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公开(公告)号：CN119850952A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411914326.5
申请日：2024-12-24
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像分割技术领域，更具体地说，涉及自回归顶点生成与语言结构引导的图像指代分割方法，获取输入图像和对应的指代查询语句；利用预训练的视觉编码器获取输入图像的多尺度视觉特征；利用预训练的语言编码器获取指代查询语句的语言特征；基于多尺度视觉特征，构建图像语义场景图；基于语言特征，构建查询语言依存图；利用图对齐机制和特征对齐机制，实现图像语义场景图与查询语言依存图的结构化多模态融合；基于结构化多模态融合的结果，采用语言引导的自回归实例生成方法生成目标实例的轮廓点序列；根据轮廓点序列生成目标实例的分割掩码；输出分割掩码作为图像指代分割的结果，实现了显著的性能提升。
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公开(公告)号：CN114882367B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210590510.3
申请日：2022-05-26
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种机场道面缺陷检测与状态评估方法，包括以下步骤：S1：确定目标机场道面范围，获取目标机场道面视频，获取视频帧图像；S2：将所有视频帧图像输入深度估计网络，获取所有视频帧图像对应的深度图；S3：将所有视频帧图像拼接为全尺寸道面RGB图，将深度图拼接成全尺寸道面深度图；S4：将全尺寸道面RGB图和全尺寸道面深度图分别处理为局部RGB图和局部灰度图，并输入语义分割网络，获取分割结果掩码图；S5：将分割结果掩码图拼接为全尺寸缺陷掩码图，并结合全尺寸道面深度图，判断目标机场道面不同缺陷的严重程度，再根据路面状况指数对道面质量状况进行评估。与现有技术相比，该发明能够实现对机场道面状况高效且准确的评估。
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公开(公告)号：CN110298300B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN201910565608.1
申请日：2019-06-27
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种检测车辆违章压线的方法，包括如下步骤：读入视频，并抽取所述视频中的视频帧；通过基于深度学习的目标检测技术和图像语义分割技术对所述视频帧进行车辆检测和车道线分割；融合所获得的车辆检测图和车道线分割图，获得融合图像，并进行压线判断；确定压线帧中的感兴趣区域，应用水平投影技术对所述感兴趣区域中所压车道线进行实虚线判断；如果确定所述压线为实线，则判断为违章压线，进行违章取证和车牌识别及信息存储。与现有技术相比，本发明适用于可移动设备，能覆盖任意监控范围，且在各种天气、光照环境下具有高鲁棒性的违章压线检测性能。
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公开(公告)号：CN108495259A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810252561.9
申请日：2018-03-26
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种渐进式室内定位服务器及定位方法，属于室内定位方法领域。一种渐进式室内定位服务器，其特征在于：包括现场勘测模块，用于将室内均分为多个区域，对各个区域的Wi-Fi数据进行采集，并设置相应的标签；概率统计模块，利用现场勘测模块获取的Wi-Fi信号以及标签，估算每个样本点上每个热点的信号强度的概率分布；定位模块，接收用户终端的Wi-Fi数据与动态视觉信息数据，将Wi-Fi数据与概率统计模块得到的用户所在的区域以及概率结合对动态视觉信息数据进行偏差调整，确定用户的精确位置。本发明将Wi-Fi定位和基于视觉特征的即时定位与地图构建技术融合，使用动态视觉信息作为定位标签，减少了对拍摄的限制。
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公开(公告)号：CN115937411A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211435630.2
申请日：2022-11-16
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的多视图三维重建方法，属于三维重建技术领域。该方法包括如下步骤：获取参考图像和多张不同视角拍摄的源图像；导入特征提取网络进行多尺度特征提取，得到特征图；构建基于概率深度采样的补丁匹配网络的教师模型，将特征图导入其中进行像素深度的补丁匹配迭代优化计算，输出对应的深度图像；导入预先设计的深度残差网络，得到优化过后的最终深度图；根据其生成参考图像每个像素深度的伪概率分布，从零开始训练基于概率深度采样的补丁匹配网络的学生模型，基于训练好的所述学生模型进行三维重建，以得到重建过后的三维视图。本发明对于重建存在反射或者无纹理表面更鲁棒，精度更高，实现更完整的多视图三维重建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115393452A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210902132.8
