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公开(公告)号：CN115272139A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211195148.6
申请日：2022-09-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供了一种热红外图像的量化与自适应增强方法、系统及存储介质,该方法包括步骤S1：针对输入的14bit热红外图像，使用不同参数的Gama变换将图像调整到不同亮度并归一化，得到不同亮度级别的图像；步骤S2：对于不同亮度的图像分别采用基于滤波的增强方法处理，得到图片的基础层和细节层，将细节层增强后和基础层重新进行组合得到各个亮度下的增强结果；步骤S3：将由步骤S1、步骤S2进行增强后的多个不同亮度级别下的图像进行融合，使得不同亮度下的细节特征均保留到一张图像下；步骤S4：将14bit热红外图像量化为8bit热红外图像，得到最终图像。本发明的有益效果是:本发明提供了更多可供人眼分辨的图像细节。
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公开(公告)号：CN115100235A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210989700.2
申请日：2022-08-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供了一种目标跟踪方法、系统及存储介质，目标跟踪方法包括预训练步骤、训练步骤和预测步骤，在训练步骤中，使用共享特征的特征提取网络分别对模板图像和搜索图像进行特征提取，得到模板特征和搜索特征，经过级联自注意力‑跨注意力特征增强融合模块进行模板特征和搜索特征的深层融合，然后经过细节特征增强模块进行多分支的特征细节增强，再进入跨注意力特征模块做最终的特征融合后，最后使用一个跟踪头预测目标的坐标；在整个训练过程中，采用基于全局和局部的知识蒸馏训练方法来指导训练。本发明的有益效果是：本发明的目标跟踪方法及系统具有较高的跟踪精度、鲁棒性与泛化能力。
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公开(公告)号：CN112084938B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202010935717.0
申请日：2020-09-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06V20/20 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06T17/20
Abstract: 本发明公开了一种基于图结构提高平面目标表征稳定性的方法及装置，该方法包括：采用FAST关键点检测算法中的快速二值测试策略计算每个像素点的显著性得分；利用自适应调整网格的划分方式生成自适应网格；采用Spatial Softmax算法构造顶点集合V；采用Delaunay三角剖分方法构造边集合E。该方法将目标表征为一组具有拓扑结构的、可被重复检测出来的离散点集合，即顶点集合V和边集合E，能够兼顾目标的全局和局部结构，提高表征方法的鲁棒性和稳定性。
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公开(公告)号：CN109685826A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811427073.3
申请日：2018-11-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06T7/246
CPC classification number: G06T7/251 , G06T2207/10016 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明提供了一种自适应特征选择的目标追踪方法、系统及存储介质，该目标追踪方法同时保留两个目标模型，一个是对应人工特征的简单线路的目标模型，一个对应深度特征的困难线路的目标模型；根据追踪环境自适应的选择使用其中一个模型进行追踪。本发明的有益效果是：本发明针对目标追踪环境的复杂程度，通过自适应选择机制，在简单的追踪环境中使用人工特征，在复杂的追踪环境中使用深度特征，在追踪过程中自适应的选择特征，保证追踪正确率的同时，提高追踪速度。
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公开(公告)号：CN104052824B
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201410317772.8
申请日：2014-07-04
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种分布式缓存方法及系统，该分布式缓存方法包括HDFS数据获取步骤：通过HDFS的API把HDFS上存储的文件内容读取出来加载到共享内存当中；共享内存管理步骤：用于连接客户端动态缓存库和服务器端缓存服务单元；交互控制步骤：用于完成同一个主机的交互工作，用于与ZooKeeper服务器完成远程交互，用于计算想要获得的文件并且定位到缓存。本发明的有益效果是本发明的分布式缓存方法及系统通过对HDFS上的文件进行缓存，在进行文件读取的过程，直接读取缓存中的文件，这样就会极大的降低文件读取的时间，从而提高实时云服务的吞吐量和降低云服务的响应时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103365729A
