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公开(公告)号：CN102737383B
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201110085676.1
申请日：2011-03-31
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T7/20 , G06K9/00758
Abstract: 本发明实施例公开了视频中的摄像机运动分析方法及装置，其中一种方法包括：所述视频中分析出具有显著运动特征的视频片段及不具有显著运动特征的视频片段；对于不具有显著运动特征的视频片段，如果前一相邻视频片段对应的第一运动类型，与后一相邻视频片段对应的第二运动类型不同，则降低第一运动类型及第二运动类型的检测标准；判断所述不具有显著运动特征的视频片段是否满足所述降低后的检测标准；以及根据所述判断的结果，进行所述不具有显著运动特征的视频片段与相邻视频片段的合并。通过本发明实施例，能够更有效、准确地检测出视频中摄像机的运动类型，也更加准确地反映出用户的拍摄意图。
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公开(公告)号：CN104135658A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410273270.X
申请日：2011-03-31
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明实施例公开了在视频中检测摄像机运动类型的方法及装置，其中一种方法包括：获取所述视频中的变焦运动参数；根据所述变焦运动参数检测出所述视频中包含的摄像机运动类型为聚焦的视频片段；计算该视频片段中各帧图像的焦点位置；以及根据所述各帧图像的焦点位置，对该视频片段的检测结果进行验证。通过本发明实施例，能够更有效、准确地检测出视频中摄像机的运动类型。
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公开(公告)号：CN116935298A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210318537.7
申请日：2022-03-29
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本公开涉及监测自助购物中的异常的方法和自助购物异常监测装置。其中监测自助购物中的异常的方法包括：利用检测模型对监测视频进行检测，输出包括所检测的顾客的动作以及商品的位置的监测视频中的每一帧的检测结果；针对监测视频中的每一帧，基于检测结果来确定顾客与每一个商品交互时表示商品的位置的商品框；基于商品框来生成包括商品的轨迹的轨迹集；基于轨迹集中的每条轨迹的长度与持续时间中的至少一个以及轨迹的方向来判断该轨迹是否为真实轨迹；基于真实轨迹以及所检测的顾客的动作确定商品扫描数；基于真实轨迹来确定商品数；以及基于商品扫描数与商品数来判断是否存在异常。
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公开(公告)号：CN115018690A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110245281.7
申请日：2021-03-05
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06T1/20 , G06V10/74 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/25
Abstract: 本公开涉及一种图像处理装置、图像处理方法和机器可读存储介质。图像处理装置包括：特征提取单元，其提取关于图像的多个特征信息；掩膜获取单元，其获取关于图像中的预定区域的图像掩膜；以及计算单元，其基于图像掩膜与多个特征信息中的每个特征信息之间的相似度计算，得到多个加权值，多个加权值用于对图像的分类中使用的特定参量进行加权。该图像处理装置可以通过特定区域引入的先验信息，对图像的分类中使用的特定参量进行有指导性的微调，从而提高图像分类的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112819020A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201911119156.0
申请日：2019-11-15
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 公开了一种训练分类模型的方法和装置及分类方法。训练分类模型的方法包括：使用第一样本集和第二样本集对分类模型进行训练，以计算分类模型的分类损失；提取第一样本集和第二样本集中的每个样本的权重向量和特征向量；计算第一样本集中的所有样本的权重向量的平均权重向量和第一样本集中的所有样本的特征向量的平均特征向量；基于第二样本集中的每个样本的权重向量与平均权重向量之间的差来计算权重损失，并且基于第二样本集中的每个样本的特征向量与平均特征向量之间的差来计算特征损失；基于特征损失和权重损失中的至少一个和分类损失来计算分类模型的总损失；以及基于总损失来调整分类模型的参数，直到满足预定条件，以获得经训练的分类模型。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN106548466B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201510591091.5
申请日：2015-09-16
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种三维重建对象的方法和设备。该三维重建对象的方法包括：获得三维空间中体素的初始局部截断有向距离函数TSDF值；求解最优化问题，以得到体素的一个全局TSDF值；以及基于所得到的全局TSDF值，三维重建所述对象；其中，在所述最优化问题中，一个体素的全局TSDF值基于该体素的最终局部TSDF值得到，一个体素的最终局部TSDF值等于该体素经刚性变换对应的体素的初始局部TSDF值，变量是体素的全局TSDF值和刚性变换的参数，代价函数与下列因素相关：体素的全局TSDF值与该体素经刚性变换对应的体素的初始局部TSDF值的差的平方和。
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公开(公告)号：CN108986155A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201710413057.8
申请日：2017-06-05
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06T7/50
Abstract: 本发明公开了一种多视点图像的深度估计方法和深度估计设备。该方法包括：向同一场景的多个图像的每个像素分配表征深度和表征切平面法向的参数；每个图像作为当前图像执行：a)选择代价函数值满足条件的像素作为种子像素；b)更新种子像素周围的满足条件的周围像素的参数；c)在周围像素的参数的预定范围内，随机搜索，得到局部最优值；d)将代价函数值满足条件的周围像素增加为种子像素；e)重复b)、c)、d)步骤，直至没有满足条件的周围像素；f)为当前图像中的每个像素随机生成参数，在满足条件的情况下，将该像素的当前参数用随机生成的参数代替；g)重复步骤a)-f)，直至满足条件；h)将当前图像中每个像素的深度参数决定的深度值确定为深度值。
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公开(公告)号：CN108335327A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201710043704.0
申请日：2017-01-19
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 公开了一种摄像机姿态估计方法和摄像机姿态估计装置，摄像机姿态估计方法包括：获得彩色图像和深度图像；获取当前帧彩色图像的至少一个特征点和相邻帧彩色图像的至少一个相应匹配特征点；获取与当前帧彩色图像中的每个特征点的位置分别对应的当前帧深度图像中的至少一个特征点，获取与当前帧深度图像的每个特征点分别匹配的相邻帧深度图像中的至少一个相应匹配特征点；在世界坐标系下计算当前帧深度图像中的每个特征点和相邻帧深度图像中的相应匹配特征点之间的距离，并且通过使得针对每对匹配的特征点所计算出的距离之和最小来估计当前摄像机姿态。根据本公开的实施例，可以利用彩色图像和深度图像信息来实现精确的摄像机参数估计。
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