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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104915952B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201510249956.X
申请日：2015-05-15
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种深度图像中基于多叉树的局部凸出对象提取方法，包括以下步骤：对输入深度图像进行逐像素邻域差分，建立基于多叉树数据结构的深度树模型以及深度树节点与图像像素的映射图；对深度树的叶子节点进行局部优化，去除噪声；遍历深度树的叶子节点得到深度图像的局部极值区域，利用判决函数确定叶子节点的子树根节点位置，从而提取出局部凸出对象区域。本发明能够快速、准确的提取出多个凸出对象区域，提升深度图像中凸出物体检测的准确度。
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公开(公告)号：CN104867135B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510225381.8
申请日：2015-05-04
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06T7/30
Abstract: 本发明涉及一种基于指导图像引导的高精度立体匹配方法，包括以下步骤：计算指导图像；计算复合梯度；计算复合匹配代价；匹配代价的聚合；视差计算；视差求精。本发明可以搭建一种可以应对常见匹配场景的高效的匹配方法，为双目立体测量技术的设计应用提供重要的依据，同时该方法也可为其他的立体匹配方法的设计提供一定的参考。
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公开(公告)号：CN104915952A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510249956.X
申请日：2015-05-15
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/11
Abstract: 本发明涉及一种深度图像中基于多叉树的局部凸出对象提取方法，包括以下步骤：对输入深度图像进行逐像素邻域差分，建立基于多叉树数据结构的深度树模型以及深度树节点与图像像素的映射图；对深度树的叶子节点进行局部优化，去除噪声；遍历深度树的叶子节点得到深度图像的局部极值区域，利用判决函数确定叶子节点的子树根节点位置，从而提取出局部凸出对象区域。本发明能够快速、准确的提取出多个凸出对象区域，提升深度图像中凸出物体检测的准确度。
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公开(公告)号：CN104867135A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510225381.8
申请日：2015-05-04
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于指导图像引导的高精度立体匹配方法，包括以下步骤：计算指导图像；计算复合梯度；计算复合匹配代价；匹配代价的聚合；视差计算；视差求精。本发明可以搭建一种可以应对常见匹配场景的高效的匹配方法，为双目立体测量技术的设计应用提供重要的依据，同时该方法也可为其他的立体匹配方法的设计提供一定的参考。
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公开(公告)号：CN104835147A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510177022.X
申请日：2015-04-15
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于三维深度图数据的密集人流量实时检测方法，包括以下步骤：通过摄像机获取三维深度图数据；通过前景提取和人头目标区域检测获得初步的人头目标；对行人进行跟踪并且记录运动轨迹；根据轨迹信息判断人数和运动方向。本发明在三维深度图上进行图像处理，能有效解决二维图像数据处理中的误检缺点，提高人流量统计的准确性，且计算复杂度低，可以实时检测人流量，适用于智能视频监控领域。
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