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一种遥感卫星影像的辐射校正方法及装置
本申请提供了一种遥感卫星影像的辐射校正方法及装置。该方法包括：获取遥感卫星影像；遥感卫星影像中包括非渐晕影像块和渐晕影像块；根据非渐晕影像块的整体均值和渐晕影像块的列均值,确定岭回归模型；利用岭回归模型校正渐晕影像块的像素值,获得第一遥感卫星影像；对所述第一遥感卫星影像进行影像配准,获得第二遥感卫星影像；确定第二遥感卫星影像中的重叠区域,并利用平差模型校正重叠区域的像素值,获得第三遥感卫星影像。本申请通过岭回归模型对遥感卫星影像中渐晕区域的像素值进行校正,以及通过平差模型对卫星影像中重叠区域的像素值进行优化,解决了卫星影像中的渐晕和色差问题,使得最终获得卫星影像更加清晰。
图像处理方法及相关终端、设备和存储介质
本申请公开了一种图像处理方法及相关终端、设备和存储介质,其中,图像处理方法包括终端获取待配准图像；利用本地目标图像对所述待配准图像进行第一图像配准,以得到本地处理结果；以及将待配准图像发送给云端,以使云端利用云端目标图像对待配准图像进行第二图像配准而得到云端处理结果；基于本地处理结果和云端处理结果中的至少一个,得到待配准图像的第一处理结果。通过该方法,提高图像配准的灵活性和可靠性。
一种基于像素相似性的立体匹配算法、系统和计算机介质
一种基于像素相似性的立体匹配算法和系统。由于提出像素之间的相似性,根据像素的相似性定义来定义待匹配区域的相似范围,进而确定计算匹配代价的相似区域,从而得到较为精确的立体匹配算法,使得立体匹配的精度提高,降低错配率。
一种基于BP-PMBM滤波算法的多目标跟踪方法
本发明公开了一种基于BP-PMBM滤波算法的多目标跟踪方法,包括：(1)初始化算法；(2)对目标状态进行预测；(3)更新所述目标状态；(4)对所述目标状态中的Poisson分量和MBM分量进行修剪；(5)对所述Poisson分量和所述MBM分量进行箱粒子重采样；(6)对所述目标状态进行估计,得到全局目标状态估计值。本发明提供的基于BP-PMBM滤波算法的多目标跟踪方法具有跟踪精度高、运算速度快、可区分航迹等优点。
高空抛物检测方法和装置、设备及计算机存储介质
本公开实施例公开了一种高空抛物检测方法和装置、设备,及计算机存储介质,包括：根据图像采集的时间顺序、从多帧待测图像中依次读取相邻的两张待测图像,并通过预设光流模型生成相邻的两张待测图像对应的光流图像；从光流图像中确定存在抛落物体的待测光流图像,并确定各待测光流图像中抛落物体的中心点位置坐标；根据各待测光流图像中抛落物体的中心点位置坐标确定抛落物体的运动轨迹；基于运动轨迹执行高空抛物检测处理。
一种多目标跟踪方法、装置、计算机及存储介质
本发明提出一种多目标跟踪方法、装置、计算机及存储介质,属于人工智能技术领域。具体包括,首先将视频输入至融合检测关联模块中,进行降采样处理获得特征图,将特征图输入至差异计算网络中,获得差异特征；其次,用深度学习中多任务学习方法得到目标类别、目标位置信息和同一目标在不同视频帧中相同的trackID；根据连续帧中目标运动轨迹信息,用轨迹预测模块预测当前帧目标可能出现的位置,为融合检测关联模块提供参考。最后,输出多目标跟踪信息。解决了解决现有技术中存在的目标跟踪效率低、目标容易丢失、目标ID易变化的技术问题,提高了多目标跟踪的效率以及避免目标跟踪的丢失。
高空抛物检测方法和装置、设备及计算机存储介质
本公开实施例公开了一种高空抛物检测方法和装置、设备,及计算机存储介质,包括：从待测图像中获取存在待测抛落物的抛落物图像,并确定各抛落物图像中待测抛落物的位置坐标；根据各抛落物图像的采集时间和各位置坐标,获取待测抛落物的关联位置坐标,并基于关联位置坐标生成待测抛落物的运动轨迹片段；响应于运动轨迹片段满足预设高空抛物条件,将待测抛落物确定为高空抛落物,并将运动轨迹片段确定为高空抛物事件的抛物轨迹片段；基于抛物轨迹片段生成高空抛落物的完整抛物轨迹。
一种基于特征聚合的多目标跟踪方法
本发明公开了一种基于特征聚合的多目标跟踪方法,该方法将多目标跟踪任务分为基于Single Shot的目标跟踪与Identity-Aware特征聚合的数据关联部分,Single Shot的目标跟踪一次性将前一帧所有的目标跟踪到当前帧中,Identity-Aware特征聚合的数据关联聚合相邻帧同一物体的特征。本发明提出的Single Shot的目标跟踪为所有目标共享计算,使得多目标跟踪方法的速度不受目标数量的影响；本发明提出的Identity-Aware特征聚合的数据关联提升了物体特征的区分性,使得数据关联部分更加准确。
图像跟踪方法、装置、存储介质及电子设备
本发明实施例提供了一种图像跟踪方法、装置、存储介质及电子设备,其方法包括：获取目标图像中包括的目标热点的坐标,其中,目标图像为对目标区域进行拍摄后所得到的图像；根据目标热点的坐标,生成用于对目标热点所在的目标对象进行标注的检测框；获取检测框内所包括的目标对象的特征值；基于特征值对目标对象进行跟踪。通过本发明,解决了相关技术中识别率低,跟踪效果差的问题,进而达到了提高跟踪精度的效果。
一种基于双时空约束的相关滤波目标跟踪方法
本发明公开了一种基于双时空约束的相关滤波目标跟踪方法,基于双时空约束构建相关滤波模型的函数获取相关滤波器,在当前图像帧中初始化跟踪器,更新自适应调节因子,更新相关滤波器,与HOG特征的傅里叶变换快速匹配计算,获取最大响应位置作为跟踪到的目标位置,对应的尺度缩放因子作为当前估计到的目标的尺度缩放因子,重复上述步骤以连续跟踪目标；提出双时空约束相关滤波模型,给不同样本添加不同约束,使模型更稳定,能学习更鲁棒的相关滤波器,实现了快速高精度跟踪,为基于视频跟踪的计算机视觉应用提供核心技术支撑,结果更准确,增加的运算量极少,在傅里叶域计算,运行速度快。

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