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最新技术
一种相似度计算方法和多目标跟踪方法
本发明公开了一种相似度计算方法和多目标跟踪方法,对于每一视频帧中每个目标,计算目标的近邻,再利用目标与其近邻的目标外观特征构建顶点集合,利用目标之间的相互关系计算出有向边集合,从而构建一个有向图;对于相邻视频帧,利用两个视频帧中各目标的有向图进行匹配计算,获得相似度计算结果。本发明同时利用了目标的外观特征和目标之间的相对位置特征,并且,目标之间的拓扑结构也被很好地编码到有向图中。本发明提高了多目标追踪的准确度、精确率;且可在某个目标被其他目标遮挡严重时找回丢失的目标;可以获得更多的跟踪目标个数减少丢失目标个数。
一种基于FPGA的运动目标识别系统及方法
本发明公开了一种基于FPGA的运动目标识别系统及方法,由数据信号采集模块完成对目标区域实时的视频图像采集,通过数据信号预处理模块负责将视频序列图像数据有序读出,经过中值滤波去噪、边缘检测得到实时的二值化图像,再利用帧间差分的方法提取运动目标,完成运动目标标定框的定位;通过目标识别模块将运动目标标定框里的内容作为待测图像,经过前处理单元、量化单元,然后利用神经网络检测单元对待测图像进行识别。本发明反复充分利用FPGA的运算资源和视频相邻帧的关联性,更加快速的完成针对视频序列中运动物体进行定位并识别出物体的类别,更好的达到实时的检测速度和低功耗运行状态,从而适应运动目标识别的室外应用场景。
人脸跟踪方法、装置及终端设备
本申请适用于图像处理技术领域,提供了人脸跟踪方法、装置及终端设备,包括:对当前帧图像的人脸检测区域进行人脸关键点检测,确定目标关键点,其中,若所述当前帧图像为预设起始帧图像,则所述当前帧图像的人脸检测区域为对所述当前帧图像进行人脸检测得到的区域;根据所述目标关键点定位当前帧图像的人脸区域,并确定下一帧图像的人脸检测区域。本申请实施例的人脸跟踪方法能够解决现有技术中如何提高人脸跟踪的效率的问题。
运动前景检测方法、装置、终端设备及存储介质
本发明公开了一种运动前景检测方法、装置、终端设备及存储介质,方法包括:获取待检测的当前视频帧;当当前视频帧是第一帧画面时,使用当前视频帧每个像素点的像素值初始化预先建立的第一混合高斯模型;否则,根据背景帧对当前视频帧进行运动向量估计,得到当前视频帧的全局运动估计量;根据全局运动估计量对当前视频帧中的每个像素点的第一混合高斯模型进行位置校正;将当前视频帧的每个像素点与其位置校正后的第一混合高斯模型进行匹配;根据匹配结果,将当前视频帧中的各个像素点分类为前景像素点和背景像素点。本发明能解决目前动态场景下的运动前景检测方法出现的运动前景漏检的问题。
单帧红外图像弱小目标检测方法、装置、设备和存储介质
本申请公开了单帧红外图像弱小目标检测方法、装置、设备和存储介质,方法包括:获取红外图像。通过弱小目标检测网络模型从红外图像中提取特征数据,并通过特征数据的自动组合与分析,得到目标分割图像。将目标分割图像转化成二值图像,并标记二值图像的连通区域,以得到目标的特征信息。将目标检测问题转换成图像分割问题来解决,有效提高了单帧红外图像中的弱小目标检测精度,且运行高效。
基于最优传输的无监督领域自适应遥感图像分割方法
本发明公开一种基于最优传输的无监督领域自适应遥感图像分割方法,首先提出一种分割准确性权重计算,基于步骤一中提出的遥感图像分割准确性权重计算方法,进行遥感图像最优样本子集选择。对步骤二获得的遥感图像最优样本子集,进行最优传输特征选择。对步骤三获得的遥感图像特征选择结果,进行无监督领域自适应图像分割。本发明保证了两个域特征的整体性,同时衡量前景区域特征要比通常的样本特征更有针对性且更适合分割样本,更加准确,分割准确性权重能够更好地适应分割图像,能够使属于同一类别的两个域的分割图像更相近,从而提高熵正则化进行分割图像特征最优传输的精确度。
一种视频前景和背景分离方法及其相关装置
本申请公开了一种视频前景和背景分离方法及其相关装置,通过预置多尺度特征提取模型根据初始权重获取视频的前三帧图像的特征融合图,进而构建背景模型和更新初始权重,得到第一背景模型和第一权重;基于第一权重获取视频的第i帧图像的特征融合图,再根据第一背景模型和第i帧图像对应的特征融合图分离出该第i帧图像的前景点和背景点;根据第i帧图像对应的特征融合图和前景背景分离结果更新第一背景模型和第一权重,然后通过更新后的第一背景模型和更新后的第一权重对第i+1帧图像进行前景背景分离,直至完成对视频所有图像的前景背景分离,改善了现有的前景背景分离方法存在的分离效果不理想的技术问题。
一种基于人工智能的主动脉结构图像自动分割方法
本发明公开了一种基于人工智能的主动脉结构图像自动分割方法。包括将标签图像进行分割、对不同通道的标签图像添加噪声并提取形态学梯度、对各解码阶段的多通道特征图像进行形态学特征提取、各阶段损失计算及总损失计算,以及最终完成网络参数的训练与优化等步骤。通过使用上述基于人工智能的图像处理方法,相比于目前已有的图像处理方法,可以去除明显的误分割区域,提升图像分割效果,对目标区域进行更精准分割,使分割不完全的区域更加完善,为之后的三维模型的建立提供了准确度更高的图像数据,有效提高了TAVR/TAVI术前评估的效率和精度。
一种跌倒检测系统及其基于深度图像的跌倒检测方法
本发明公开了一种跌倒检测系统及其基于深度图像的跌倒检测方法,其中所述跌倒检测系统,包括一图像读取装置,所述图像读取装置读取并预处理深度图像;和一坐标处理单元,所述坐标处理单元接收到所述图像读取装置的深度图像信息,计算处理坐标信息,并根据坐标信息计算各个关节点的速度和加速度,通过判断上述特征信息,判断是否处于跌倒状态。利用深度图像进行运动检测、行为识别与跌倒检测,具有隐私保护的独特优势,能够在较注重隐私的室内进行全天候监护,且不受光照干扰。
点云边界的提取方法及装置、存储介质、电子设备
本发明公开了一种点云边界的提取方法及装置、存储介质、电子设备,其中,该方法包括:获取目标表面的轮廓点云,并剔除所述轮廓点云中的离群点,得到中间点云;对所述中间点云进行行检索,提取每行的初始边界点;以初始边界点为起始点,对所述中间点云逐行进行邻点检索,得到所述起始点所在边界的有序子点集,依次检索完所述中间点云的所有行,得到有序点集,其中,所述有序点集包括所有边界的有序子点集;将所述有序点集输出为所述轮廓点云的点云边界。通过本发明,通过边界点检索,提高了检索效率,通过邻点检索提取点云中的有序点集,通过采用有序点集生成清晰、准确、连续的边界线,解决了相关技术生成点云边界的效率低的技术问题。