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公开(公告)号：CN112712011B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202011583490.4
申请日：2020-12-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于边界细节补偿和相似特征强化的实时道路检测方法，包括：采用多尺度图像特征提取器对单目相机采集的单帧图像进行多尺度图像特征提取；采用边界细节补偿模块对提取的多尺度图像特征进行融合，得到道路边界细节补偿后的高层语义图像特征；采用相似特征强化模块对得到的道路边界细节补偿后的高层语义图像特征进行基于相似度的局部特征聚合；道路检测，采用第一分类器基于输出的强化图像特征图，输出所述单帧图像场景中的道路检测结果。该方法通过边界细节补偿模块和相似特征强化模块，解决了轻量级特征提取器道路边界预测不准确和在复杂场景条件下易产生道路误检和漏检的问题，提高了道路检测网络的实时性、鲁棒性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112712011A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011583490.4
申请日：2020-12-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边界细节补偿和相似特征强化的实时道路检测方法，包括：采用多尺度图像特征提取器对单目相机采集的单帧图像进行多尺度图像特征提取；采用边界细节补偿模块对提取的多尺度图像特征进行融合，得到道路边界细节补偿后的高层语义图像特征；采用相似特征强化模块对得到的道路边界细节补偿后的高层语义图像特征进行基于相似度的局部特征聚合；道路检测，采用第一分类器基于输出的强化图像特征图，输出所述单帧图像场景中的道路检测结果。该方法通过边界细节补偿模块和相似特征强化模块，解决了轻量级特征提取器道路边界预测不准确和在复杂场景条件下易产生道路误检和漏检的问题，提高了道路检测网络的实时性、鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN111445497B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202010117523.X
申请日：2020-02-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/223
Abstract: 本发明公开了一种基于尺度上下文回归的目标追踪与跟随方法，包括：通过单目摄像机采集图片，用户通过在待跟随目标上设置一个标识物体所在图像区域的矩形包围盒来初始化追踪过程；使用尺度上下文回归模型进行目标追踪，获取目标位置和尺度；使用基于局部块的追踪目标质量评估方法，判断是否发生目标丢失并及时的进行重检测；建立跟随者自身与待跟随目标的相对位置关系，同时基于此相对位置关系调整跟随者自身位姿。本发明在目标跟随过程中，增强系统判别与待跟随目标具有相似语义干扰物的能力，通过后处理使系统能够判断目标是否丢失并及时进行重检测，建立自身与目标的相对位置关系，最后调整自身位姿进行跟随。
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公开(公告)号：CN111931571B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010643270.X
申请日：2020-07-07
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V30/148 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于在线增强检测的视频文字目标追踪方法：逐帧输入视频图片；使用文字目标检测与特征提取网络进行文字目标的定位与特征提取，获取文字目标位置和包含语义信息和空间背景信息的特征向量，使特征向量对于不同身份的文字目标有很强的区分度；利用文字位置距离、文字形态距离、文字特征距离进行帧与帧之间文字目标的匹配，通过匈牙利算法获取文字目标匹配结果，匹配成功的文字目标赋予相同的身份；建立在线增强检测机制，使用基于孪生网络的跟踪器对先前帧中未匹配成功的文字目标预测其在当前帧的位置，同时基于此预测结果增强当前视频帧文字目标检测结果；根据视频图片帧中检测到的文字目标身份，确定所有文字目标的运动轨迹。
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公开(公告)号：CN111931571A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010643270.X
申请日：2020-07-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于在线增强检测的视频文字目标追踪方法：逐帧输入视频图片；使用文字目标检测与特征提取网络进行文字目标的定位与特征提取，获取文字目标位置和包含语义信息和空间背景信息的特征向量，使特征向量对于不同身份的文字目标有很强的区分度；利用文字位置距离、文字形态距离、文字特征距离进行帧与帧之间文字目标的匹配，通过匈牙利算法获取文字目标匹配结果，匹配成功的文字目标赋予相同的身份；建立在线增强检测机制，使用基于孪生网络的跟踪器对先前帧中未匹配成功的文字目标预测其在当前帧的位置，同时基于此预测结果增强当前视频帧文字目标检测结果；根据视频图片帧中检测到的文字目标身份，确定所有文字目标的运动轨迹。
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公开(公告)号：CN111445497A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010117523.X
申请日：2020-02-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/223
Abstract: 本发明公开了一种基于尺度上下文回归的目标追踪与跟随方法，包括：通过单目摄像机采集图片，用户通过在待跟随目标上设置一个标识物体所在图像区域的矩形包围盒来初始化追踪过程；使用尺度上下文回归模型进行目标追踪，获取目标位置和尺度；使用基于局部块的追踪目标质量评估方法，判断是否发生目标丢失并及时的进行重检测；建立跟随者自身与待跟随目标的相对位置关系，同时基于此相对位置关系调整跟随者自身位姿。本发明在目标跟随过程中，增强系统判别与待跟随目标具有相似语义干扰物的能力，通过后处理使系统能够判断目标是否丢失并及时进行重检测，建立自身与目标的相对位置关系，最后调整自身位姿进行跟随。
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