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公开(公告)号：CN118212263A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410305820.5
申请日：2024-03-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本申请提供基于触地感知与动力学的视频动捕优化方法、设备及装置。该方法包括：获取目标对象上的第一中心位移数据、第一关节位移数据、以及第一旋转数据，在预设的数据调整范围内进行采样处理，得到采样中心位移数据和采样关节位移数据，根据采样中心位移数据、采样关节位移数据、第二中心位移数据、第二中心线速度、第二关节位移数据和第二关节线速度，确定中心线加速度和关节线加速度，根据第一旋转数据、第二旋转数据、以及第二角速度，确定角加速度，根据中心线加速度、关节线加速度、以及角加速度，确定目标优化位移数据和目标优化旋转数据。本申请得到的目标采样数据考虑了三维姿态存在全局轨迹不稳定、抖动的情况，提高了姿态优化效果。
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公开(公告)号：CN117726666B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410175840.5
申请日：2024-02-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T7/55 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供跨相机单目图片度量深度估计方法、装置、设备及介质，属于计算机视觉技术领域。方法包括：将单目图片输入视场角对齐模块，得到待输入图片，将待输入图片输入神经网络编码器，得到第一特征图和特征信息；将第一特征图和多个预存嵌入特征向量输入多尺度场景信息提取器；将特征信息和第二特征图输入神经网络解码器；将多个特征向量中的一个特征向量输入场景分类器，其它特征向量输入域感知尺度估计器；根据多个中间度量尺度和分类概率，将每个待细化深度图和目标度量尺度输入深度细化模块，将预测深度图进行放大处理，得到目标深度图。本申请能在不同单目图片拍摄设备的配置和不同场景下，得到更精准的度量深度估计结果。
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公开(公告)号：CN117315438A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311247594.1
申请日：2023-09-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/56 , G06V10/50 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 本申请提供了一种基于兴趣点的图像色彩美学评估方法、装置及设备，属于图像处理技术领域。该方法包括：将原图像色彩美学评估数据集划分为训练集和测试集；将训练集进行数据预处理，得到目标训练集，并将测试集进行数据预处理，得到目标测试集；构建基于兴趣点分配的图像色彩美学评估模型；根据目标训练集对基于兴趣点分配的图像色彩美学评估模型进行模型训练，得到初级评估模型，根据目标测试集对初级评估模型进行参数调整处理，得到目标评估模型；得到待处理图像色彩美学数据；将待处理图像色彩美学数据输入目标评估模型，得到图像色彩美学评估结果。本申请能提高图像色彩美学评估结果的准确性和处理效率。
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公开(公告)号：CN116977645A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311018949.X
申请日：2023-08-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/24 , G06V10/774 , G06V10/778
Abstract: 本发明属于图像处理领域，提供了一种暗弱光语义分割方法和装置，包括以下步骤：采用图像处理模型，输入源域数据图片IS、参考域数据图片IR和目标域数据图片IT；通过复合图像增强模块对源域数据图片IS进行图形增强，得到增强域数据图片IE；输入IS,IR,IE,IT,通过图像处理模型进行处理；通过图像处理模型得到良好的IT伪标签进行自训练；将编码器和解码器从图像处理模型剥离；直接输出IT预测；本发明通过复合图像增强模块、图像处理模型和自训练模块，进一步降低数据集差异。
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公开(公告)号：CN108981710B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201810889370.3
申请日：2018-08-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种移动机器人的全覆盖路径规划方法，该方法通过解决优化分割覆盖及这个过程中的路径规划问题实现的新的覆盖算法，该算法不需要预先知道地图空间环境，在覆盖的同时进行区域划分，并且这个过程是增量式覆盖，实现动态覆盖划分，并且可对动态出现的障碍物做实时选择规划，从而实现避障完成覆盖的双重任务。该方法不仅可以运用于拓扑环境规则的地图环境，而且同样适用于复杂区域环境空间，相比于牛耕分割算法更具优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108564604A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810252302.6
申请日：2018-03-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于平面约束和三角剖分的双目视觉立体匹配方法及装置。该方法包括：获取两个摄像机采集的左右图像，将任一幅作为参考图像；确定参考图像的支持点并计算视差；按预设方式分割参考图像；将各分割区域分为第一类和/或第二类分割区域；将每个第一类分割区域二次分割；根据每个子分割区域的支持点及视差，确定该区域内非支持点的视差；将每个第二类分割区域三角剖分；根据每个三角形区域的顶点及视差确定该区域内非支持点的视差搜索范围；将该范围对应的待匹配点与非支持点逐像素匹配，确定非支持点的视差。本发明能够对遮挡区域及大面积无纹理区域更准确地匹配。且缩小了小面积分割区域的视差搜索范围，提高了匹配效率。
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公开(公告)号：CN102025981B
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201010600872.3
申请日：2010-12-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种监控视频中的前景检测的方法，按照以下步骤实施：建立背景模型：利用视频的最近数帧图像，建立一个背景模型，以捕捉背景的快速变化；进行背景差分：在背景模型建立好以后，开始进即进行背景差分，然后利用公式抑制和消除阴影；进行后期处理：去除背景差分中存在很多误检；进行背景更新：使用选择性的方式进行背景更新；最后进行算法效率优化：在算法的初始化阶段，首先计算得到索引值的查找表，以简化背景模型的公式。本发明的有益效果是：首次使用概率核函数估计应对复杂场景进行前景检测，使用高效查找表的方法解决运算量高的问题，使本方法能适应复杂快速的背景变化，也能有效实时地检测前景。
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公开(公告)号：CN102034240A
公开(公告)日：2011-04-27
申请号：CN201010601984.0
申请日：2010-12-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种静态前景检测和跟踪方法，其方法步骤如下：①实时数据流的接收；②背景模型的建立；③前景检测；④目标跟踪；⑤事件判定；⑥图像保存。其是一种背景模型非实时更新的技术，解决静态前景容易更新到背景模型中的问题。此外，还提供了一种基于静态前景的位置特征和光线噪声随机分布特点的静态前景提取方法；具有稳定检测出静态前景、最大程度地消除光线噪声并从有前景中判断出静态前景的优势。
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公开(公告)号：CN100357960C
公开(公告)日：2007-12-26
申请号：CN200610058693.5
申请日：2006-03-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于网格的并行、分布式的人脸识别方法，是采用改进的基于线段的人脸识别方法将人脸图像的识别计算和操作部署在网格上，利用网格中各节点的强大计算能力和存储能力，以及各节点的互相协作，并行、分布式地进行人脸识别的运算处理，以提高人脸识别速度，能够在检索大数据量的人脸库基础上实时识别人脸；同时，可增加资源消耗而选取更多的人脸特征线段，提高识别精度。该方法包括下述操作步骤：配置网格，建立可调配计算节点池；在视频流中提取人脸图像，存入缓存区；对含有人脸的图像提取人脸矩形区域图像，并对其进行标准化处理，再传输到管理节点；各计算节点并发执行人脸识别的运算操作；管理节点对人脸识别结果数据进行综合分析处理。
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