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201310306360.X
申请日：2013-07-19
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提供了一种基于任务类型的动态MapReduce调度方法及系统，该基于任务类型的动态MapReduce调度方法包括如下步骤：A.进入等待队列，B.工作任务分类，C.工作任务迁移,D.工作任务调度，CPU密集型队列和I/O密集型队列分别独立调度，将工作任务调度到工作结点集群，执行任务。本发明的有益效果是本发明基于任务类型的动态MapReduce调度方法，通过对工作任务类型预测，然后为不同类型任务分别设置队列，各队列独立调度。本发明基于任务类型的动态MapReduce调度方法，提高不同类型任务环境下集群的吞吐量。
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公开(公告)号：CN112561969B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202011564796.5
申请日：2020-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于无监督光流网络的移动机器人红外目标跟踪方法及系统，该移动机器人红外目标跟踪方法用一个无监督的可端到端训练的光流网络提取前一帧的光流信息并使用这个光流信息对之前数帧的特征图进行对齐。通过空间和时间上的注意机制融合前几帧特征得到目标的特征图，最后根据这个特征图和要预测帧的特征图使用相关滤波器得到跟踪结果。本发明的有益效果是：本发明使用无监督的可端到端训练的光流网络，提取光流特征将之前数帧的特征进行融合，提升了跟踪效果。尤其是移动机器人跟踪过程中经常出现快速移动的目标，利用该发明可以有效跟踪这类目标。
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公开(公告)号：CN108805909B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810400252.1
申请日：2018-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T7/262
Abstract: 本发明提供了一种在相关滤波框架下基于粒子滤波重检测的目标跟踪方法，包括以下步骤：S1、计算响应图，采用相关滤波框架进行初步的跟踪测试，通过相关滤波跟踪器给出目标区域的响应图；S2、决策函数判别，通过决策函数对相关滤波跟踪器给出的目标区域的响应图的可信程度进行判别，并给出响应图是否可信的结果；S3、目标跟踪定位。本发明的有益效果是：使用相关滤波跟踪框架给出响应图，结合决策函数判别响应图是否可信，如果响应图可信，则采用相关滤波跟踪器给出目标位置，反之采用粒子滤波重检测策略重新检测目标的位置信息，从而提升跟踪器的跟踪效率。
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公开(公告)号：CN108710834B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN201810400230.5
申请日：2018-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供了一种滤波区域的相关滤波目标跟踪方法，包括以下步骤：S1、训练阶段，将滤波区域图嵌入到标准相关滤波建模中，过滤训练样本中的干扰区域，从而学到滤波器；S2、预测阶段，将上一帧中学到的滤波器作用到当前帧的搜索区域，得到目标的位置。本发明的有益效果是：为了适应目标较大步长的运动，同时利用更多的训练样本，采用较大的搜索区域，经过过滤训练样本中的干扰区域后，跟踪算法在遮挡、目标形变、光照变化等条件下的跟踪效果有明显增强，提高了跟踪算法的性能。
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公开(公告)号：CN112598739A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011564825.8
申请日：2020-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于时空特征聚合网络的移动机器人红外目标跟踪方法、系统及存储介质，目标跟踪方法包括：根据跟踪视频第一帧给定的目标大小和位置获取目标模板帧；将目标模板帧送入孪生网络的模板分支提取目标模板特征；将当前搜索帧和历史帧送入孪生网络的搜索分支提取特征；根据孪生网络模板分支和搜索分支提取的特征计算响应图，确定目标在下一帧中的位置。本发明的有益效果是：本发明针对红外目标跟踪中物体特征提取，在提取语义与空间结构特征的基础上，将物体的运动信息网络化，融合多帧信息加强表观模型的判别能力，并结合已有的空间感知网络形成了一个端到端的时空特征聚合孪生网络，更好地区分相似物干扰，提高跟踪的准确性和鲁棒性。
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