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公开(公告)号：CN117953015B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410347796.1
申请日：2024-03-26
Applicant: 武汉工程大学 , 中国人民解放军海军工程大学 , 湖北文理学院
IPC: G06T7/246 , G06V40/10 , G06V20/40 , G06T3/4053
Abstract: 本发明公开了基于视频超分辨率多行人跟踪方法、系统、设备及介质，涉及超分辨率领域以及多目标跟踪领域技术领域，方法包括：获取检测区域的视频，对视频进行视频帧插值及超分辨率处理，对每一帧进行目标检测得到检测框，对重叠度满足条件的检测框进行融合；提取检测框的可见区域标签，根据可见区域标签计算当前帧的检测框和前一帧的检测框的特征距离，将特征距离经过匈牙利算法计算得到最终结果，将最终结果整合输出得到行人轨迹。本发明融合了不同视觉任务，能够实现多视觉任务的相互促进，提高了检测与跟踪的性能，解决了多行人跟踪在低质量成像场景下视频帧模糊难以处理、漏检和误检高概率等问题。
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公开(公告)号：CN115293966A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210741509.6
申请日：2022-06-27
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T3/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V40/16
Abstract: 本发明提供一种人脸图像重建方法、装置以及存储介质，属于图像重建领域，方法包括：通过各个原始人脸图像依次对超分辨率待训练模型的超分辨率图像训练分析得到超分辨率训练模型；通过超分辨率训练模型分别对原始人脸图像的图像识别得到目标超分辨率图像；通过所有的原始人脸图像和所有的目标超分辨率图像对人脸重建待训练模型的人脸重建图像训练分析得到人脸重建训练模型；通过人脸重建训练模型分别对目标超分辨率图像的图像重建得到人脸图像重建结果。本发明能够重建高保真和身份感知的HR人脸图像，能够提取更详细的信息，提升了视觉保真度。
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公开(公告)号：CN117953015A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410347796.1
申请日：2024-03-26
Applicant: 武汉工程大学 , 中国人民解放军海军工程大学 , 湖北文理学院
IPC: G06T7/246 , G06V40/10 , G06V20/40 , G06T3/4053
Abstract: 本发明公开了基于视频超分辨率多行人跟踪方法、系统、设备及介质，涉及超分辨率领域以及多目标跟踪领域技术领域，方法包括：获取检测区域的视频，对视频进行视频帧插值及超分辨率处理，对每一帧进行目标检测得到检测框，对重叠度满足条件的检测框进行融合；提取检测框的可见区域标签，根据可见区域标签计算当前帧的检测框和前一帧的检测框的特征距离，将特征距离经过匈牙利算法计算得到最终结果，将最终结果整合输出得到行人轨迹。本发明融合了不同视觉任务，能够实现多视觉任务的相互促进，提高了检测与跟踪的性能，解决了多行人跟踪在低质量成像场景下视频帧模糊难以处理、漏检和误检高概率等问题。
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