公开(公告)号：CN116828330A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310446089.3

申请日：2023-04-24

Applicant: 北京大学

Inventor： 严伟 ,  时广轶 ,  刘靖远 ,  李志国 ,  张浩

IPC: H04N25/68 ,  H04N17/00

Abstract: 本发明公布了一种红外图像的坏点检测和坏点补偿的改进方法及装置，装置包括：图像输入模块、参数计算模块、图像校正模块、坏点补偿模块和图像输出模块。通过对增益参数和偏移量参数的边界判断，检测红外图像中热辐射与图像像素值之间线性程度不佳的像素点；设计基于边缘扩散的坏点补偿方法，针对视频流序列的连通区域中心坏点，从区域边缘不断进行坏点补偿。本发明采用改进的红外图像中的坏点检测判断方法和基于边缘扩散的坏点补偿方法，对于盲元和过热元检测方法无法检出的部分坏点具有较好的检测效果，可以提升红外图像的校正质量；在连续视频流图像应用场景下对坏点连通区域内部具有较好的坏点补偿效果。

公开(公告)号：CN116434035A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310343231.1

申请日：2023-04-03

Applicant: 北京大学

Inventor： 严伟 ,  李志国 ,  张浩 ,  刘靖远 ,  王帅帅

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/28 ,  G06V10/62 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08 ,  G06N3/063

Abstract: 本发明公布了一种二值神经网络模型的目标检测方法及其硬件加速方法，基于脉冲神经网络构建一种具备时间信息的二值神经网络检测模型，其中将脉冲神经网络的激活函数采用阶跃函数，且使用单帧的卷积结果进行阈值判断，再在二值神经网络增加时间信息融合层；模型输出目标检测框信息；并对所构建模型的时间信息融合层设计硬件加速模块；包括：加载模块，累积模块，计算模块，输出模块；通过加载模块和累积模块完成神经元的累积过程，通过计算模块完成归一化和卷积过程，同时采用先进行卷积运算后进行归一化过程。采用本发明方法，可提高目标检测速度，且减小了存储资源消耗。

公开(公告)号：CN116310738A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310167321.X

申请日：2023-02-23

Applicant: 北京大学

Inventor： 李源 ,  李志国 ,  黄铁军

IPC: G06V10/94 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V20/56 ,  G06V20/40 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本申请涉及图像检测与处理技术领域，更为具体来说，本申请涉及基于脉冲图像重构的图像检测方法、装置、设备及介质。所述方法包括：获取目标脉冲图像，并确定所述目标脉冲图像中的多帧关键帧图像；将所述多帧关键帧图像通过图像FPGA重构图像检测系统中的TFP重构模块进行重构，得到重构图像；将所述重构图像通过所述图像FPGA重构图像检测系统中的CNN检测模块进行检测，得到识别结果，其中，所述CNN检测模块是预先训练好的。本申请解决了重构算法在CPU实现需要和CNN进行交互浪费大量带宽的问题，同时减少了延时，提升了重构后检测的速度，因此选择在FPGA上同时实现检测和重构，检测采用卷积神经网络加速器的形式，极大提高了检测速度及检测精准度。