少与一个小眼列视平面相交，每个感光单元的视线通过感光单元的中心与所在小眼的光心，处理器被配置为基于感光单元接收的信息生成图像，并对图像进行处理来获得有关被摄对象的信息。所述复眼系统可以包括上述复眼摄像装置。利用上述复眼摄像装置可以从不同方向进行二维平面或者立体探测，有利于获取准确的二维和三维空间信息。
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公开(公告)号：CN111161314A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911298738.X
申请日：2019-12-17
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本申请涉及目标对象的位置区域确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过获取图像序列；获取目标对象在图像序列的当前帧图像中的当前位置区域，并基于当前位置区域确定搜索区域；从当前位置区域确定第一特征信息；第一特征信息包括当前位置区域的语义信息；从搜索区域确定第二特征信息；第二特征信息包括搜索区域的语义信息；基于第一特征信息和第二特征信息确定相似程度值集合；从相似程度值集合确定目标相似程度值；基于目标相似程度值和当前位置区域的尺寸确定目标对象在下一帧图像中的位置区域。如此，通过学习到更高级的语义信息，可以提高对目标对象位置区域跟踪确定的准确度，可以提高目标对象的跟踪精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109579840A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811250049.7
申请日：2018-10-25
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种点线特征融合的紧耦合双目视觉惯性SLAM方法，包括以下步骤：确定相机坐标系与惯性传感器坐标系的变换关系；建立点线特征加IMU跟踪线程，求解初始的立体点线三维坐标，在IMU初始化后，使用IMU预测特征点线的位置，建立正确特征数据关联，结合IMU和点线特征重投影误差项，求解连续帧的位姿变换；建立点线特征加IMU局部光束法平差线程，在局部关键帧窗口中优化点线三维坐标，关键帧位姿以及IMU的状态量；建立点线特征回环检测线程，使用点线特征加权计算词袋模型的得分来检测回环，并进行全局状态量的优化。本发明能够在特征点数目较少以及相机快速运动情况下保证稳定和高精度。
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公开(公告)号：CN104915952B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201510249956.X
申请日：2015-05-15
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种深度图像中基于多叉树的局部凸出对象提取方法，包括以下步骤：对输入深度图像进行逐像素邻域差分，建立基于多叉树数据结构的深度树模型以及深度树节点与图像像素的映射图；对深度树的叶子节点进行局部优化，去除噪声；遍历深度树的叶子节点得到深度图像的局部极值区域，利用判决函数确定叶子节点的子树根节点位置，从而提取出局部凸出对象区域。本发明能够快速、准确的提取出多个凸出对象区域，提升深度图像中凸出物体检测的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104867135B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510225381.8
申请日：2015-05-04
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06T7/30
Abstract: 本发明涉及一种基于指导图像引导的高精度立体匹配方法，包括以下步骤：计算指导图像；计算复合梯度；计算复合匹配代价；匹配代价的聚合；视差计算；视差求精。本发明可以搭建一种可以应对常见匹配场景的高效的匹配方法，为双目立体测量技术的设计应用提供重要的依据，同时该方法也可为其他的立体匹配方法的设计提供一定的参考。
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公开(公告)号：CN104915952A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510249956.X
申请日：2015-05-15
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/11
Abstract: 本发明涉及一种深度图像中基于多叉树的局部凸出对象提取方法，包括以下步骤：对输入深度图像进行逐像素邻域差分，建立基于多叉树数据结构的深度树模型以及深度树节点与图像像素的映射图；对深度树的叶子节点进行局部优化，去除噪声；遍历深度树的叶子节点得到深度图像的局部极值区域，利用判决函数确定叶子节点的子树根节点位置，从而提取出局部凸出对象区域。本发明能够快速、准确的提取出多个凸出对象区域，提升深度图像中凸出物体检测的准确度。
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公开(公告)号：CN104867135A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510225381.8
申请日：2015-05-04
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于指导图像引导的高精度立体匹配方法，包括以下步骤：计算指导图像；计算复合梯度；计算复合匹配代价；匹配代价的聚合；视差计算；视差求精。本发明可以搭建一种可以应对常见匹配场景的高效的匹配方法，为双目立体测量技术的设计应用提供重要的依据，同时该方法也可为其他的立体匹配方法的设计提供一定的参考。
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公开(公告)号：CN104835147A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510177022.X
申请日：2015-04-15
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于三维深度图数据的密集人流量实时检测方法，包括以下步骤：通过摄像机获取三维深度图数据；通过前景提取和人头目标区域检测获得初步的人头目标；对行人进行跟踪并且记录运动轨迹；根据轨迹信息判断人数和运动方向。本发明在三维深度图上进行图像处理，能有效解决二维图像数据处理中的误检缺点，提高人流量统计的准确性，且计算复杂度低，可以实时检测人流量，适用于智能视频监控领域。
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公开(公告)号：CN103065325B
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201210559681.6
申请日：2012-12-20
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于彩色颜色距离和图像分割聚合的目标跟踪方法，包括以下步骤：框选矩形目标，生成预跟踪目标轮廓，计算颜色直方图模板；对下一帧图像的区域进行分割聚合得到分割区域，将分割区域与颜色直方图模板匹配实现目标跟踪。本发明避免了跟踪算法对环境要求过高、跟踪不准确的情况发生。
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