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[发明专利]一种场景运动目标分割方法、系统、存储介质及设备-CN201811548682.4有效
发明人：姚剑;董颖青;涂静敏;常娟 -专利权人：武汉尺子科技有限公司
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明涉及场景运动目标分割方法、系统、存储介质及设备，其方法包括将由两幅具有时间差的待拼接影像组成的影像对中每个前景目标进行分割，根据分割得到的前景目标的实例分割坐标位置切割其对应的待拼接影像,得到前景目标的原影像区域信息；确定影像对的光流场信息；确定前景目标的运动状态类型；将每个前景目标的实例分割结果、实例分割坐标位置和运动状态类型进行一一映射和标注，得到运动目标分割结果。本发明对影像对进行实例分割后结合光流场作为运动特征信息来判断前景目标的运动状态类型，得到运动目标分割结果，在完成目标级的带语义信息分割的同时，实现对各目标运动状态的分类，对运动目标实现逐像素目标级的分割
一种场景运动目标分割方法系统存储介质设备

[发明专利]图像分割方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011606637.7在审
发明人：陈玉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像分割方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取目标图像以及分割样式集合；从分割样式集合中提取目标分割样式；基于目标分割样式和目标图像，得到目标分割块图像；在参考图像中，分别对目标图像和目标分割块图像进行整像素搜索，得到目标图像与参考图像间的第一运动估计信息以及目标分割块图像与参考图像间的第二运动估计信息；将第一运动估计信息和第二运动估计信息输入目标分割样式对应的目标分割神经网络，得到目标分割结果；根据目标分割结果，对目标图像进行分割处理。根据本申请的技术方案，可以减少目标分割神经网络的输入信息，从而降低人工智能的处理复杂度，提高编码效率。
图像分割方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种高动态范围图像的融合方法及融合系统-CN201811123003.9在审
发明人：姚剑;朱吉;涂静敏;常娟;董颖青 -专利权人：深圳积木易搭科技技术有限公司
申请日： 2018-09-26 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种高动态范围图像的融合方法及融合系统，其方法包括：对低动态范围图像序列中的每幅LDR图像进行目标检测得到初始检测框，依据预设比例扩大初始检测框后，从LDR图像上提取备选检测框内的待分割区域，对待分割区域进行分割后得到分割目标；对分割目标进行运动状态判定，并将运动目标合并在一个背景图像中，得到运动目标分割图像；对曝光质量最高的LDR图像进行像素聚类，获取超像素分割图像，并且根据超像素分割图内的每一超像素映射在运动目标分割图像中的运动目标上的像素个数，对运动目标分割图像和每幅LDR图像进行加权融合，得到高动态范围图像。本发明提高了运动目标检测及判定的准确性，使得高动态范围图像中的运动目标更清晰。
图像高动态范围图像运动目标分割运动目标初始检测分割目标分割区域融合系统像素分割判定低动态范围图像运动目标检测背景图像加权融合目标检测像素聚类像素映射运动状态检测框融合备选像素预设曝光分割合并清晰

[发明专利]一种在公交客流统计系统中使用的运动目标提取及多目标分割方法-CN201010152072.X无效
发明人：应捷;邵娜;田牛 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2010-04-20 - 公布日： 2010-09-29 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种新的运动目标提取及多目标分割方法，特别涉及一种在公交客流统计中应用的运动乘客提取及图像分割方法。本发明方法经过图像采集、图像预处理、运动目标检测与分割、运动目标跟踪与计算等步骤，采用基于边缘信息的帧间差分提取运动目标的方法可以保留运动目标轮廓，可以使后续的孔洞填充和求取目标中心位置等处理更准确，更方便，采用投影法对多运动目标进行分割，分割结果准确，方法简便，实时性好。
一种公交客流统计系统使用运动目标提取多目标分割方法

[发明专利]一种目标检测中基于VIBE的粘连目标分割方法-CN201410099497.7在审
发明人：蒋云良;刘红海;侯向华;黄旭 -专利权人：湖州师范学院
申请日： 2014-03-18 - 公布日： 2014-06-04 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种目标检测中基于VIBE的粘连目标分割方法，包括基于VIBE的背景减法、HOG特征向量提取、SVM训练和多运动目标的检测和分割算法优化。本发明针对运动目标发生遮挡时出现的目标粘连现象，提出了一种先利用时空特征对视频中的运动目标进行粗略分割，然后提取目标的HOG特征并训练分类来进行精确分割的算法：首先通过VIBE算法进行目标检测，采用背景减法获取前景中的运动目标区域；其次在原图中对粗分割的运动目标的图像进行比例缩放，提取其梯度直方图特征，并采用支持向量机进行训练获得目标分割分类器；最后，对获得的运动目标位置进行筛选，剔除存在大面积交叠位置以及大小不相符的错误目标,从而完成对粘连目标的分割。
一种目标检测基于 vibe 粘连分割方法

