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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103198486B
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201310124200.3
申请日：2013-04-10
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于各向异性扩散的深度图像增强方法。利用与深度图像对应的彩色图像的像素点间的相似性作为深度扩散的依据，基于深度图像的已知深度，完成对深度图像的深度缺失区域的填充。本发明克服了传统的基于内插的深度增强方法中存在的物体边缘模糊的问题，同时突破了基于滤波的深度增强方法中滤波窗口大小的限制，具备通用性强，鲁棒性强等优点。其可广泛应用于各类存在深度区域缺失的深度图像，在实际的应用中基于相互对应的彩色图像和深度图像能够获得良好的深度图像缺失区域填充效果。
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公开(公告)号：CN103198486A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310124200.3
申请日：2013-04-10
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于各向异性扩散的深度图像增强方法。利用与深度图像对应的彩色图像的像素点间的相似性作为深度扩散的依据，基于深度图像的已知深度，完成对深度图像的深度缺失区域的填充。本发明克服了传统的基于内插的深度增强方法中存在的物体边缘模糊的问题，同时突破了基于滤波的深度增强方法中滤波窗口大小的限制，具备通用性强，鲁棒性强等优点。其可广泛应用于各类存在深度区域缺失的深度图像，在实际的应用中基于相互对应的彩色图像和深度图像能够获得良好的深度图像缺失区域填充效果。
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公开(公告)号：CN109146810A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810897756.9
申请日：2018-08-08
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江大学
CPC classification number: G06T5/003 , G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种基于端到端深度学习的图像去雾的方法。本发明根据雾图成像模型将无雾图像生成有雾图像，将有雾图像及其对应的传输图和大气光输入到所设计的图像去雾神经网络中，利用随机梯度下降法训练图像去雾神经网络；将待测有雾图像输入到训练后的图像去雾神经网络中获得传输图和大气光值，得到待测有雾图像去雾后的结果。本发明方法和传统的图像去雾方法相比，得到的去雾后结果在视觉上效果较佳，且适用的场景范围更广，同时可以估计得到大气光值，从而实现端到端的去雾，可以得到较好的去雾效果。
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公开(公告)号：CN108734225A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810584363.2
申请日：2018-06-08
Applicant: 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的输电线路施工物体图像检测方法。采集多幅已知施工物体标签的输电线路监控图像，构建输电线路施工物体检测神经网络，将图像及其对应的施工物体标签输入到输电线路施工物体检测神经网络中，利用带动量SGD算法训练神经网络；采用训练后的神经网络对未知施工物体标签的待测监控图像进行处理，获得待测监控图像中施工物体的检测结果。本发明方法能够准确地检测出输电线路监控图像中的施工物体，并对光照以及气候变化具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN102914437A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210422256.2
申请日：2012-10-29
Applicant: 浙江大学 , 浙江捷尚视觉科技有限公司
IPC: G01M17/007 , G01C3/02
Abstract: 本发明公开一种基于激光测距的车辆路试制动性能检测系统，它包括激光测距仪、激光反光板、摄像机和处理器，激光测距仪和处理器连接，由所述激光测距仪发射的激光经所述激光反光板反射后返回所述激光测距仪，摄像机与处理器相连。本发明检测系统的安装操作简单，能够准确、全面地检测车辆路试制动性能。
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