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公开(公告)号：CN103093497A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310006074.1
申请日：2013-01-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分层轮廓的LIDAR数据城市快速重建方法；本方法根据国内机载LIDAR数据自身的特点设计，在数据存在点云密度低、点云缺失、点云噪声大、无回波、非正射、航拍图像与点云不匹配的情况下，仍然可以得到高效的效果；本方法可以广泛处理我国目前机载LIDAR数据，采集部分的LIDAR数据可以通过机载三维激光LIDAR获得，采集部分的航拍正射影像可以通过机载高分辨率数码相机获得，处理平台与显示部分可以通过普通PC机完成功能；本方法在数据量大、数据不准确的情况下仍可以快速处理并获得令人接受的效果，应用前景广泛。
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公开(公告)号：CN110399519B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201910690004.X
申请日：2019-07-29
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种可扩展的多语义图像相关反馈方法，包括以下步骤：步骤一，有效主流排序；步骤二，基于帕累托的多语义图像相关反馈；给定某一基于内容图像检索的图像特征数据集X＝{x1,x2,...,xn}；定义M为X上的某种度量(如距离度量)；定义排序函数R为每个xi分配排序得分γi，对应于检索图像特征数据点的排序得分为1；该可扩展的多语义图像相关反馈方法，利用和结合有效主流排序依据数据中潜在的几何关系对检索数据进行相似性度量排序，实现了一种具有强鲁棒性(扩展性)的图像相关反馈检索方法，同时集合帕累托前沿深度，利用帕累托相关理论依靠检索数据的有效主流排序结果进行反馈检索优化，实现了基于内容的多语义图像相关反馈检索。
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公开(公告)号：CN110728683A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910935594.8
申请日：2019-09-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于密集连接的图像语义分割方法，包括如下步骤：S101：确定需要使用的数据集及其对应的标注图像，其标注图像为每一个像素赋予类别标签；S102：设计基于密集连接的图像语义分割网络，图像语义分割网络包括密集连接单元、通道融合单元、特征图融合单元；S103：设计密集连接单元密集、连接单元提取的特征图经过图像变换操作，之后再经过转置操作，然后进行softmax操作，得到通道注意力映射图；设计通道融合单元，通过挖掘通道图之间的相互依赖关系可以增强有相互依赖关系的特征图；设计特征图融合单元，将通道融合单元的输出映射图与密集连接的特征提取单元的结果进行加运算融合操作。本发明能有效重复利用不同层和不同通道之间的特征，不仅有效地提高分割效率，还减少了参数量。
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公开(公告)号：CN103077398B
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201310005379.0
申请日：2013-01-08
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/54
Abstract: 本发明方法涉及一种基于嵌入式平台的在自然环境下对家畜群体中个体的数目检测的一种方法，在家畜群体较为集中，相互遮挡十分严重的情况下，也可获得令人满意的精确程度；本方法可广泛应用于对自然环境下家畜群体数量的估计问题，对监控视频中家畜、人、物品的统计问题，如：大范围放牧中牛羊数目的实时监测等；同时本方法可以在嵌入式平台上运行，可以方便的与终端设备结合，对环境和设备的要求很低，拓宽了应用的场合。
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公开(公告)号：CN104408757A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410623384.2
申请日：2014-11-07
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种向驾驶场景视频中添加雾霾效果的方法及系统，通过获取无雾霾的干净驾驶场景视频；根据基于暗原色先验的单一图像去雾算法，计算所述驾驶场景视频中每一帧图像对应的大气光亮度值信息和深度信息矩阵；根据大气散射模型，获得雾霾图像模型方程，并根据所述雾霾图像模型方程、深度信息矩阵、大气光亮度值信息及预先设置的雾霾浓度参数将每一帧图像生成对应具有雾霾效果的图像；将所有具有雾霾效果的图像合成为含有雾霾效果的驾驶场景视频；在保证较好的仿真效果同时，实现了快速向驾驶场景视频添加雾霾效果，雾霾仿真置信度高，添加速度快，易于实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103077398A
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201310005379.0
申请日：2013-01-08
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/54
Abstract: 本发明方法涉及一种基于嵌入式平台的在自然环境下对家畜群体中个体的数目检测的一种方法，在家畜群体较为集中，相互遮挡十分严重的情况下，也可获得令人满意的精确程度；本方法可广泛应用于对自然环境下家畜群体数量的估计问题，对监控视频中家畜、人、物品的统计问题，如：大范围放牧中牛羊数目的实时监测等；同时本方法可以在嵌入式平台上运行，可以方便的与终端设备结合，对环境和设备的要求很低，拓宽了应用的场合。
