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公开(公告)号：CN105809673B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201610120770.9
申请日：2016-03-03
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SURF算法和合并最大相似区域的视频前景分割方法，该方法针对亮度变化的静态场景视频设计了一种前景分割算法，包括四个步骤：（1）首先求取当前帧的梯度标记，然后对极小修正后的梯度图像进行标记分水岭变换，从而得到初始分割结果；（2）通过Surf特征点匹配操作及制定的规则确定当前帧的前景和背景标记；（3）根据区域最大相似度和区域标记对初始分割结果做区域合并；（4）如果结果不精确，采用基于区域标记交互式修改的方式对自动分割结果进行纠正。较之传统的视频分割方法，本发明提出的方法对光照变化及噪声等有较强的鲁棒性，在视频对象分割的精度、效率以及降低用户交互量上，都有一定的提高，具有工程应用价值。
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公开(公告)号：CN105809639B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201610120743.1
申请日：2016-03-03
Applicant: 上海大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种老电影褪色闪烁的修复方法，该方法包括：（1）导入待处理序列，然后对待处理序列分镜，对每一组分镜序列通过RGB通道均值统计曲线判断序列是否存在闪烁；（2）在存在闪烁的分镜中挑选合适的参考帧，若无参考帧，则通过色彩校正产生参考帧，若有参考帧，则直接选定参考帧；（3）使用颜色传递算法进行闪烁修复直至该组分镜处理完成；（4）对下一组分镜序列重新筛选参考帧进行上述处理，直至所有分组序列全部处理完成。本方法交互简单，处理速度较快，能适用于大部分的全局褪色闪烁的修复。
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公开(公告)号：CN108399230A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810147792.3
申请日：2018-02-13
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的中文财经新闻文本分类方法，主要分为词向量训练、文本预处理、神经网络模型训练、新闻分类四个部分。使用大规模财经新闻语料，通过无监督学习的方法，训练获得一个广义通用的财经类词向量模型，并有效地将词向量引入到卷积神经网络模型的训练中，通过动态调整词向量的方法増加模型的统计信息。使用的卷积网络模型结构简单，针对小样本集也能表现优异的性能，不仅有效解决中文财经新闻分类问题，还充分证明了卷积神经网络在处理文本分类问题中的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107798666A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201711143060.9
申请日：2017-11-17
Applicant: 上海大学
CPC classification number: G06T5/005 , G06T5/50 , G06T2207/10016 , G06T2207/10024
Abstract: 本发明涉及一种基于稀疏颜色特征的老电影褪色闪烁修复方法。通过联合待修复序列的多帧图像建立了简单的色彩修复模型，包括四个关键步骤，首先，将待修复的图像序列进行分镜，并为每一个子序列选择参考帧；其次，提取子序列的相关颜色区域，构建稀疏颜色特征矩阵；然后，使用低秩矩阵分解方法，估计未知修复参数；最后，采用两步修复策略，先利用修复参数对普通帧进行颜色一致性校正，再通过参考帧的修复参数进行颜色恢复性校正，最终得到修复后序列。本发明方法流程清晰、结构完成，联合多帧的修复模式考虑了序列前后帧的连续性，对褪色闪烁的修复效果良好。
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公开(公告)号：CN105809673A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610120770.9
申请日：2016-03-03
Applicant: 上海大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10016 , G06T2207/10024
Abstract: 本发明涉及一种基于SURF算法和合并最大相似区域的视频前景分割方法，该方法针对亮度变化的静态场景视频设计了一种前景分割算法，包括四个步骤：（1）首先求取当前帧的梯度标记，然后对极小修正后的梯度图像进行标记分水岭变换，从而得到初始分割结果；（2）通过Surf特征点匹配操作及制定的规则确定当前帧的前景和背景标记；（3）根据区域最大相似度和区域标记对初始分割结果做区域合并；（4）如果结果不精确，采用基于区域标记交互式修改的方式对自动分割结果进行纠正。较之传统的视频分割方法，本发明提出的方法对光照变化及噪声等有较强的鲁棒性，在视频对象分割的精度、效率以及降低用户交互量上，都有一定的提高，具有工程应用价值。
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公开(公告)号：CN105678102A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610120376.5
申请日：2016-03-03
Applicant: 上海大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06T15/205 , G06T17/00 , G06T2210/21 , G06T2210/41 , G06T2210/56 , G16H50/50
Abstract: 本发明提出了一种基于SPH的虚拟血管造影手术造影剂扩散过程模拟方法。该方法包括模拟初始化和模拟循环两部分。模拟初始化部分，对模拟血管的边界条件和“血液-造影剂”混合二相流粒子进行初始化；模拟循环部分，通过“血液-造影剂”二相混合流模体型并采用边界粒子修正边界处的混合流密度和应用无滑移边界条件来循环模拟造影剂在血管内扩散的过程。本方法能够逼真的实时模拟“血液-造影剂”混合流体在血管中扩散的效果。
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公开(公告)号：CN102663015B
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201210075050.7
申请日：2012-03-21
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于特征袋模型和监督学习的视频语义标注方法。该方法的包括步骤如下：(1)对电影视频进行预处理，进行视频镜头边界检测，对电影进行镜头分割；然后采取一定的策略提取出各个镜头的关键帧，每一幅关键帧作为视频镜头的代表帧；(2)构建一个视频语义本体库，定义大量的语义概念，用语义概念描述视频的语义信息，对视频的语义内容进行标注，以便对视频进行管理和检索；(3)提取视频关键帧的SIFT特征，然后采用k-means聚类对这些特征点聚类，每一个聚类代表一个“视觉单词”,从而生成“视觉词汇表”；(4)提取部分“视觉词汇表”进行训练，标注出相应的语义信息，采用监督学习方法，预测测试样本中的“视觉单词”，实现对视频关键帧的语义标注。
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公开(公告)号：CN217559478U
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202220445475.1
申请日：2022-03-03
Applicant: 上海大学
Abstract: 本实用新型涉及放映控制装置技术领域，尤其涉及一种电影放映控制终端，包括：底座、支撑柱和托板，所述底座的内部设置有第一伺服电机，所述底座的上表面开设有活动槽，所述活动槽的内部设置有转轴，所述转轴上连接有支撑柱，所述支撑柱的上端安装有第二伺服电机，所述支撑柱的上端设置有支撑轴，所述支撑轴的上端连接有托板，所述托板的上表面安装有侧板，所述侧板的两侧开设有通风孔，所述托板的上表面焊接有散热板，所述散热板的上方设置有控制终端本体。本实用新型通过第一伺服电机和第二伺服电机便于人们快速校准控制终端本体，同时风扇和散热板可有效对控制终端本体进行散热，提高了装置的实用性。
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