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公开(公告)号：CN107644429B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710946156.2
申请日：2017-09-30
Applicant: 华中科技大学 , 深圳华中科技大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于强目标约束视频显著性的视频分割方法，属于图像处理技术领域。本发明方法在图像显著性的基础上引入了强目标约束，即通过多尺度跟踪算法和光流校正获得目标的位置及尺度约束，通过历史帧分割结果获得目标的颜色约束，计算得到视频显著性结果；对此视频显著性结果做直方图分类操作，获得标签掩图，计算当前帧的前/背景先验概率模型；在当前帧构建基于超像素的时空连续全连接条件随机场模型，使用此先验概率模型定义数据项，结合超像素间的颜色距离、空间距离和边缘关系定义帧内平滑项和帧间平滑项，并使用快速高维高斯滤波算法进行优化求解，完成视频目标分割。本发明方法有效的提高了视频分割的准确性和时间效率。
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公开(公告)号：CN107590818B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201710794283.5
申请日：2017-09-06
Applicant: 华中科技大学 , 深圳华中科技大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种交互式视频分割方法，首先，进行目标轮廓线预估，得到目标物体在当前帧的预估初始轮廓，并在当前帧目标预估轮廓线基础上，通过距离映射得出每个像素点到目标预估轮廓的最短距离，作为该像素点的位置属性。在当前帧每个像素除了三维颜色属性的基础上，加入反映时空约束的位置属性，即每个像素点距离预估目标轮廓的距离值，扩展到高维空间。建立图结构时先将高维空间的每个属性预先划分为多个直方图Bin，然后将帧间平滑项叠加到通过全局概率模型计算得到的数据项中，作为能量函数模型的数据项，最终利用最大流最小割算法得到能量函数模型的解，成功的融入了目标的运动信息，增加了视频分割的时空连续性。
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公开(公告)号：CN107590818A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710794283.5
申请日：2017-09-06
Applicant: 华中科技大学 , 深圳华中科技大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种交互式视频分割方法，首先，进行目标轮廓线预估，得到目标物体在当前帧的预估初始轮廓，并在当前帧目标预估轮廓线基础上，通过距离映射得出每个像素点到目标预估轮廓的最短距离，作为该像素点的位置属性。在当前帧每个像素除了三维颜色属性的基础上，加入反映时空约束的位置属性，即每个像素点距离预估目标轮廓的距离值，扩展到高维空间。建立图结构时先将高维空间的每个属性预先划分为多个直方图Bin，然后将帧间平滑项叠加到通过全局概率模型计算得到的数据项中，作为能量函数模型的数据项，最终利用最大流最小割算法得到能量函数模型的解，成功的融入了目标的运动信息，增加了视频分割的时空连续性。
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公开(公告)号：CN107644429A
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201710946156.2
申请日：2017-09-30
Applicant: 华中科技大学 , 深圳华中科技大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于强目标约束视频显著性的视频分割方法，属于图像处理技术领域。本发明方法在图像显著性的基础上引入了强目标约束，即通过多尺度跟踪算法和光流校正获得目标的位置及尺度约束，通过历史帧分割结果获得目标的颜色约束，计算得到视频显著性结果；对此视频显著性结果做直方图分类操作，获得标签掩图，计算当前帧的前/背景先验概率模型；在当前帧构建基于超像素的时空连续全连接条件随机场模型，使用此先验概率模型定义数据项，结合超像素间的颜色距离、空间距离和边缘关系定义帧内平滑项和帧间平滑项，并使用快速高维高斯滤波算法进行优化求解，完成视频目标分割。本发明方法有效的提高了视频分割的准确性和时间效率。
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公开(公告)号：CN117630451A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311614720.2
申请日：2023-11-28
Applicant: 华中科技大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R19/00
Abstract: 本发明提供一种基于非接触式过电压监测波形的解耦重构方法及装置，其中方法包括：三相待测导线不带电运行，采集三相非接触式电压传感器在第一工频周波内的三个第一传感器波形；其中，每相非接触式电压传感器设置于对应的单相待测导线的预设范围内；三相待测导线投入运行至稳态，采集第二工频周波内三相非接触式电压传感器的三个第二传感器波形，以及三相待测导线的三个电压波形；基于三个电压波形和三个第一传感器波形，确定临近导线耦合矩阵；基于三个电压波形和三个第二传感器波形，确定全导线耦合矩阵；基于临近导线耦合矩阵和全导线耦合矩阵，确定待测导线耦合矩阵。本发明实现了待测导线和临近导线在非接触式电压传感器上产生的信号的分离。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110981181B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201911318124.3
