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公开(公告)号：CN116483549B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310747625.3
申请日：2023-06-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及智能相机技术领域，提供一种智能相机系统的任务调度方法、装置、相机及存储介质，其中的方法包括：接收应用层下发的待处理任务；根据待处理任务的任务处理参数，确定待处理任务对应的任务优先级；根据任务优先级，对相机系统中当前所有待处理任务及当前执行任务对应的任务优先级队列进行动态更新；基于更新后的任务优先级队列，对当前所有待处理任务及当前执行任务进行调度。该方法通过待处理任务的任务处理参数计算对应的任务优先级，实现了相机系统内包括当前执行任务在内的任务的动态调度，加快了相机系统响应时间，提升了相机系统的资源利用率。
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公开(公告)号：CN116634284A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310893709.8
申请日：2023-07-20
Applicant: 清华大学
IPC: H04N23/81
Abstract: 本发明实施例提供一种RAW域视频去噪方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括：按序获取RAW域视频中当前待去噪的视频帧；其中，RAW域视频中的视频帧按照预设裁剪规则裁剪为多个图像块，空间位置上相对应的图像块按时序构成第一图像块序列；根据当前待去噪的视频帧的图像块和对应第一图像块序列中相邻预设个数的图像块构建第二图像块序列；根据当前待去噪的视频帧中的图像块是否为暗部区域，将图像块所在的第二图像块序列进行对应处理后，利用对应的去噪网络得到图像块的去噪结果；将各个图像块的去噪结果进行整合得到待去噪的视频帧的去噪结果。本发明实施例有效地提高了RAW域视频的去噪质量。
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公开(公告)号：CN116506735A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310738596.4
申请日：2023-06-21
Applicant: 清华大学
IPC: H04N23/695 , H04N23/81
Abstract: 本发明涉及摄像头干扰技术领域，提供一种基于主动视觉相机的通用摄像头干扰方法及系统，该方法包括：控制主动视觉相机基于深度学习的检测跟踪算法和威胁程度算法定位实时视频画面中的待干扰的摄像头，根据图像中待干扰摄像头相对自身坐标系的位置确定自动云台的转动参数，并控制自动云台根据转动参数转动相应的角度，以使待干扰的摄像头所成的像位于图像的目标区域，根据图像基于干扰‑反馈算法实时修正干扰激光器对待干扰摄像头的照射参数，并控制干扰激光器按照射参数向待干扰摄像头的镜头发射干扰激光，保障了信息安全，突破通用摄像头激光干扰关键技术，可实现复杂环境下对摄像头的快速自动定位、跟踪和高精度干扰控制。
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公开(公告)号：CN115546778B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211298048.6
申请日：2022-10-22
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/62 , G06V30/146 , G06V30/19 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的场景文本检测方法及系统，该方法包括：将场景图像输入至文本检测模型，文本检测模型，包括主干网络、特征金字塔网络、区域候选网络和检测网络，其中，利用主干网络和特征金字塔网络对场景图像进行特征提取，得到多尺度特征图，将多尺度特征图输入区域候选网络得到候选区域特征图，并利用检测网络对候选区域特征图进行文本检测得到文本检测结果；其中，检测网络的结构，包括外接框回归分支、掩膜预测分支与文本识别分支的多任务学习级联细化网络结构。本发明对于场景图像复杂的前景和背景变化有较强的适应能力，可以提高文本检测性能。
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公开(公告)号：CN113827213B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202110949260.3
申请日：2021-08-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种呼吸引导方法、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：实时测量被引导者的人体生理信号；根据人体生理信号计算目标呼吸时间；基于目标呼吸时间引导被引导者进行呼吸。本发明提供的呼吸引导方法、系统、电子设备及存储介质，通过实时测量被引导者的人体生理信号，根据人体生理信号计算目标呼吸时间，基于目标呼吸时间引导被引导者进行呼吸，可以实现根据不同人的个性数据，进行分析计算，给出具有针对性的、自适应的呼吸引导，调节呼吸节律，使呼吸节律和生理节律协调，实现个性化呼吸引导，最终达到改善人体状态的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115546778A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211298048.6
