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[发明专利]一种高空抛物检测方法-CN202111335408.0有效
发明人：殷悦;吴瑶;胡亚清;彭智亮;顾善植;王聪睿;蓝丹 -专利权人：湖南汇视威智能科技有限公司
申请日： 2021-11-11 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：该方法分为两个阶段：前景检测阶段和目标跟踪阶段。在前景检测阶段，首先初始化前景检测器，然后持续向各个摄像头对应的前景检测器输入对应的视频流，并利用前景检测器进行前景检测，得到各个摄像头的二值化前景分割图，并更新前景检测器参数。在目标跟踪阶段，首先根据二值化前景分割图，使用目标跟踪器进行运动目标的跟踪，并判断目标跟踪器中是否存在已结束的运动轨迹，若存在，对运动轨迹进行分析，基于运动规则约束判断其是否为抛落物体，若是则保存相应的视频片段
一种高空检测方法

[发明专利]一种位移测量方法、系统、存储介质和电子设备-CN202210862320.2在审
发明人：何智明;卢永雄;王晨;刘纪飞;李梓欣 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明涉及一种位移测量方法、系统、存储介质和电子设备，包括：获取含有待测目标的运动过程的视频数据，并对视频数据进行分帧处理，得到所有的原始分帧图像；对每个原始分帧图像进行二值化分割处理，得到每个原始分帧图像对应的二值化分割图像，并获取每个二值化分割图像中的所述待测目标对应的目标连通区域的形心坐标；根据预设转换系数和所有的形心坐标，得到待测目标在运动过程中的实际位移值。本发明通过获取图像对应的形心坐标并计算目标运行位移值，在提高运行效率的同时，也能避免相机标定所产生的摄像头拍摄图像的边缘产生畸变的问题，从而减少资源损耗，提高位移测量的便捷性。
一种位移测量方法系统存储介质电子设备

[发明专利]基于边缘投影匹配的剧烈运动检测方法-CN201710142311.5在审
发明人：柴智;李亚鹏 -专利权人：北京环境特性研究所
申请日： 2017-03-10 - 公布日： 2017-08-25 - 主分类号： G06T7/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边缘投影匹配的剧烈运动检测方法，首先对视频进行运动目标检测，获取图像分割处理后的视频区域，并在所述视频区域中进行边缘提取，通过边缘区域来显示运动目标的信息；通过投影变换，将所述边缘区域投影为水平和竖直方向的直方图向量，在不同视频帧之间进行向量匹配，评估所述运动目标变化程度，从而确定所述运动目标的运动剧烈程度。本发明通过对运动目标边缘信息进行投影，并在视频图像序列中比较投影信息的变化，实现对视频中剧烈运动的快速和准确的评估。
基于边缘投影匹配剧烈运动检测方法

[发明专利]一种红外超弱运动目标检测方法-CN201911020999.5有效
发明人：孙晓亮;李俊;于起峰;刘肖琳;张雄锋;尚洋 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本申请涉及一种新的红外超弱运动目标检测方法。所述方法包括：获取待检测的红外图像序列，分别抑制红外图像序列中帧间重叠区域背景以及非重叠区域背景，得到目标图像序列，对目标图像序列中的运动目标进行目标增强，以及抑制目标图像序列中的背景残差，得到增强目标图像序列，通过自适应阈值分割，确定增强目标图像序列的候选目标集合，通过计算候选目标集合中每个候选目标的目标运动速度和灰度外观特征，确定候选目标集合中的真实目标。采用本方法能够实现对超弱运动目标进行检测。
一种红外运动目标检测方法

[发明专利]联合数据关联的Mean Shift多目标跟踪方法-CN201410239186.6在审
发明人：郑世宝;薛明;丁正彦;李宏波;朱文婕;陈宇航 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2014-05-30 - 公布日： 2014-08-13 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：一种图像处理技术领域的联合数据关联的Mean Shift多目标跟踪方法，首先从视频中提取得到运动前景并分割，针对分割后的前景块生成数据关联矩阵，并通过逐行扫描优化后使用Mean Shift算法完成对每个目标的跟踪本发明能够解决已有Mean Shift目标跟踪算法在抗遮挡，即两个目标之间遮挡，以及抗相似颜色方面不佳的问题。
联合数据关联 mean shift 多目标跟踪方法

[发明专利]一种基于频域全局滤波的无监督视频目标分割方法-CN202310059898.9在审
发明人：王玉琛;宋慧慧 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-01-20 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频域全局滤波的无监督视频目标分割方法。基于视频帧及其对应的光流估计图像；通过双流CNN骨干网络分别提取外观特征与运动特征；通过频域全局滤波模块，将每组外观特征与运动特征进行融合并通过快速傅里叶变换，由空间域转换到频域，在频域中经过可学习的权重矩阵捕获全局依赖关系，再通过快速傅里叶逆变换转换回空间域，实现对特征全局依赖关系的捕获；再将特征进行多尺度的特征提取；然后将低分辨率特征不断上采样恢复至高分辨率并与高分辨率特征拼接，最终输出分割完成的视频目标掩模。本发明的无监督视频目标分割方法在干扰目标多样、背景杂乱的场景中依旧能显著地提高分割结果的准确性和鲁棒性，并且保持较低的计算量。
一种基于全局滤波监督视频目标分割方法

