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[发明专利]一种基于边缘协同监督与多级约束的伪装物体检测模型-CN202110048421.1有效
发明人： 祝世平;谢文韬 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06V20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边缘协同监督与多级约束的伪装物体检测模型，基于该模型提出了一套成熟完备的伪装物体检测方法，通过图级和像素级的搜索初步查找目标潜在区域，再通过级联约束和注意力机制强化空间响应，同时建立一条边缘分割支路去指导模型预测更精准的轮廓，还利用了Frelu激活函数在基础卷积部分提取图像的空间活性，通过该模型能够有效且精准地进行伪装物体检测，为现有技术中伪装物体检测领域填补了空白。
一种基于边缘协同监督多级约束伪装物体检测模型

[发明专利]一种基于深度图像的虚拟视点绘制方法-CN201811466777.1有效
发明人： 祝世平;徐豪;闫利那 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-12-03 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度图像的虚拟视点绘制方法，首先对参考视点对应的深度图像进行局部预处理在减少空洞的同时避免了滤波带来的失真；然后对左右参考视点分别采用基于反向映射的3D Warping方法得到两幅虚拟视图，经过3D变换后的图像中存在较大的裂纹和空洞，首先采用中值滤波去除虚拟图像中的细小裂纹。之后采用双向扩张法扩张空洞区域，消除可能产生伪影的像素点。接着将左右视点融合，消除大部分半遮挡空洞区域。最后，采用基于深度图的图像修复算法对仍存在的少量空洞进行填充，确保待填充区域与目标块深度一致性。本发明可减少虚拟试点的合成技术中出现的空洞和伪影现象，提高绘制精度，能够绘制出高质量的虚拟视点图像。
一种基于深度图像虚拟视点绘制方法

[发明专利]基于卷积神经网络和HEVC压缩域显著信息的视频压缩方法-CN201811392633.6有效
发明人： 祝世平;刘畅 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-11-21 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： H04N19/154 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络和HEVC压缩域显著信息的视频压缩方法，该方法从以注意力机制为基础的视频显著性算法和感知优先的视频压缩算法这两个方面对HEVC进行改进和强化，在视频显著性方面，本方法在卷积神经网络的基础上结合HEVC压缩过程中对各个CU的运动估计结果对两者进行自适应的动态融合，从而完成对输入视频的显著性检测；在感知优先的视频压缩算法方面，根据CU的显著值来选择其对应的QP，以确保具有较高显著性的CU能以较小的QP进行编码，同时将当前CU块的显著性特征纳入传统的率失真计算方法，从而达到感知优先的目的，该方法降低了视频的感知冗余从而得到较好的压缩效果。
基于卷积神经网络 hevc 压缩显著信息视频压缩方法

[发明专利]一种基于CU显著性的QP选择算法-CN201811392603.5有效
发明人： 祝世平;刘畅 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-11-21 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： H04N19/176 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CU显著性的QP选择算法，包括：选定视频帧图片，将所述视频帧图片分成多个CU块，并计算每个CU块的显著性值；计算S10中所有CU块的平均显著性值；分别根据每个CU块的显著性值和选定视频帧图片中所有CU块的平均显著性值动态调整该CU块的QP值，获得每个CU块的感知QP值。本发明根据CU的显著性值来选择其对应的QP，以确保具有较高显著性的CU能以较小的QP进行编码，从而确保高显著区域具有更高的压缩质量。
一种基于 cu 显著 qp 选择算法

[发明专利]基于显著目标检测和显著性指导的感知高清视频编码方法-CN202010235826.1有效
发明人： 祝世平;谢文韬;赵丛杨 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： H04N19/103 文献下载
摘要：本发明公开了基于显著目标检测和显著性指导的感知高清视频编码方法，包括：构建多尺度金字塔混洗网络的显著目标检测模型；通过所述多尺度金字塔混洗网络的显著目标检测模型，对视频数据进行显著性区域预测；利用预测结果对HEVC视频压缩标准指导，通过自适应量化参数与基于显著性的编码单元分块策略，进行视频编码。其中，多尺度金字塔混洗网络的显著目标检测模型，泛化性更强，可输出准确度更高的显著目标分割的预测结果图像；基于该预测结果图像对HEVC视频压缩标准进行指导，将视频图像分为显著性区域与非显著性区域，在率失真优化和量化参数选取上进行动态优化，最终得到多种指标上更优的视频编码结果，视频码流更小，画质更优。
基于显著目标检测指导感知视频编码方法

[发明专利]基于视觉显著性的HEVC优化算法-CN201911268251.7有效
发明人： 祝世平;畅钦尧 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： H04N19/136 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视觉显著性的HEVC优化算法，首先，建立了一个高清无损eye‑tracking数据集，用以推动感知高清视频压缩的研究；在视频显著性部分，利用深度学习在图像处理中的优异性能，使用空间注意力增强的VGG‑16网络提取视频帧的静态特征，随后通过ConvLSTM处理视频长范围的时域信息进行高精度的视频显著性检测；在高清视频压缩部分，使用预测的显著性图得到CU的显著性，从而使用感知显著性的率失真优化，可以去除更多的主观视觉感知冗余，提升了视频压缩效果，同时降低了视频压缩时间，进而使用感知显著性的QP选择算法，视频压缩效果得到进一步提升。
基于视觉显著 hevc 优化算法

