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公开(公告)号：CN106529396A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610846553.8
申请日：2016-09-19
Applicant: 华南农业大学
CPC classification number: G06K9/00724 , G06K9/6278 , G06K9/6296
Abstract: 本发明公开了一种基于稳定表观模型的实时跟踪方法。该方法首先提取被跟踪区域的MSERs信息，在此基础上，基于满足RIP性质的稀疏随机矩阵对其投影，获得较为稳定的自适应表观，最后通过在线贝叶斯分类器实时跟踪目标。该发明通过提取目标的稳定区域以减少稀疏随机投影中的随机性影响，进而较为稳定地描述目标表观信息。
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公开(公告)号：CN120014170A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510105711.3
申请日：2025-01-23
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T17/00 , G06T15/00 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏多视图的猪只三维重建方法，本发明在3DGS三维模型基础上进行以下两方面的优化：(1)引入了邻近高斯反池化策略，该策略以一种更合理的方式增加场景中高斯分布的密度，有效提升了场景的几何细节表现能力，弥补了3DGS模型在处理复杂细节时的不足；(2)引入了几何深度约束，其利用真实或伪视图的深度信息，通过皮尔逊相关系数优化渲染深度与估计深度的一致性，提升了模型对场景几何结构的理解能力，有效缓解了稀疏视角条件下的几何模糊问题，进一步提升稀疏多视图3DGS模型的重建质量。本发明能够在稀疏图像视角条件下实现高效、精确的猪只三维重建，更好地确保重建的猪只三维模型在不同视角下仍具较高的稳定性和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114663460B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202210191612.8
申请日：2022-02-28
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/194 , G06T7/13 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于双流驱动编码器和特征记忆模块的视频分割方法及装置，方法包括下述步骤：构建包含主干流和边缘流的双流驱动编码器，将引导信息和当前帧预处理后输入双流驱动编码器中的主干流，提取图像的深度特征，并将主干流中不同层输出的深度特征输入边缘流，提取图像的边缘特征；构造特征记忆模块，将主干流中最深层输出的特征作为特征记忆模块的输入，用于计算目标在当前帧和已完成分割帧中均稳定存在的特征；构造特征融合模块，将双流驱动编码器和特征记忆提取模块的输出通过该模块聚合，解码为当前帧分割结果。本发明展示了如何基于双流驱动编码器和特征记忆模块进行视频分割，可较好地分割出目标边缘，应对复杂场景下的多种挑战。
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公开(公告)号：CN110659544A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201810710605.8
申请日：2018-06-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非参数时空上下文轨迹模型的奶牛行为识别方法。该方法首先基于目标跟踪算法获取奶牛运动轨迹，在此基础上，定义一个二元组(轨迹点，轨迹对)建模奶牛运动时序信息及其不同部位相对运动信息，最后通过支持向量机实现奶牛行为识别分类。该发明通过构建非参数时空上下文轨迹模型建模奶牛多个运动部位的时空相关性，进而获取奶牛动态行为模式。
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公开(公告)号：CN105069465B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201510433574.2
申请日：2015-07-21
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于L0梯度保持的颜色转换方法，该方法首先根据颜色特征对原图像和参考图像进行聚类并提取主色调以建立原图像和参考图像之间的颜色映射关系，然后对原图像采样并将不同主色调的映射转换到相应样本上，利用样本和主色调的相似性及样本之间的相似性对样本编辑进行优化，最后考虑到不同物体边缘的梯度刻画物体的细节，采用了一种基于L0梯度保持建立优化模型，对图像的细节和边缘优化。该发明能够保证原图像颜色相似的像素编辑后仍相似，而且能够保持图像细节及边缘结构，即使不同主色调编辑差异比较大。
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公开(公告)号：CN105096362A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510433553.0
申请日：2015-07-21
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T11/40
Abstract: 本发明公开了一种基于重采样的颜色编辑扩散方法，该方法首先对图像做超像素分割并提取每个超像素中心作为重采样样本；遵循除了边缘像素，其余像素基本上只服从一种编辑模式的原则，对重采样样本，根据其与一维邻域样本的相似性及这些样本与每种编辑模式的相似性来判断其归属并依此计算编辑颜色；然后将这些样本的颜色编辑遵循相似颜色编辑后仍相似的原则采用增量的方式扩散到整幅图像。扩散时每个像素自适应地选择样本的数量，以避免相似度低样本的干扰。通过本发明简化了用户交互操作，而且生成的图像能够忠于编辑颜色且更好地保持图像细节。
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公开(公告)号：CN105069465A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510433574.2
申请日：2015-07-21
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6223
Abstract: 本发明公开了一种基于L0梯度保持的颜色转换方法，该方法首先根据颜色特征对原图像和参考图像进行聚类并提取主色调以建立原图像和参考图像之间的颜色映射关系，然后对原图像采样并将不同主色调的映射转换到相应样本上，利用样本和主色调的相似性及样本之间的相似性对样本编辑进行优化，最后考虑到不同物体边缘的梯度刻画物体的细节，采用了一种基于L0梯度保持建立优化模型，对图像的细节和边缘优化。该发明能够保证原图像颜色相似的像素编辑后仍相似，而且能够保持图像细节及边缘结构，即使不同主色调编辑差异比较大。
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