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公开(公告)号：CN117576530A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311456363.1
申请日：2023-11-01
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉欣海远航科技研发有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06V10/40 , G06V10/52 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于运动与外观特征自适应融合的多目标关联与跟踪方法，包括以下步骤：S1、通过时空特征聚合网络提取连续图像序列中目标外观特征向量和运动特征向量，并聚合生成多序列帧时空尺度特征图；S2、对当前图像帧中的目标进行关键点检测，根据目标在连续帧之间的关键点数量变化，识别目标被遮挡状态；S3、根据目标被遮挡状态确定运动特征向量和外观特征向量对目标特征表示的贡献度，自适应调整两者的权重，并进行特征融合，生成准确的特征描述向量；S4、根据各个目标生成的准确的特征描述向量进行多帧图像序列间的数据关联，实现多目标跟踪。本发明可解决目标受短时遮挡或者消失情形下呈现的特征不稳定问题。
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公开(公告)号：CN111461139B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010227331.4
申请日：2020-03-27
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种复杂场景下的多目标视觉显著性分层检测方法，属于计算机视觉和图像处理技术领域。方法包括：基于格式塔线索将待检图像划分为多个图像块，对全部图像块进行显著性检测，根据显著性检测结果对全部图像块进行组合，并将图像块组合后的显著性检测结果作为第一层线索；使用一般性目标检测方法对待检图像进行目标检测，将目标检测结果作为第二层线索；基于交叉扩散方法，将第一层线索和所述第二层线索进行线索融合，并得到显著性结果图。本发明将格式塔线索运用到图像显著性检测中，针对具有复杂视觉场景和多目标分布的图像，充分利用感知结构信息和多目标分布信息，从而全面、均匀的突显出图像中具有明确边界的目标显著性区域。
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公开(公告)号：CN112668643B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202011579447.0
申请日：2020-12-28
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于格式塔法则的半监督显著性检测方法，将训练图像输入卷积神经网络进行特征提取得到初步显著性映射，利用格式塔法则进行损失函数的定义并计算损失值，基于该损失值和初步显著性映射实现卷积神经网络的训练；利用训练完成的卷积神经网络和全连接CRF方法实现基于格式塔法则的半监督显著性检测。本发明将格式塔法则融入到损失函数和优化显著性映射的定义之中，充分考虑了人类视觉系统的知觉感知，能够有效利用先验信息；图像级标签比像素级标签更有效地收集，因此注释成本大大降低。
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公开(公告)号：CN113409446B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110642244.X
申请日：2021-06-09
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供一种盲人辅助视觉处理方法及装置，方法包括：从预设激光雷达中获得多个待测物体的原始点云数据，并集合所有的原始点云数据得到原始点云数据集；对原始点云数据集进行三维重建得到点云图，点云图包括多个障碍物距离；当任一障碍物距离小于预设距离值时，则生成语音提示指令，并根据语音提示指令进行语音提示。本发明能够解决因穿透性不强的天气或者黑夜环境所造成的测距精度不高的问题，提高了障碍物的识别程度，也提高了导盲的精度，保障了盲人的安全，且设计较为简单，普及面较广，也能让盲人出行不会受到限制。
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公开(公告)号：CN111461139A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010227331.4
申请日：2020-03-27
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂场景下的多目标视觉显著性分层检测方法，属于计算机视觉和图像处理技术领域。方法包括：基于格式塔线索将待检图像划分为多个图像块，对全部图像块进行显著性检测，根据显著性检测结果对全部图像块进行组合，并将图像块组合后的显著性检测结果作为第一层线索；使用一般性目标检测方法对待检图像进行目标检测，将目标检测结果作为第二层线索；基于交叉扩散方法，将第一层线索和所述第二层线索进行线索融合，并得到显著性结果图。本发明将格式塔线索运用到图像显著性检测中，针对具有复杂视觉场景和多目标分布的图像，充分利用感知结构信息和多目标分布信息，从而全面、均匀的突显出图像中具有明确边界的目标显著性区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106842191B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201710025161.X