[发明专利]一种大型建筑火灾火源识别定位方法及系统-CN201810695491.4有效
发明人：王腾飞;祝世平 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种大型建筑火灾火源识别定位方法及系统，该方法包括：首先采用RGB和HIS双色彩空间先验阈值约束条件和频谱图的平均灰度值、标准差双重判断双目摄像机采集的大型建筑内部空间图像是否存在火灾型火焰，若存在则采用基于轮廓的空洞填充算法对初次分割以及二值化后的大型建筑内部空间图像进行填充；然后采用优化SURF算法对填充后的图像进行特征点提取，采用基于特征的匹配算法对两幅填充后的图像的特征点进行优化匹配；最后根据仿射几何空间模型确定优化匹配点的三维空间坐标，确定火灾型火焰的位置。因此，本发明提供的方法及系统利用计算机双目立体视觉技术，能够及时识别、精准定位大空间建筑火灾火源位置，提高灭火效率。
一种大型建筑火灾火源识别定位方法系统

[发明专利]一种基于显著性加权的率失真优化方法及装置-CN201811393939.3有效
发明人： 祝世平;刘畅 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-11-21 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： H04N19/147 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于显著性加权的率失真优化方法及装置，该方法包括：获取视频中各CU块的显著值，计算感知优先失真度；将所述感知优先失真度，加入传统的率失真计算方法，获取最终的优化目标。该方法将当前块的显著性特征纳入传统的率失真计算方法，从而达到感知优先的目的；可提高显著性区域的压缩质量，同时降低码率，编码效率较高，也降低了计算复杂度。
一种基于显著加权失真优化方法装置

[发明专利]一种时空域显著性检测及融合方法-CN201811392628.5有效
发明人： 祝世平;刘畅 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-11-21 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： H04N19/85 文献下载
摘要：本发明公开了一种时空域显著性检测及融合方法，利用卷积神经网络对输入视频帧进行空域显著性检测，同时根据HEVC压缩过程中帧间预测过程得到的运动矢量，生成时域部分的运动显著性结果，采用熵不确定度的方法对时空域显著性进行融合，从而得到针对视频的时空域显著性结果；该方法可有效结合时空域信息得到较准确的时空显著图，为后续视频压缩提供了有力的保障。
一种时空显著检测融合方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的立体图像匹配方法-CN201811466748.5在审
发明人： 祝世平;徐豪;闫利那 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-12-03 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络的立体图像匹配方法,包括：获取多个立体匹配图像对和所对应的真实视差，将其作为数据集；构建卷积神经网络，选用线性纠正单元RELU函数进行激活；采用反向传播算法训练所述卷积神经网络，确定网络误差函数和学习速率；经过所述卷积神经网络的计算，网络输出的是左右图像块的匹配代价空间图；对所述代价空间图进行匹配代价聚合、视差选择和视差精化，选择具有最小代价的像素点作为匹配点，得到最终的视差图。图像可以直接作为网络输入，通过卷积神经网络匹配算法得到视差图整体较光滑，在无纹理区域和深度值突变区域均能取得较好的匹配效果，对有光照变化和非完全校正的图像对仍具有较好的鲁棒性。
卷积神经网络视差立体图像匹配匹配代价空间图视差图图像反向传播光照变化立体匹配匹配算法匹配效果算法训练突变区域网络输出网络误差纹理区域最小代价左右图像鲁棒性匹配点数据集像素点构建光滑聚合校正激活纠正网络学习

[发明专利]一种高清视频编码中快速帧内预测模式选择方法-CN201410200667.6有效
发明人： 祝世平;赵冬玉;李丽芸 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2014-05-13 - 公布日： 2018-05-01 - 主分类号： H04N19/11 文献下载
摘要：本发明提出了一种高清视频编码中快速帧内预测模式选择方法。首先利用绝对误差和SAD对残差进行处理，选出误差小的几种候选预测模式。然后采用简化的率失真代价函数，即哈达码变换绝对值和SATD(Sum of Absolute Hadamard Transformed Difference)的代价函数进一步减少候选预测模式数，并且采用阈值的方式得到候选预测模式，相同大小的预测单元的候选预测模式个数也可能不相同。接着利用最优模式的概率统计以及相邻预测单元之间预测信息的相关性，检测最可能预测模式MPM(Most Probable Mode)是否包含在候选预测模式中，MPM指当前预测单元周围已编码的左边预测单元和上边预测单元的最佳预测模式。如果包含，则仅将包含在候选预测模式中的MPM作为最终的RDO候选预测模式；否则直接将进一步筛选的候选预测模式作为最终的RDO候选预测模式。最后根据拉格朗日率失真优化准则获得当前编码块的最佳帧内预测模式。
一种视频编码快速预测模式选择方法

