-
公开(公告)号：CN108090932A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711394923.X
申请日：2017-12-21
Applicant: 南京理工大学
Inventor： 钱惟贤 , 朱国强 , 陈钱 , 顾国华 , 顾芷西 , 李之秀 , 孟思岐 , 张晓敏 , 汪鹏程 , 万敏杰 , 钱烨 , 杨文广 , 杨诗怡 , 蔡贵霞 , 高青松 , 刘维习
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的炸点检测系统及方法，包括信号控制与数据处理模块、解码电路、数据缓存电路、以太网电路、外围电路，解码电路获取原始图像数据，并将原始图像数据缓存至大容量的数据缓存电路中，通过信号控制与数据处理模块中的改进三帧差法进行炸点目标检测，获得炸点区域，再进行连通域标记后利用灰度加权算法获得炸点的中心像素坐标，最终检测到的炸点图像与炸点中心像素坐标通过以太网电路发送至PC机。本发明将算法步骤进行流水线设计，获得高速的运算结果，能够对分辨率为1024*1024的图像达到实时检测炸点的结果；能够准确的获得炸点区域并快速高精度的标记炸点中心点坐标；在光照变化，背景运动的前提下，仍能保持高的检测率。
-
公开(公告)号：CN106447668A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610722917.1
申请日：2016-08-25
Applicant: 南京理工大学 , 西安西光创威光电有限公司
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/10048
Abstract: 本发明提出一种红外场景下基于随机取样和稀疏矩阵恢复的小目标检测方法。对单帧红外图像中每个像素位置进行随机取样，获取具有随机特性的红外图像；对随机取样后的红外图像进行补丁变换，将随机取样后的红外图像分割为多个没有重叠区域的小幅图像，并进行一维向量化处理，获得补丁变换后的二维矩阵；对补丁变换后的二维矩阵进行主成分分析，获得稀疏矩阵和低秩矩阵；对步骤稀疏矩阵采用补丁逆变换的方法进行图像恢复，分别获得对应的红外小目标图像和红外图像背景；使用低秩矩阵确定红外小目标检测中的分割阈值，根据所述分割阈值对红外小目标图像进行图像分割，检测出红外小目标。本发明方法简单、运算时间短。
-
公开(公告)号：CN103345765A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310304621.4
申请日：2013-07-19
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DSP+FPGA的移动平台下运动目标检测装置及其方法。该装置包括呈三明治结构的电源接口混合板、FPGA预处理板和DSP图像处理板，图像传感器接入FPGA预处理板，FPGA预处理板和DSP图像处理板分别通过视频接口接入显示器，且分别通过网络接口接入网关。方法如下：FPGA预处理板获取图像传感器采集的图像数据，对其进行角点检测等预处理后输入DSP图像处理板；DSP图像处理板以摄像机光心为中心建立坐标系，将移动平台下运动目标检测转换成静止平台下场景全局运动与运动目标独立运动；通过FEE快速极线估计确定FEE稠密隶属度，最终完成运动目标检测并将结果发送至显示器。本发明装置可以在移动平台下实现运动目标的检测，具有精度高、稳定性强的优点。
-
公开(公告)号：CN109990801A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201711473507.9
申请日：2017-12-29
Applicant: 南京理工大学 , 西安西光创威光电有限公司
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种基于铅垂线的水平仪装配误差标定方法。首先，将水平仪与相机固定在实验平台上，使三者组成稳定的固连光电测量系统；然后，改变光电测量系统的角度，确保视场中有显著的铅垂线，拍摄多张图像，并记录对应的水平仪倾角数据；接着，采用Hough直线检测算法对拍摄的图像进行处理，提取图像中建筑物的铅垂线，记录铅垂线上的坐标点；最后，利用获得的坐标信息和水平仪读数，实现水平仪装配误差矩阵的标定。该方法克服了传统光电测量系统中水平仪姿态信息缺乏的限制，采用场景中铅垂线在水平状态下拍摄的相机图像平面上应为竖直线的原理，进行系统中水平仪装配误差的标定。
-
公开(公告)号：CN106534614A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201510575598.1
申请日：2015-09-10