申请日：2022-10-22
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/62 , G06V30/146 , G06V30/19 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的场景文本检测方法及系统，该方法包括：将场景图像输入至文本检测模型，文本检测模型，包括主干网络、特征金字塔网络、区域候选网络和检测网络，其中，利用主干网络和特征金字塔网络对场景图像进行特征提取，得到多尺度特征图，将多尺度特征图输入区域候选网络得到候选区域特征图，并利用检测网络对候选区域特征图进行文本检测得到文本检测结果；其中，检测网络的结构，包括外接框回归分支、掩膜预测分支与文本识别分支的多任务学习级联细化网络结构。本发明对于场景图像复杂的前景和背景变化有较强的适应能力，可以提高文本检测性能。
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公开(公告)号：CN115311667A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210922795.6
申请日：2022-08-02
Applicant: 清华大学 , 上海浦东发展银行股份有限公司
IPC: G06V30/412 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V30/413
Abstract: 本发明提供一种图像文字行检测方法及装置，该方法包括：获取待检测票据图像；将票据图像输入训练后的文字行检测模型，经特征提取网络提取特征后，分别输入首次打印分支和二次打印分支，并分别输出首次打印文本与背景的分类结果，和二次打印文本与背景的分类结果；其中，首次打印分支和二次打印分支从输入到输出方向的顺序均依次包括卷积层、特征融合层和反卷积层；首次打印分支和二次打印分支的特征融合层，均用于融合首次打印分支卷积层和二次打印分支卷积层处理的特征图，并分别输入所属分支的反卷积层。该方法通过特征融合以及两次打印文字行的分类，实现首次打印和二次打印文本信息的准确判断，提高两次打印信息识别后的关键信息抽取准确度。
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公开(公告)号：CN112587111B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202011400104.3
申请日：2020-12-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种生理信号采集方法及系统，该方法包括：将光源发出的至少两个波长的光射向被测体；其中，光源包括单光源或多光源，多光源中两个光源之间的距离小于预设阈值；对反射回来的光进行处理得到光源的两个不同波长的光信号；对两个不同波长的光信号进行处理得到降低运动干扰后的生理信号。本发明提供的生理信号采集方法及系统，通过将同一或邻近光源发出的至少两个波长的光射向被测体，并基于反射回来的光得到光源的两个不同波长的光信号，进而得到降低运动干扰后的生理信号，可有效地降低甚至消除运动伪影，把接收的光线中由运动产生的变化大幅降低，保持人体血液容积变化产生的波动信号少受影响，从而提高生理信号测量的准确性和便利性。
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公开(公告)号：CN108924437A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810870419.0
申请日：2018-08-02
Applicant: 清华大学
IPC: H04N5/235
Abstract: 本发明实施例提供了一种克服环境光干扰的视频多光谱成像方法，包括：在第一亮度下，获取视频中待拍摄目标的第一图片，在第二亮度下，获取视频中待拍摄目标的第二图片；将第二图片上每个像素点的亮度，减去第一图片上对应位置的像素点的亮度，得到第三图片；其中，第一亮度小于第二亮度，第一图片与第二图片仅在像素点亮度上有差异，第三图片即为克服环境光干扰的视频多光谱图像，第一图片、第二图片或第三图片均为电子版图片，且均由若干帧图像组成，视频的前三帧图像内容相同。本发明实施例还提供了一种主动交互装置及非暂态可读存储介质，用来实现所述方法。本发明可以在克服环境光的同时，能够获取多个频带的光谱图像。
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公开(公告)号：CN102156972B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201110098051.9
申请日：2011-04-19
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图像倾斜纠正方法及系统，该方法包括：S1：提取当前图像中四个方向上的边缘点；S2：对四个方向上的边缘点进行选择，以去除对直线拟合有负面作用的边缘点；S3：对经过步骤S2处理后四个方向上剩下的边缘点分别进行边缘点直线拟合，获得四条边的直线方程，并进一步确定四个角的坐标，通过确定的四个角的坐标以及当前图像的四个顶点对图像进行倾斜纠正。本发明通过对四个方向上的边缘点进行选择，去除对直线拟合有负面作用的边缘点，实现了获得有缺陷图像的真实边缘点，以避免进行倾斜纠正后的图像不精确的问题。
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