[发明专利]运动目标图像分割方法-CN200810053830.5有效
发明人：明东;刘双迟;张希;程龙龙;万柏坤 -专利权人：天津大学
申请日： 2008-07-11 - 公布日： 2008-12-03 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明属于图像处理计算机技术领域，提供一种运动目标图像分割方法，采用如下的步骤：采用最小中位方差法获取背景图像；采用间接差分函数获得差分图像；步骤三：选择分割阈值T，将差分图像二值化，获得二值化前景图像；根据更新后和当前的背景图像以及二值化前景图像，动态更新背景图像；利用形态学滤波消除二值图像中的噪声并填补运动目标图像中的缺失。
运动目标图像分割方法

[发明专利]运动目标分割方法及装置-CN201711311606.7有效
发明人：刘挺;邢晨;徐展;曲晓超;张伟 -专利权人：厦门美图之家科技有限公司
申请日： 2017-12-11 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种运动目标分割方法及装置，应用于图像处理设备，该图像处理设备中预存有用于进行运动目标分割的CNN模型。方法包括：针对待分割视频的当前图像帧，将当前图像帧以及从当前图像帧之前的预设数量帧图像中分割出的运动目标轮廓输入CNN模型进行处理，得到当前图像帧的多个特征图，该多个特征图包括运动目标的运动时序特征图及底层图像特征图；对该多个特征图进行处理，得到并输出运动目标在当前图像帧中的轮廓。通过上述设计，在CNN模型的输入信息中增加了当前图像帧之前的预设数量帧图像的信息，从而引入了运动目标的时序信息，使得CNN模型可以用更精简的神经网络层和网络参数对视频中的运动目标进行分割。
运动目标分割方法装置

[发明专利]一种基于光流场聚类的运动目标分割方法-CN201310174529.0在审
发明人：张泽旭;王纲 -专利权人：哈尔滨点石仿真科技有限公司
申请日： 2013-05-13 - 公布日： 2014-11-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于光流场聚类的运动目标分割方法。本发明的新颖之处在于通过对图像序列光流场的聚类，有效地实现了复杂图像背景情况下的单运动和多运动目标的检测与分割。这种方法利用运动的内极线约束和C-均值聚类算法完成目标区域的分割，获得分割图；在分割图中利用Canny边缘算子获得细化的目标区域，获得边缘图；最后根据光流场中的流速值完成分割图和边缘图的融合，并检测出完整的单运动与多运动目标这种方法能够在摄像机运动的情况下，实现对运动目标的可靠分割与检测。
一种基于光流场聚类运动目标分割方法

[发明专利]一种基于图像目标检测的人数统计系统及方法-CN201210366109.8在审
发明人：陈进友;孟蜀锴 -专利权人：无锡天授信息科技有限公司
申请日： 2012-09-27 - 公布日： 2013-02-13 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明揭示了一种基于图像目标检测的人数统计系统及方法，所述系统包括分割参数获取单元、图像获取单元、目标自动检测单元、目标分割单元、人数统计单元。分割参数获取单元用以通过前一帧或前一段时间内画面自动提取出单个目标特性的大小尺寸参数；目标自动检测单元用以自动检测所述图像获取单元获取的图像信息中场景内的运动目标；目标分割单元用以将目标自动检测单元检测到的运动目标大小与参数标准中的单个目标的大小尺寸参数进行比较，舍弃相差超过设定阈值的运动目标；对余下的运动目标利用参数标准进行分割；人数统计单元用以根据目标分割单元分割得到的运动目标个数进行人数统计。
一种基于图像目标检测人数统计系统方法

[发明专利]一种视频处理方法及装置-CN201510246765.8有效
发明人：汪丽;庄伟;徐红霞;陈淑萍;朱丽;周敏敏;汤晓文 -专利权人：国家电网公司;江西电力职业技术学院
申请日： 2015-05-14 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频处理方法及装置，属于视频信号处理领域，所述方法包括根据预设条件在视频画面中标记出目标区域；按照第一预设算法将所述目标区域的视频分割成多个分割镜头；根据预设规则选取每个分割镜头的关键帧；通过第二预设算法获取每个所述分割镜头的运动目标，对所获取的每个运动目标的运动轨迹跟踪，提取每个运动目标的运动轨迹的每一帧图像；将所述目标区域的每个运动目标的运动轨迹的每一帧图像叠加至所述运动目标的运动轨迹对应的分割镜头的关键帧上
一种视频处理方法装置