[发明专利]基于动态场景的自动驾驶红外语义里程计实现方法及系统-CN202310426959.0在审
发明人：徐军;叶建伟;解来卿;付畅;马雯清;向天鸽;刘涛 -专利权人：东风越野车有限公司;中国人民解放军63936部队
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态场景的自动驾驶红外语义里程计实现方法及系统，方法包括：获取环境红外图像并进行图像增强；提取红外图像中目标的ORB特征点和边缘线特征，并进行特征融合匹配，得到红外图像点线融合特征匹配结果；对红外图像中动态目标进行语义分割，得到语义分割结果；基于红外图像点线融合特征匹配结果和语义分割结果筛选静态特征；根据静态特征采用对极几何进行运动估计得到红外语义定位结果。利用语义分割实现红外图像中静态目标与动态目标的分割提取，采用边缘线特征及特征点融合匹配方式使得剩余红外图像特征信息足够丰富，能够稳定进行帧间匹配，增强定位精度及鲁棒性。
基于动态场景自动驾驶红外语义里程计实现方法系统

[发明专利]运动目标检测系统、运动目标检测方法和车辆-CN201710923030.3在审
发明人：龚昊;蒋如意;段勃勃 -专利权人：上海欧菲智能车联科技有限公司
申请日： 2017-09-30 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： G06T7/292 文献下载
摘要：本发明公开了一种运动目标检测系统。运动目标检测系统包括：用于采集车辆外不同预定区域的多个图像的多个相机、用于根据多个图像形成全景图像的图像预处理模块、用于检测并跟踪全景图像的特征点的视觉特征处理模块、用于根据传感器信息获得车辆运动模型的车辆运动估计模块、用于根据特征点以及车辆运动模型分割全景图像的运动目标和背景的运动目标检测模块和用于在运动目标对车辆形成危险时发出警示信息的目标报警模块。此外，本发明还公开了一种运动目标检测方法和一种车辆。本发明的运动目标检测系统、运动目标检测方法和车辆根据多个相机形成的全景图像获得车辆各个方位上的运动目标，从而在运动目标对车辆形成危险时驾驶员能够察觉。
运动目标检测运动目标全景图像车辆运动模型特征点相机运动目标检测模块图像预处理模块全景图像获得传感器信息报警模块车辆运动处理模块估计模块警示信息视觉特征图像形成预定区域察觉采集图像分割跟踪检测

[发明专利]冠脉重建方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110227699.5有效
发明人：简伟健;陈宽;王少康 -专利权人：推想医疗科技股份有限公司
申请日： 2021-03-01 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取待分割的初始冠脉图像，对初始冠脉图像进行灰度归一化，得到目标冠脉图像，并将目标冠脉图像划分为至少一个待分割图像块；分别确定每个待分割图像块中的待分割冠脉的冠脉初始关键点、半径以及实际延伸方向，基于冠脉起源点、半径和实际延伸方向确定出冠脉新增关键点；基于冠脉初始关键点、冠脉新增关键点、待分割冠脉的半径以及实际延伸方向分割出待分割图像块中的冠脉块；基于每个待分割图像块分割出的冠脉块确定初始冠脉图像的目标冠脉图像上述技术方案能够实现冠脉精准分割在存在运动伪影、冠脉斑块的情况下，也能够分割出足够细小的分支，鲁棒性高。
重建方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种4DOF的动态物体重建和跟踪方法-CN202310448307.7在审
发明人：王庆;王雪妍;严超;谭镕轩;孙杨;杨锐 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明一种4DOF的动态物体重建和跟踪方法，该方法能够估计相机和全局坐标系中刚性运动物体的6DOF轨迹，同时重建运动物体稠密的3D点云和静态背景的稠密地图，实现刚性运动对象的4D动态场景的重建。该系统提出的无语义信息的多运动分割方法，在改进动态物体和静态背景边界的不精确分割后，对场景的不同运动模型进行分割，获得未知运动目标的精确掩模，实现动态物体与静态背景的有效分离；光线不足、弱纹理的环境下相机对周围动态物体感知能力下降，研究基于激光辅助视觉的语义分割方法，提高对动态物体的感知能力。
一种 dof 动态物体建和跟踪方法

