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公开(公告)号:CN109002463A
公开(公告)日:2018-12-14
申请号:CN201810568042.3
申请日:2018-06-05
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 南京大学 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/6215
Abstract: 本发明公开了一种基于深度度量模型的文本检测方法,包括:步骤1,使用MSER检测算法,得到字符级别的候选区域。步骤2,使用分类器对候选区域进行过滤,去掉非字符区域。步骤3,根据几何位置信息,将已得到的字符聚类成文本行。步骤4,根据启发式规则,对文本行进行分割,分割成每一个具体的词。步骤5,构造词级别的训练集。步骤6,训练深度度量学习模型。步骤7,使用步骤6得到的深度度量模型,对文本框进行分类,得到最终的文本框区域。
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公开(公告)号:CN108876818A
公开(公告)日:2018-11-23
申请号:CN201810568489.0
申请日:2018-06-05
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 南京大学 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: G06T7/246
CPC classification number: G06T7/246 , G06T2207/10016 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明公开了一种基于似物性和相关滤波的目标跟踪方法,包含:将帧中的目标区域进行扩展,构建训练样本并训练核相关滤波,每来新一帧的图像,计算当前帧中搜索区域的前向光流,结合搜索区域的颜色信息,通过边缘检测算法得到运动物体的边界,根据边缘检测产生的边缘图,由似物性方法产生目标的候选,调整候选窗口的四个边界使其更加贴合物体的真实边缘。在当前帧的搜索区域中,由核相关滤波检测到最大响应值对应的目标初始位置,并计算似物性方法得到候选的响应值,通过比较响应值得出当前帧的目标位置和大小并对模型进行更新。本发明能够有效处理快速运动和尺度变化等问题,从而实现鲁棒的跟踪。
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