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公开(公告)号：CN112598735A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011518313.8
申请日：2020-12-21
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种融合三维模型信息的单张图像物体位姿估计方法，从图像中获得图像特征、三维坐标预测结果以及物体的分割结果，利用物体的分割结果提取初始的坐标预测结果以及图像特征，将其融合之后可以获得初始的物体局部三维点云以及其特征；将初始的局部三维点云特征与从完整三维模型提取的全局特征进行局部‑全局特征融合，可以在初始的三维坐标基础上进行精细化，获得更加精确的三维坐标预测；更加精确的三维坐标预测可以获得更加精确的二维‑三维对应，依据二维‑三维对应可以获得精确的物体位姿。
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公开(公告)号：CN105608467B
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201510945160.8
申请日：2015-12-16
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Kinect的无接触式学生体质测评方法，用于解决现有基于Kinect的人体行为检测方法实用性差的技术问题。技术方案是通过Kinect配备的彩色和红外摄像头获取人体姿态，并在界面上实时显示。利用推测出的骨骼节点记录人体各个关节位置，并通过比对人体做各项运动时各关节节点的位置变化来推测出人的行为，并与预置的标准数据匹配，检测人体的动作是否标准，最终将结果反馈到界面中。相对于背景技术方法，摆脱了在被测人体上增加额外设备的束缚，便于对大量的体测对象集中测试；后台数据库系统自动获取体质监测数据，便于分析和管理学生体质状况；学生体质测评结果平均误差均小于2％，且不易受人为主观因素影响。
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公开(公告)号：CN112598735B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202011518313.8
申请日：2020-12-21
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种融合三维模型信息的单张图像物体位姿估计方法，从图像中获得图像特征、三维坐标预测结果以及物体的分割结果，利用物体的分割结果提取初始的坐标预测结果以及图像特征，将其融合之后可以获得初始的物体局部三维点云以及其特征；将初始的局部三维点云特征与从完整三维模型提取的全局特征进行局部‑全局特征融合，可以在初始的三维坐标基础上进行精细化，获得更加精确的三维坐标预测；更加精确的三维坐标预测可以获得更加精确的二维‑三维对应，依据二维‑三维对应可以获得精确的物体位姿。
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公开(公告)号：CN119722438A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411747070.3
申请日：2024-12-02
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本申请公开了一种基于语义对齐的图像风格迁移方法、装置、介质和设备，通过获取风格图像和内容图像，利用预构建的风格迁移网络处理风格图像和所述内容图像，得到风格化图像，其中，风格迁移网络包括编码模块、解码模块、第一风格注意模块、第二风格注意模块，第一自适应解耦模块、第二自适应解耦模块、第一动态风格调制核模块和第二动态风格调制核模块，输出所述风格化图像，通过风格注意模块将内容图的特征映射到风格图的内容特征之间建立映射关系，引入基于内容的动态风格调制核模块对映射矩阵进行调整，同时使用自适应解耦模块实现内容与风格的显式解耦，从而实现语义、风格更加和谐的图像风格迁移效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112598706B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011517068.9
申请日：2020-12-21
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种无需精确时空同步的多相机运动目标三维轨迹重建方法，部署多相机视角的多台相机及运算器构成的装置并标定相机，观测运动目标并记录运动目标的运动轨迹，粗对齐观测数据时间轴，移除无效观测点，标定各相机的时间同步参数和运动参数，重建三维运动轨迹并进行优化。本发明无需使用特殊标识物对运动目标进行标识，无需对观测设备进行预先标定，无需精确的多相机时空同步即可实现多相机运动目标三维轨迹重建，能够自动对标定信息和时空同步信息进行优化，以实现更精确的多相机运动目标三维轨迹重建。
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公开(公告)号：CN102509067B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201110284993.6
申请日：2011-09-22
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种车道边界和主车方位检测方法，首先设置最佳车载摄像机外参数；然后根据车道图像像素梯度幅值自适应设置边缘阈值，并提取边缘点、计算边缘点方向；再根据车道边界投影模型、边缘点及其方向利用蚁群优化搜索定位车道边界；最后计算车道平面线形参数值和主车方位；本发明的检测方法能够快速有效搜索定位车道边界，能够适应各种车道线形以及天气和光照变化，并能够测算出车道平面线形参数值和主车在车道中的偏向角和位置。
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公开(公告)号：CN101853500A
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN201010171886.8
申请日：2010-05-13
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种彩色多聚焦图像融合方法，首先提取出原始彩色多聚焦图像对应的亮度分量图像IX和IY；利用àtrous小波变换对亮度分量图像IX和IY进行分解，得到边缘特征图像EFX和EFY；计算图像EFX或EFY中每一点p的活跃度得到活跃度函数图像LAX和LAY；对活跃度函数图像中各像素点的清晰度进行比较得到初级决策图，利用多数滤波器对IDM中各像素点进行一致性检验，得到最终决策图；依据最终决策图在原始RGB空间各彩色通道中选取像素点，生成各通道的融合图像。本发明提高了对源图像污染以及误匹配的免疫力，改善了图像质量，提高了融合可靠性，简单、快速，克服了不连续性，优于现有方法。
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公开(公告)号：CN112598749B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202011518342.4
申请日：2020-12-21
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种大场景非共同视野多相机标定方法，在测试区域布置若干标志物，测定标志物的世界坐标系位置；利用云台相机对标志物进行观测，待标定的各台相机对云台相机进行观测；通过对标志物的观测计算云台相机在世界坐标系下的真实三维轨迹；利用时间戳对应出现在每台待标定相机视野中的云台相机轨迹段，求解待标定相机在世界坐标系下的精确位姿；对各台待标定相机在世界坐标系下的位姿做矩阵变换，获得任意两个相机间的外参数矩阵。本发明简便快捷，无需专门布置实验场地即可完成相机外参数的标定，能够实现对更大规模场景的视觉覆盖。
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公开(公告)号：CN112598053B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202011517056.6
申请日：2020-12-21
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/771 , G06V10/778 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/088 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供了一种基于半监督学习的主动显著性目标检测方法，首先通过设计判决器网络来对样本在显著性目标检测的结果进行不确定性验证，其次，训练了一个变分自动编码器进行图像重建任务，通过比较无标签数据在其隐空间中的特征向量之间的相似性，从中选择最具代表性的数据并给予完整的显著性标注。重复该过程直到获得预先设定好数量的含标签数据，在此过程中利用不同类型的数据分别对显著性目标检测网络进行训练优化。本发明能够在仅有少量的标签数据的情景下获得与全监督学习算法相近的性能结果。
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