申请日：2017-01-13
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G01S13/88
Abstract: 本发明公开了一种电离层参数的获取方法，至少包括：先选择已知位置的广播电台作为发射站；再建立接收站，获取接收站的位置、接收信号的频率和接收信号的俯仰角信息；接着计算得到发射站和接收站之间的地面大圆距离；最后基于接收信号的频率、接收信号的俯仰角信息和地面大圆距离，利用遗传算法反演得到电离层参数。由于本发明能够在不建立发射站的基础上，利用现有的广播电台作为发射站，因此降低了电离层参数的获取成本。此外，由于采用了遗传算法进行反演，确保了电离层参数的搜索结果为全局最优结果，从而提高了反演结果的精度，进而提高了电离层参数的获取准确度。
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公开(公告)号：CN104156703A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410376593.1
申请日：2014-08-01
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于色彩纹理的车牌定位方法及系统，方法包括以下步骤：将经调整和滤波后的图片的色彩空间由RGB转换到HSV；对车牌背景颜色和车牌字符颜色的二值化处理，生成两幅灰度图片；对两幅灰度图片的像素点进行分析找出符合车牌色彩纹理的像素；计算并找到车牌区域；输出车牌区域图片。本发明通过对车牌背景颜色和车牌字符颜色的二值化处理，排除了大部分会造成干扰的颜色。通过对车牌背景颜色的特征点和车牌字符颜色的特征点进行分析，即使车体颜色和车牌颜色一样，也能很好的区分车体和车牌。再利用车牌背景和字符之间色彩纹理的变化特点确定车牌区域，使车牌定位更加精确。
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公开(公告)号：CN119723073A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411598967.4
申请日：2024-11-11
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本申请涉及一种实例分割网络优化方法、设备及介质，方法包括：获取批量的尾部数据样本，对尾部数据样本进行数据增广，得到尾部扩展样本；对尾部数据样本和尾部扩展样本进行对比学习，得到尾部对比损失；构建尾部扩展样本的伪语义标签；获取批量的头部数据样本，头部数据样本和尾部数据样本均包含真值标签；将头部数据样本、尾部数据样本和尾部扩展样本输入预设实例分割网络中，基于真值标签和伪语义标签计算分割掩码损失和类别损失；基于尾部对比损失、分割掩码损失和类别损失对预设实例分割网络进行调整，得到优化实例分割网络。解决了现有模型对尾部稀有类别的识别准确率均较低，导致长尾实例分割的效果较差的问题。
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公开(公告)号：CN118657669A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410759156.1
申请日：2024-06-13
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及红外图像与可见光图像融合方法、系统、计算设备及介质。方法包括：将第一红外图像转换为有色彩信息的第一伪可见光图像，以及将与所述第一红外图像配准的第一可见光图像转换为有可见光细节纹理信息的第一伪红外图像；提取所述第一红外图像的第一Y通道；提取所述第一伪红外图像的第二Y通道；提取所述第一伪可见光图像的CrCb通道；将所述第一Y通道和所述第二Y通道进行融合以获得目标Y通道，将所述目标Y通道和所述CrCb通道重组获得目标YCrCb色彩模型，并将所述目标YCrCb色彩模型映射为对应的RGB色彩模型，以获得融合后的目标图像。该方法实现了对第一红外图像和第一可见光图像细节纹理信息的融合，具有较好的成像质量。
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公开(公告)号：CN112924622B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202110103494.6
申请日：2021-01-26
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机机载气体传感与AIS信息矢量融合的船舶尾气追踪方法，实时采样、记录无人机附近的气体浓度，结合无人机位置信息计算短时间内的尾气中各种气体浓度分布梯度，引导无人机朝浓度值大的方向移动；利用不定期获得AIS动态或静态数据，对目标船舶的尾气排放分布(源位置、分布系数等)进行模拟，并提供一个粗略的导航信息，确保无人机始终朝监测目标飞行；处理实时测量的局部浓度梯度和AIS排放预测的全局分布之间的信息融合，产生船舶尾气追踪矢量，为无人机实施监测任务提供实时性决策。本发明利用无人机实现对在航船舶尾气全自主、在线采样、收集和分析，具有较强的抗局部气流干扰能力，非常适用于超大尺度的海事场景。
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