公开(公告)号：CN108447067A

公开(公告)日：2018-08-24

申请号：CN201810225608.2

申请日：2018-03-19

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 任广辉 ,  魏俊杰 ,  何胜阳 ,  熊阿龙 ,  樊如愿 ,  王昭 ,  张宇鹏 ,  李锦江

IPC: G06T7/12 ,  G06T7/143

Abstract: 一种基于能量缝剪裁和RANSAC拟合的可见光图像海天线检测方法，本发明涉及可见光图像海天线检测方法。本发明为了解决传统方法进行海天线检测的速度慢、效率低，导致后期图像处理中操作困难、数据量大的问题。本发明包括：一、对RGB彩色可见光图像处理，找到图像中最高能量的能量缝；二、对海天线候选点，利用RANSAC方法进行拟合，得到海天线。本发明检测出可见光图像中最重要的一条连通路径。将此路径上的像素点作为海天线候选点，再利用RANSAC算法对其进行直线拟合，成功的排除噪声点和目标边沿等外点对海天线造成的偏移，使海天线检测出的速度提升10％左右以及准确性检测率为90％以上。本发明用于图像处理领域。

公开(公告)号：CN110147763B

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN201910420733.3

申请日：2019-05-20

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 何胜阳 ,  任广辉 ,  樊如愿 ,  熊阿龙 ,  魏俊杰

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06T7/11

Abstract: 基于卷积神经网络的视频语义分割方法，属于自动驾驶技术领域。为了解决现有自动驾驶领域对实时的目标分割处理速度过慢的问题。本发明将卷积神经网络模型应用到视频语义分割中，并采用注意力机制和深度可分离卷积，构建W形网络，并在W形网络的基础上利用帧间相关信息，结合光流场的特征聚合算法，来实现不同帧之间的特征传播，进一步提升视频语义分割的速度，大大降低分割所需要的时间。本发明用于视频语义分割。

公开(公告)号：CN110147763A

公开(公告)日：2019-08-20

申请号：CN201910420733.3

申请日：2019-05-20

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 任广辉 ,  樊如愿 ,  何胜阳 ,  熊阿龙 ,  魏俊杰

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06T7/11

Abstract: 基于卷积神经网络的视频语义分割方法，属于自动驾驶技术领域。为了解决现有自动驾驶领域对实时的目标分割处理速度过慢的问题。本发明将卷积神经网络模型应用到视频语义分割中，并采用注意力机制和深度可分离卷积，构建W形网络，并在W形网络的基础上利用帧间相关信息，结合光流场的特征聚合算法，来实现不同帧之间的特征传播，进一步提升视频语义分割的速度，大大降低分割所需要的时间。本发明用于视频语义分割。