申请日：2022-07-29
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非对称自编码器结构的点云几何压缩方法，属于点云压缩技术领域。该方案包括：首先对预先获取的点云数据集进行预处理，得到训练数据；构建非对称点云几何压缩网络模型，所述非对称点云几何压缩网络包括非对称的编码器网络和解码器网络；构建多尺度加权失真损失函数，对所述非对称点云几何压缩网络进行训练；最后将所述点云数据输入至训练好的所述非对称点云几何压缩网络实现点云压缩。本发明实现了3D点云数据更好的压缩性能，与MEPG方法相比，本发明在率失真性能上远超过了MPEG的G‑PCC与V‑PCC。同时，在相近的位率下，本发明重建出的点云可视化效果比MPEG方法表现更好。
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公开(公告)号：CN114972533A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210570115.9
申请日：2022-05-24
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种单目视觉里程计方法和系统。该方法采用光流预测网络获取光流图像，并在挑选得到第一特征点对后，将图像序列数据输入至深度预测网络得到深度信息图，再将图像序列数据输入至深度预测网络生成刚性光流；接着，生成第二特征点对后，结合刚性光流作为约束条件训练光流预测网络；然后，采用训练好的光流预测网络获取图像序列数据中相邻两帧图像间的光流，并在挑选得到第三特征点对后，从图像序列数据中随机挑选部分帧，根据所述深度信息图和第三特征点对通过PNP或对极几何方式求解位姿，剩余部分帧根据所述深度信息图和第二特征点对通过PNP或对极几何方式求解位姿，以通过融合传统几何和深度学习的方式使得精度更高、鲁棒性更强。
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公开(公告)号：CN114882367A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210590510.3
申请日：2022-05-26
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种机场道面缺陷检测与状态评估方法，包括以下步骤：S1：确定目标机场道面范围，获取目标机场道面视频，获取视频帧图像；S2：将所有视频帧图像输入深度估计网络，获取所有视频帧图像对应的深度图；S3：将所有视频帧图像拼接为全尺寸道面RGB图，将深度图拼接成全尺寸道面深度图；S4：将全尺寸道面RGB图和全尺寸道面深度图分别处理为局部RGB图和局部灰度图，并输入语义分割网络，获取分割结果掩码图；S5：将分割结果掩码图拼接为全尺寸缺陷掩码图，并结合全尺寸道面深度图，判断目标机场道面不同缺陷的严重程度，再根据路面状况指数对道面质量状况进行评估。与现有技术相比，该发明能够实现对机场道面状况高效且准确的评估。
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公开(公告)号：CN113421274B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110787777.7
申请日：2021-07-13
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于CT影像的胃癌智能分期方法；所述方法包括以下步骤：包括以下步骤：将获取的CT医疗文件转化为CT图像；所述CT图像中至少包括胃部CT图像；对所述CT图像进行预处理，获取预处理后的CT图像；从所述预处理后的CT图像中分离出胃壁，获取对应所述胃壁的掩模图像；处理所述掩模图像，提取出所述胃壁及所述胃壁的中心线；基于所述中心线对所述胃壁进行分割，获取分割产生的局部组织区域及所述局部组织区域的像素值分布情况；本发明实现了在CT图像上对胃壁的分离、提取等功能，能够实现自主分析胃癌相关医学图像，期间不需要医生的过度参与，从而大大减轻了医生的工作负担，提高了医生对于疾病的诊断效率。
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公开(公告)号：CN114972533B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210570115.9
申请日：2022-05-24
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06T7/80 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种单目视觉里程计方法和系统。该方法采用光流预测网络获取光流图像，并在挑选得到第一特征点对后，将图像序列数据输入至深度预测网络得到深度信息图，再将图像序列数据输入至深度预测网络生成刚性光流；接着，生成第二特征点对后，结合刚性光流作为约束条件训练光流预测网络；然后，采用训练好的光流预测网络获取图像序列数据中相邻两帧图像间的光流，并在挑选得到第三特征点对后，从图像序列数据中随机挑选部分帧，根据所述深度信息图和第三特征点对通过PNP或对极几何方式求解位姿，剩余部分帧根据所述深度信息图和第二特征点对通过PNP或对极几何方式求解位姿，以通过融合传统几何和深度学习的方式使得精度更高、鲁棒性更强。
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