[发明专利]一种基于彩色视频运动矢量的深度图序列分形编码方法-CN201310453270.3有效
发明人： 祝世平;赵冬玉 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2013-09-29 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： H04N13/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于彩色视频运动矢量的深度图序列分形编码方法。首先使用分形视频压缩方法编码彩色视频，然后用分形视频解压缩方法解码彩色视频，以获得彩色视频各宏块及小块的运动矢量。深度图序列的I帧编码，在H.264帧内预测编码方法基础上定义了平滑块，平滑块直接复制相邻参考像素值，而无需遍历各种预测方向；深度图序列的P帧进行块运动估计/补偿分形编码，利用深度图序列帧宏块与相应彩色视频宏块运动矢量相关性，进行深度图序列帧宏块运动矢量预测，并设计增强型非均匀多层次六边形搜索模板代替原非对称十字型多层次六边形格点搜索算法（UMHexagonS）中的非均匀多层次六边形搜索模板，利用改进的UMHexagonS算法搜索最相似匹配块，记录分形参数。最后利用熵编码CABAC压缩I帧和P帧的残差帧和P帧的分形参数。
一种基于彩色视频运动矢量深度序列编码方法

[发明专利]一种基于彩色视频编码模式的深度图序列分形编码方法-CN201310453277.5有效
发明人： 祝世平;赵冬玉 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2013-09-29 - 公布日： 2016-11-23 - 主分类号： H04N19/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于彩色视频编码模式的深度图序列分形编码方法。首先用分形视频压缩方法编码彩色视频，然后用分形视频解压缩方法解码彩色视频，以获得彩色视频各宏块编码模式，利用深度图序列帧宏块与相应彩色视频宏块编码模式的相关性建立深度图序列帧宏块的候选模式选择表。深度图序列的I帧采用H.264帧内预测编码方法；深度图序列的P帧编码，首先用Sobel算子检测对象边界，对于包含对象边界的深度图序列帧宏块，使用全搜索遍历所有模式，对于不包含对象边界的深度图序列帧宏块，采用SKIP模式预判断策略，即首先判断与之相对应的彩色宏块是否编码为SKIP模式，若是SKIP模式，则直接将当前深度图序列帧宏块的最佳编码模式设为SKIP，否则使用率失真优化算法在候选模式中找到当前深度图序列帧宏块的最佳编码模式，然后用分形法编码深度图。
一种基于彩色视频编码模式深度序列方法

[发明专利]钻孔灌注桩混凝土界面监测装置及方法-CN201410833047.6有效
发明人： 祝世平;刘鎏;何世达;陶凤娟;王伏春;刘春生;李晓珍;任勇华 -专利权人：湖北中南勘察基础工程有限公司;武汉长盛工程检测技术开发有限公司
申请日： 2014-12-26 - 公布日： 2015-05-20 - 主分类号： E02D33/00 文献下载
摘要：本发明通过对钻孔灌注桩水下混凝土灌注过程中混凝土、泥浆、水等介质的电阻抗物性测试方法及灵敏性的测试分析，和水下电阻抗测试探头及水下混凝土灌注标高定位的测试方法和测试仪器的研究，设计了一种钻孔灌注桩混凝土界面监测装置，它包括地面主机、探头电子腔、设置在探头电子腔顶部的推杆、设置在探头电子腔底部的绝缘棒、固定套接在绝缘棒上的第一电极和第二电极、设置在探头电子腔内的电阻值测量模块和模数转换器。该装置的关键技术原理是灌注孔在灌注过程中，水、泥浆的电阻抗和混凝土的电阻抗具有明显的差别，通过测量这种差别实现混凝土灌注界面(或深度)的定位。
钻孔灌注混凝土界面监测装置方法

[发明专利]一种基于改进梯度和自适应窗口的立体匹配方法-CN201410258432.2在审
发明人： 祝世平;李政 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2014-06-11 - 公布日： 2014-08-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：针对现有局部立体匹配算法精度不高以及易受幅度失真影响的问题，本发明提出了一种基于改进梯度和自适应窗口的立体匹配方法。首先在传统梯度向量仅包含幅值信息的基础上，引入相位信息，并对原始匹配代价进行变换，进一步消除异常值；然后采用一种基于十字交叉自适应窗口生成方法，可以根据相邻像素的色彩和空间位置关系构建自适应窗口。在低纹理区域，提供较大的窗口以提高匹配精度；而在高纹理区域则产生较小的窗口，以保护物体边缘等细节信息。对聚合后的代价，采用“胜者为王”(Winner-Takes-All(WTA))策略选择使总代价最小对应的视差值作为初始匹配结果；最后，提出一种局部视差直方图的视差精化方法，获得了高精度的视差图。实验结果表明，所提方法匹配精度高，且对幅度失真条件具有较高的鲁棒性。
一种基于改进梯度自适应窗口立体匹配方法

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