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公开(公告)号：CN104915964B
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201410088770.6
申请日：2014-03-11
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 提供了一种对象跟踪方法和设备。所述对象跟踪方法包括：基于对象在前一帧视差图中的尺寸，确定对象在当前帧视差图中的尺寸；以对应于所述尺寸的矩形框在当前帧视差图中的预定区域内滑动；将前一帧视差图中采用的匹配特征作为在当前帧视差图中采用的匹配特征，对于当前帧视差图中所述矩形框滑动到的每个位置区域，计算匹配特征在该位置区域的向量表示；计算匹配特征在每个位置区域的向量表示与匹配特征在前一帧视差图中对象所在区域的向量表示之间的匹配度；确定各个所述位置区域中具有最大匹配度的位置区域，作为所述对象在当前帧视差图中的位置。该对象跟踪方法在被跟踪对象发生旋转时，也不会产生跟踪丢失问题，具有较好的跟踪效果。
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公开(公告)号：CN106339997A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201510401646.5
申请日：2015-07-09
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T5/50
Abstract: 一种图像融合方法、设备和系统，该方法包括如下步骤：对源图像中的物体掩模进行缩小和扩展处理以得到具有外边界和内边界的融合区域；在该融合区域上定义具有合成系数的基于物体梯度的权重函数的模型，其中，该模型包括平滑项，且当源图像的颜色梯度越大时，平滑项的权重越小，且当源图像的颜色梯度越小时，平滑项的权重越大；求解该模型以得到使得该模型的值最小的合成系数；根据合成系数来合成物体掩模中的物体和目标图像，以生成合成的结果图像。
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公开(公告)号：CN106296628A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510234672.3
申请日：2015-05-11
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06K9/00771 , G06K9/00389
Abstract: 本发明的实施例提供了一种检测异常情形的方法和装置。根据本发明实施例的检测异常情形的方法，包括：识别所采集的图像中是否存在检测对象；当存在检测对象时，根据所采集的图像生成所采集的图像中的检测对象的三维点云；根据所生成的三维点云获得检测对象的当前姿态特征；以及根据当前姿态特征和预先确定的姿态特征标准确定是否存在异常情形，其中姿态特征标准是预先根据检测对象在进行多种异常动作时的共同特征来确定的。
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公开(公告)号：CN104276111B
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201310271915.1
申请日：2013-07-01
Applicant: 株式会社理光
IPC: B60R16/023 , G06K9/00 , G06K9/32
Abstract: 提供了一种车辆检测方法和装置，该方法包括：获取灰度图和对应的视差图；从灰度图中检测水平边缘和竖直边缘并进行二值化处理，分别得到二值化的水平边缘图像和竖直边缘图像；结合水平边缘图像、竖直边缘图像和视差图像，对于每列计算对称性，其中，对于每列，针对落入与该列相关联的车辆在图像中的宽度范围内的一个或多个第一宽度，基于水平边缘图像中区域型的对称性、视差图像中的可能的车辆的左右竖直边缘的对称性、以及在竖直边缘图像中体现出车辆的左右竖直边缘的程度来计算该列关于该一个或多个第一宽度的对称性，以及计算该列的对称性；以及基于计算得到的各列的对称性，检测车辆。本发明对噪声更鲁棒，可以更加准确地检测车辆。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103310213B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201210057550.8
申请日：2012-03-07
Applicant: 株式会社理光
CPC classification number: G06K9/00805 , G06T7/68 , G06T7/73 , G06T2207/10021 , G06T2207/10028 , G06T2207/30261
Abstract: 提供了一种车辆检测方法和装置。该车辆检测方法包括：获取包括车辆区域的视差图像；从视差图像获取车辆候选区域；确定车辆候选区域的对称程度；以及基于所确定的车辆候选区域的对称程度，检测车辆。本发明的车辆检测方法较少依赖于光照条件，可以按照距离分层次检测；以及基于视差图中车辆对称性的特征来检测车辆，可以更鲁棒、准确地、高效地进行车辆检测。
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公开(公告)号：CN105590312A
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201410645593.7
申请日：2014-11-12
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/11 , G06K9/0014 , G06K9/3233 , G06T7/194 , G06T2207/10004 , G06T2207/10028
Abstract: 提供了前景图像分割方法和装置。该方法可以包括：获取输入图像及其颜色信息和深度信息；基于输入图像的深度信息，对输入图像进行粗略分割以获得初始三色图；基于输入图像的颜色信息，对该初始三色图中的未知区域进行腐蚀或膨胀，以获得优化的三色图；以及根据优化的三色图分割出前景图像。通过此方法，能够基于输入图像的颜色信息对该初始三色图进行优化以获得更准确的三色图，由此从该三色图准确分割出前景图像。
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公开(公告)号：CN105574844A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201410645326.X
申请日：2014-11-11
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/00
Abstract: 公开了一种辐射响应函数估计方法和装置。该方法用于估计成像设备的辐射响应函数，并且包括：获取该成像设备采用不同曝光度所采集的多幅图像；分别将各幅图像划分为多个图像区域；在该多幅图像中的至少一个图像对之间查找一个或多个图像区域匹配对，各个图像区域匹配对包括该至少一对图像中彼此匹配的两个图像区域；针对各个图像对，根据该图像对中各个图像区域匹配对中各个像素的强度值来确定该图像对的总体强度值映射关系，该总体强度值映射关系指示出该图像对中各个强度值之间的对应关系；以及根据各个图像对的总体强度值映射关系来估计该辐射响应函数。因此，根据本发明的方法不仅能够适用于静态场景，同时能够适用于动态场景。
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公开(公告)号：CN104915964A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201410088770.6
申请日：2014-03-11
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/20
Abstract: 提供了一种对象跟踪方法和设备。所述对象跟踪方法包括：基于对象在前一帧视差图中的尺寸，确定对象在当前帧视差图中的尺寸；以对应于所述尺寸的矩形框在当前帧视差图中的预定区域内滑动；将前一帧视差图中采用的匹配特征作为在当前帧视差图中采用的匹配特征，对于当前帧视差图中所述矩形框滑动到的每个位置区域，计算匹配特征在该位置区域的向量表示；计算匹配特征在每个位置区域的向量表示与匹配特征在前一帧视差图中对象所在区域的向量表示之间的匹配度；确定各个所述位置区域中具有最大匹配度的位置区域，作为所述对象在当前帧视差图中的位置。该对象跟踪方法在被跟踪对象发生旋转时，也不会产生跟踪丢失问题，具有较好的跟踪效果。
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公开(公告)号：CN104794733A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201410025887.X
申请日：2014-01-20
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T7/204 , G06K9/00355 , G06K9/6212 , G06T7/248 , G06T7/277 , G06T2207/10024 , G06T2207/10028 , G06T2207/30196
Abstract: 提供了对象跟踪方法和装置。对象跟踪方法可以包括：获得图像序列；预测被跟踪对象的候选目标区域；确定候选目标区域的深度加权图；获得目标模板，其中目标模板用特征的概率密度分布表示；对位置在候选目标区域中滑动的候选目标，用特征的概率密度分布表示，其中，在估计候选目标的特征的概率密度过程中，对各个像素既基于像素的颜色空间信息加权也基于像素的深度加权信息加权；基于目标模板的概率密度表示和候选目标的概率密度表示，计算目标模板和候选目标之间的相似度，从而得到候选目标区域的置信度图；基于候选目标区域的置信度图，定位被跟踪对象在当前图像中的位置。
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