[发明专利]一种应用于压缩域的运动对象检测与跟踪方法-CN201510134321.5在审
发明人：狄岚;钱增磊;梁久祯 -专利权人：江南大学
申请日： 2015-03-24 - 公布日： 2015-06-03 - 主分类号： H04N19/142 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于视频对象跟踪的压缩域运动对象快速跟踪方法，该方法基于压缩码流中提取的运动矢量来进行滤波、分割，从而对运动对象进行跟踪。首先根据压缩码流中的运动矢量信息，公开了一种基于边界搜索的运动对象凸壳分割方案，对滤波后的运动矢量进行八方向边界搜索得到运动区域，再对分散的运动区域进行规则聚类得到多目标分割，然后根据分割的结果，提出了基于卡尔曼滤波的运动对象跟踪方法本发明将高复杂的视频分析直接在解码时直接通过码流信息进行分析，而免去大量的解码时间，大大降低了监控视频分析的时间代价，并对运动对象的分割方法中提出的基于规则聚类的方法与边界搜索方法，均有效地降低了运算的复杂度
一种应用于压缩运动对象检测跟踪方法

[发明专利]视频人像的局部耦合分割方法、装置、设备和存储介质-CN202310195695.2在审
发明人：李甲;于天舒;赵沁平 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了视频人像的局部耦合分割方法、装置、设备和存储介质。该方法的一具体实施方式包括：将视频的第一帧确定为参考帧以提取运动信息，在孪生编码器中，通过ResNet‑50作为主干来提取目标帧和参考帧的空间特征，利用FPN结构的优势从深到浅融合空间语义特征和细节特征，整个编码器在两个帧之间共享权重，从而获得不同帧中一致的外观特征；将不同帧中一致的外观特征无监督地解耦为部件特定特征，并利用每个部件上的交叉注意力操作来提取部件辨别运动关联，然后将这些关联特征进行组合以生成目标帧的运动特征；融合目标帧的外观特征和运动特征，以及根据融合特征预测分割结果。该实施方式有效地提高了视频人像分割方法的性能。
视频人像局部耦合分割方法装置设备存储介质

[发明专利]适用于视频图像中显著人体实例分割的方法-CN201810498274.6有效
发明人：方贤勇;张晶晶;李薛剑;孙恒飞;傅张军;孙皆安;汪粼波;蒋昆;鲍恒星;周森 -专利权人：安徽大学
申请日： 2018-05-22 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06T7/215 文献下载
摘要：为了解决现有技术的不足，本发明提供一种适用于视频图像中显著人体实例分割的方法：将视频序列中运动目标的运动持续性和时空结构一致性引入，实现基于此两者约束的一种将光流聚类、显著性检测和多特征投票相结合的人体实例分割方法对于运动连续性，采用基于光流区域聚类的前景目标概率计算策略，即基于光流特征对区域进行聚类并以区域面积大小为权重计算前景概率，对于时空结构一致性，我们提出采用以融合显著性检测和基于粗轮廓的多特征投票策略，并结合显著性检测、区域邻帧光利差相，对具有完整轮廓的目标前景进行像素级别上的能量约束优化，从而实现未被遮挡的移动行人的实例分割。
适用于视频图像显著人体实例分割方法

[发明专利]医学影像分割方法、装置、计算机设备及可读存储介质-CN201910764981.X在审
发明人：曹世磊;胡一凡;马锴;郑冶枫 -专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
申请日： 2019-08-19 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种医学影像分割方法、装置、计算机设备及可读存储介质，涉及人工智能的计算机视觉技术；具体地可以获取第一医学影像以及已标注目标对象区域的第二医学影像；分别对所述第一医学影像和所述第二医学影像进行特征提取，得到第一医学影像的第一特征信息和第二医学影像的第二特征信息；根据所述第一特征信息和所述第二特征信息获取所述第二医学影像到所述第一医学影像的光流运动信息；根据所述光流运动信息、和已标注目标对象区域，对所述第一医学影像中的目标对象进行分割，得到所述第一医学影像的分割结果。该方案可以大大提升医疗影像的分割精准性和效率。
医学影像特征信息目标对象区域运动信息光流标注分割计算机视觉技术可读存储介质特征信息获取计算机设备分割结果目标对象人工智能特征提取医疗影像申请

[发明专利]使用贪婪算法的四叉树网格运动补偿法及其中的块分割法-CN00126307.2无效
发明人：李濬瑞 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2000-08-28 - 公布日： 2004-06-30 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：一种使用贪婪算法的基于目标的四叉树网格的运动补偿法。可以更精确显示复杂和部分运动，可改善运动补偿的传输速率失真。该方法包括：(a)定义基于目标的四叉树网格；(b)分割图像中的每一块；(c)估计各顶点的运动，以在进行运动补偿期间最小化失真，并补偿块内图像的运动。基于目标的四叉树网格广义地定义成能够适合基于目标的技术，并且根据目标的类型，四叉树块被分类为不包括目标的任何部分的虚积累块，和包括目标的一部分的实积累块。
使用贪婪算法四叉树网格运动补偿及其中的分割