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公开(公告)号：CN109670555B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201811615544.3
申请日：2018-12-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06F16/583
Abstract: 本发明涉及视频监控技术领域，公开了基于深度学习的实例级行人检测和行人重识别系统，选择ResNet‑50作为CNN模型的网络结构，利用conv1到conv4_3作为stem CNN部分，给定一张输入图像，stem产生1024个通道的conv feature maps；将获得的conv feature maps输入到pedestrian proposal net中；将上述步骤得到的feature maps和proposals输入到ROI Align中，根据proposals的坐标位置在feature maps中将相应的区域池化为固定尺寸的特征图；将ROIAlign得到的固定大小的feature maps输入到Identification Net中，IdentificationNet由ResNet‑50的conv4_4值conv5_3组成，获得最终的feature maps；在ROIAlign后接入FCIS语意分割网络，对feature maps进行上采样，获得最终的实例级语意分割的结果；经过global average pooling获得2048维度的特征向量，经过Softmax分类器和线性回归获得行人的位置。本发明实现了端到端的行人实例级检测和行人再识别功能。
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公开(公告)号：CN110728683B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910935594.8
申请日：2019-09-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于密集连接的图像语义分割方法，包括如下步骤：S101：确定需要使用的数据集及其对应的标注图像，其标注图像为每一个像素赋予类别标签；S102：设计基于密集连接的图像语义分割网络，图像语义分割网络包括密集连接单元、通道融合单元、特征图融合单元；S103：设计密集连接单元密集、连接单元提取的特征图经过图像变换操作，之后再经过转置操作，然后进行softmax操作，得到通道注意力映射图；设计通道融合单元，通过挖掘通道图之间的相互依赖关系可以增强有相互依赖关系的特征图；设计特征图融合单元，将通道融合单元的输出映射图与密集连接的特征提取单元的结果进行加运算融合操作。本发明能有效重复利用不同层和不同通道之间的特征，不仅有效地提高分割效率，还减少了参数量。
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公开(公告)号：CN109670555A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811615544.3
申请日：2018-12-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/62 , G06K9/00 , G06F16/583
Abstract: 本发明涉及视频监控技术领域，公开了基于深度学习的实例级行人检测和行人重识别系统，选择ResNet-50作为CNN模型的网络结构，利用conv1到conv4_3作为stem CNN部分，给定一张输入图像，stem产生1024个通道的conv feature maps；将获得的conv feature maps输入到pedestrian proposal net中；将上述步骤得到的feature maps和proposals输入到ROI Align中，根据proposals的坐标位置在feature maps中将相应的区域池化为固定尺寸的特征图；将ROIAlign得到的固定大小的feature maps输入到Identification Net中，IdentificationNet由ResNet-50的conv4_4值conv5_3组成，获得最终的feature maps；在ROIAlign后接入FCIS语意分割网络，对feature maps进行上采样，获得最终的实例级语意分割的结果；经过global average pooling获得2048维度的特征向量，经过Softmax分类器和线性回归获得行人的位置。本发明实现了端到端的行人实例级检测和行人再识别功能。
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公开(公告)号：CN104408757B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201410623384.2
申请日：2014-11-07
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种向驾驶场景视频中添加雾霾效果的方法及系统，通过获取无雾霾的干净驾驶场景视频；根据暗原色先验的单一图像去雾算法，计算所述驾驶场景视频中每一帧图像对应的大气光亮度值信息和深度信息矩阵；根据大气散射模型，获得雾霾图像模型方程，并根据所述雾霾图像模型方程、深度信息矩阵、大气光亮度值信息及预先设置的雾霾浓度参数将每一帧图像生成对应具有雾霾效果的图像；将所有具有雾霾效果的图像合成为含有雾霾效果的驾驶场景视频；在保证较好的仿真效果同时，实现了快速向驾驶场景视频添加雾霾效果，雾霾仿真置信度高，添加速度快，易于实现。
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