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种移动摄像机下运动目标检测的快速运动补偿方法，该方法首先对相邻图像采用相位相关法进行粗匹配，得到相邻图像的偏移量；其次对图像进行一次补偿；然后采用KLT跟踪方法对两幅图像进行特征点匹配，再次对两幅图像之间的单应矩阵进行求解，实现对图像背景运动的二次补偿；最后采用多帧帧差的运动历史图像MHI方法对基于区域特征的目标进行分割从而得到运动目标。本发明利用快速运动补偿方法分两次对背景运动进行补偿，确保了移动摄像机下运动目标检测方法的准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106485245A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201510521038.8
申请日：2015-08-24
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06K9/32
CPC classification number: G06K9/3241
Abstract: 本发明提出一种基于可见光和红外图像的全天候目标实时跟踪方法。对可见光图像和红外图像分别进行图像预处理，去除图像噪声和盲元；使用Harris角点检测法提取可见光图像和红外图像中的角点，使用光流法来跟踪检测出来的角点，并使用RANSAC算法分别对可见光图像和红外图像进行配准；使用MHI方法对经过配准处理的图像进行目标检测，然后使用腐蚀膨胀方法对检测出的目标进行形态学处理；使用Kalman滤波器对检测出的目标进行跟踪并框出目标，然后基于目标特征对目标进行航迹关联，实现对目标的实时监控。本发明可提高对可见光图像和红外图像中目标的检测概率，并且能够多光谱、高效率、全天候地检测识别出移动目标。
-
公开(公告)号：CN103345765B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310304621.4
申请日：2013-07-19
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DSP+FPGA的移动平台下运动目标检测装置及其方法。该装置包括呈三明治结构的电源接口混合板、FPGA预处理板和DSP图像处理板，图像传感器接入FPGA预处理板，FPGA预处理板和DSP图像处理板分别通过视频接口接入显示器，且分别通过网络接口接入网关。方法如下：FPGA预处理板获取图像传感器采集的图像数据，对其进行角点检测等预处理后输入DSP图像处理板；DSP图像处理板以摄像机光心为中心建立坐标系，将移动平台下运动目标检测转换成静止平台下场景全局运动与运动目标独立运动；通过FEE快速极线估计确定FEE稠密隶属度，最终完成运动目标检测并将结果发送至显示器。本发明装置可以在移动平台下实现运动目标的检测，具有精度高、稳定性强的优点。
-
公开(公告)号：CN105023277A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201410151747.7
申请日：2014-04-15
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提出一种基于复杂动态场景的卡尔曼粒子滤波跟踪方法。该方法通过灰度投影算法快速实现图像粗配准，消除背景运动过快的影响，然后将标准粒子滤波和卡尔曼滤波得到的粒子权重进行比较，得到有效的粒子来进行预测跟踪，最后可以有效实现复杂动态场景中运动目标的稳健跟踪。
-
公开(公告)号：CN103714531A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201310652379.X
申请日：2013-12-05
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的相位相关法图像配准系统及方法。该系统包括千兆网传输模块、二维FFT模块、互功率谱计算模块、二维逆FFT模块以及极值寻找模块；千兆网传输模块同时与二维FFT模块和极值寻找模块相连相连，二维FFT模块与互功率谱计算模块相连，互功率谱计算模块与二维逆FFT模块相连，二维逆FFT模块与极值寻找模块相连。本发明在运动目标检测中能够迅速并且精确地进行图像配准预处理，具有配准精度高、实时性强的特点，能够为后续算法留出足够的时间余量。
-
公开(公告)号：CN106447668B
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201610722917.1
申请日：2016-08-25
Applicant: 南京理工大学 , 西安西光创威光电有限公司
Abstract: 本发明提出一种红外场景下基于随机取样和稀疏矩阵恢复的小目标检测方法。对单帧红外图像中每个像素位置进行随机取样，获取具有随机特性的红外图像；对随机取样后的红外图像进行补丁变换，将随机取样后的红外图像分割为多个没有重叠区域的小幅图像，并进行一维向量化处理，获得补丁变换后的二维矩阵；对补丁变换后的二维矩阵进行主成分分析，获得稀疏矩阵和低秩矩阵；对步骤稀疏矩阵采用补丁逆变换的方法进行图像恢复，分别获得对应的红外小目标图像和红外图像背景；使用低秩矩阵确定红外小目标检测中的分割阈值，根据所述分割阈值对红外小目标图像进行图像分割，检测出红外小目标。本发明方法简单、运算时间短。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
27
records
(took 0.023 seconds)