申请日：2019-12-19
Applicant: 华中科技大学
IPC: C03B37/012 , C03B37/027
Abstract: 本发明属于光纤预制棒制备技术领域，公开了一种异质玻璃材料光纤预制棒制备并拉丝方法，对于包层为石英玻璃，芯棒为其他玻璃材料预制棒制备，首先使用拉丝塔加热炉与进棒伺服系统完成预制棒制备，再完成拉丝工序。其中预制棒制备过程是通过选取合适的芯棒及包层材料，利用拉丝塔加热炉及进棒伺服系统调整加热与进棒程序，使芯棒与石英玻璃包层管贴合在一起。拉丝是在预制棒制备完成后，再使用光纤拉丝塔进行拉丝工序。本发明充分利用拉丝塔设备，程序化控制芯棒与石英玻璃包层管受热过程，在芯棒表面较粗糙的条件下，实现了芯棒与石英玻璃包层管内表面贴合状况良好，有效的控制了光纤芯包直径比。
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公开(公告)号：CN110909772A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911077068.9
申请日：2019-11-06
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种高精度实时多尺度表盘指针检测方法，属于图像处理技术。本发明方法对训练集中的表盘图片进行标记，记录表盘图片中指针区域的位置；再对训练集中的表盘图片进行数据增强操作；之后将训练集输入至FaceBoxes网络，训练得到表盘指针检测模型；最后将待测图像输入至表盘指针检测模型，输出待测图像中的指针框，再由表盘盘心和指针框中心点确定指针指向；同时通过对检测到的指针框使用自适应霍夫直线检测进一步精修指针指向，综合以上两种指针指向提取方法，给出指针的择优指向信息；本发明还公开了一种高精度实时多尺度表盘指针检测系统，本发明不仅大大的提高了指针检测的效率和准确度，而且算法更加稳定、鲁棒性更好。
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公开(公告)号：CN109598196A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811275259.1
申请日：2018-10-29
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: G06K9/00248 , G06K9/00281 , G06K9/6247
Abstract: 本发明公开了一种多形变多姿态人脸序列的特征点定位方法，包括：对待处理视频进行人脸检测得到待处理视频中每帧图像的人脸位置信息；对于待处理视频的第一帧图像，利用人脸位置信息对人脸进行特征点定位，利用关键特征点初始化大位移光流跟踪器；对于从第二帧图像开始的每一帧图像，进行大位移光流跟踪，得到初始化大位移光流跟踪器的关键特征点在当前帧图像中的对应位置；使用跟踪到的关键特征点在当前帧图像中的对应位置进行姿态估计，建立当前帧图像的初始形状；利用当前帧图像的初始形状对当前帧图像的每个特征点进行精确定位。本发明利用特征点的跟踪位置进行初始形状建模，使得初始形状能够更好地表征当前状态下的人脸，定位效果更加准确。
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公开(公告)号：CN112163498B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202011004996.5
申请日：2020-09-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了前景引导和纹理聚焦的行人重识别模型建立方法及其应用，属于行人重识别领域，包括：以预训练的图像分类网络为基础网络，将基础网络的输出分支作为全局分支，在基础网络的最后一个特征层后引入包含BottleNeck模块的局部分支，在倒数第二个特征层后引入包含前景注意力模块的注意力分支和纹理聚焦解码器，得到待训练网络；以纹理聚焦解码器作为待训练网络的解码器部分，以全局分支、局部分支和注意力分支作为待训练网络的非解码器部分，对非解码器部分和解码器部分进行交替训练；训练完成后，移除待训练网络中的纹理聚焦解码器，并加入特征输出层，得到基于前景引导和纹理聚焦的行人重识别模型。本发明能够提高行人重识别的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN109598196B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201811275259.1
申请日：2018-10-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多形变多姿态人脸序列的特征点定位方法，包括：对待处理视频进行人脸检测得到待处理视频中每帧图像的人脸位置信息；对于待处理视频的第一帧图像，利用人脸位置信息对人脸进行特征点定位，利用关键特征点初始化大位移光流跟踪器；对于从第二帧图像开始的每一帧图像，进行大位移光流跟踪，得到初始化大位移光流跟踪器的关键特征点在当前帧图像中的对应位置；使用跟踪到的关键特征点在当前帧图像中的对应位置进行姿态估计，建立当前帧图像的初始形状；利用当前帧图像的初始形状对当前帧图像的每个特征点进行精确定位。本发明利用特征点的跟踪位置进行初始形状建模，使得初始形状能够更好地表征当前状态下的人脸，定位效果更加准确。
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