[发明专利]运动分割方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310290423.0有效
发明人：李俊;程靖航;李琦铭 -专利权人：泉州装备制造研究所
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T7/215 文献下载
摘要：本发明涉及视频数据处理技术领域，提供一种运动分割方法、装置、电子设备及存储介质，该方法首先获取视频片段的各视频帧中的目标关键点信息；然后将目标关键点信息输入至运动分割模型，得到运动分割模型输出的目标关键点信息所属的目标对象的目标类别通过引入运动分割模型，可以代替人工启示的实现方式，降低误分类率，使分类结果更准确，可以有效突破非深度学习运动分割的精度瓶颈。而且，运动分割模型通过引入多层注意力特征提取，可以增加感受野，从传统卷积结构的局部感受野扩展到整个视频帧。通过引入全局特征，可以增加运动分割模型的特征学习维度，进一步提升分类结果的准确性。
运动分割方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于图像分割的视频图像深度估计方法-CN201510547222.X有效
发明人：刘然;贾瑞双;何云鹏;高君效;黄振伟;邓泽坤;曹东华;徐苗;许进波;李德豪;刘明明 -专利权人：四川虹微技术有限公司;重庆大学
申请日： 2015-08-31 - 公布日： 2017-09-26 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像分割的视频图像深度估计方法，首先将需要进行深度估计的原始图像进行运动目标分割，同时进行图像分割得到若干个图像分割区域，并得到原始图像对应的显著图；通过显著图从图像分割区域中筛选出包含运动目标的图像分割区域，对该图像分割区域的连通域进行标记；通过显著图从原始图像的运动目标分割结果中筛选出真实运动目标区域，在图像分割区域中搜索与真实运动目标区域的连通域作为前景物体；得到原始图像的深度图，然后对每个前景物体区域内的深度值进行修正
基于图像分割视频深度估计方法

[发明专利]一种基于运动检测和局部搜索加速的目标识别方法及装置-CN202310382378.1在审
发明人：张修社;程翔;任磊;王枭雄;邢天璋;汪霖 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十研究所
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于运动检测和局部搜索加速的目标识别方法及装置，方法包括：利用RGB摄像机获取待融合目标视频；对于待融合目标视频的初始帧图像，对待融合目标进行识别；利用像素线将最新获取的一帧图像均匀分割成若干份，以使得目标运动时将与分割线相交，通过对分割线进行RGB差值比较，确定待融合目标是否为运动状态，当待融合目标运动时将与矩形区域的分割线相交，根据横、纵分割线上RGB像素值的差分值是否发生变化，确定待融合目标的局部搜索区域；在局部搜索区域内，对待融合目标进行识别，若对视频的全部帧图像完成处理。本发明提出了基于分割线的待融合目标的运动状态检测，简化了待融合目标静止时的处理流程。
一种基于运动检测局部搜索加速目标识别方法装置

[发明专利]目标运动的估计方法、设备及计算机存储介质-CN202010962364.3在审
发明人：张凯;卢维;任宇鹏 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本申请公开了一种目标运动的估计方法、设备及计算机存储介质，该估计方法包括：获取连续两帧多传感器的融合数据；利用深度学习技术对融合数据进行处理，分别得到连续两帧双目图像的深度图像、连续两帧双目图像的初始分割标签及连续两帧双目图像的光流图像；构建目标函数，利用三维点云数据、连续两帧双目图像的深度图像及连续两帧双目图像的光流图像计算目标函数中的初始目标运动；构建能量函数，利用初始分割标签及初始目标运动对能量函数中的目标分割标签和目标运动进行初始化，使能量函数迭代优化目标分割标签和目标运动，得到预测的目标运动轨迹。上述方案，提高了目标运动估计的精度。
目标运动估计方法设备计算机存储介质

[发明专利]图像分割模型的训练方法、装置、设备、存储介质及产品-CN202310078429.1有效
发明人：刘继超;詹慧媚;付晓雪;金岩;邱敏;唐至威;胡国锋;冯谨强 -专利权人：海纳云物联科技有限公司;青岛海纳云智能系统有限公司;青岛海纳云数字科技有限公司
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请提供一种图像分割模型的训练方法、装置、设备、存储介质及产品，属于图像处理技术领域，该方法包括：根据目标前景和目标背景图像，得到二值化标签；根据初始帧图像中的目标前景的运动信息，将多帧目标前景叠加在目标背景图像中，得到运动模糊图像；将初始帧图像和运动模糊图像作为训练数据输入至图像分割模型，获取图像分割模型输出的预测分割图像；根据预测分割图像和二值化标签，对图像分割模型进行训练。本申请的方法，能够自动生成训练所需数据，无需人工采集训练数据及人工标注，采用叠加得到的运动模糊图像对模型进行训练，得到分割较为准确的图像分割模型，有效地对前景进行准确地分割。
图像分割模型训练方法装置设备存储介质产品

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