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[发明专利]局部噪声方差估计与BM3D块匹配相结合的真实图像降噪方法-CN202111077118.0有效
发明人： 吴林煌;林天辉;洪晖;杨俊伟 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种局部噪声方差估计与BM3D块匹配相结合的真实图像降噪方法。该方法包括：通过输入任意一张真实场景下拍摄且需要降噪的图片，与BM3D块匹配相结合得到当前目标块的噪声标准差，而后根据得到的噪声标准差，选择最佳滤波参数，然后先对图像做基础估计以消除大部分噪点，噪声标准差参与计算；再对图像做最终估计以还原图像的细节，噪声标准差参与最终估计的计算，得到最终估计后的图像并输出。本发明方法可有效提高去噪效果，具有较好的保留细节能力，解决了BM3D算法针对真实图像不能直接降噪的缺点；同时，该方法解决了图像整体噪声方差估计过小，导致BM3D去噪效果不佳的问题。
局部噪声方差估计 bm3d 匹配相结合真实图像方法

[发明专利]一种基于路端单目摄像头的目标实时测速方法-CN202010205435.5有效
发明人： 吴林煌 -专利权人：福州视驰科技有限公司
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于路端单目摄像头的目标实时测速方法，包括以下步骤：S1：在路端安装单目摄像头，并通过安装的单目摄像头采集视频图像；S2：测量并计算同一目标在图像两帧之间的像素位移速度；S3：利用图像中两个相互垂直的消隐点，计算得到图像的单应矩阵；S4：利用单应矩阵矫正图像；S5：计算出图像的x轴和y轴对应到真实世界的x轴和y轴的变换尺度；S6：利用得到的图像到真实世界的变换尺度和目标的像素位移速度，计算得到目标的真实速度。该方法能够基于单目视频图像测得目标运行速度，检测速度快，准确度高，实现简单。
一种基于路端单目摄像头目标实时测速方法

[发明专利]一种表盘滚动数字字符的半字判断方法-CN201910119615.9有效
发明人： 吴林煌 -专利权人：福州视驰科技有限公司
申请日： 2019-02-18 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V30/162 文献下载
摘要：本发明涉及一种表盘滚动数字字符的半字判断方法，首先，获取原始图像即输入图像，并利用加权平均法将原始图像灰度化，得到灰度图像；采用Bersen局部二值化算法，并对灰度图像进行二值化处理，得到二值图；利用投影法去除进行二值化处理后的图像的左右和上下边框；然后，将利用投影法去除左右和上下边框后的图像五等分得到分割后的图像，并提取出五个水表字符；保留五个水表字符的各个水表字符的最大连通域；最后，将得到的图像每一行的零像素个数投影到纵坐标上，若投影后在纵坐标设定的范围内出现全白像素，则判定为半字；否则为全字；本发明可以快速地从输入的表盘图像中把全字和半字分开来并记上标签，便于后期进行针对性识别。
一种表盘滚动数字字符判断方法

[发明专利]一种基于掩模增强网络模型的无监督深度补全方法-CN201911170122.4有效
发明人：陈志峰;王涵韬;吴林煌;郭恩特 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-11-26 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于掩模增强网络模型的无监督深度补全方法，包括以下步骤：步骤S1：采集KITTI数据集；步骤S2：构建用于输出稠密深度图的深度图网络模型和用于输出连续两帧之间运动物体和梯度较小区域的掩膜网络模型；步骤S3：构建网络训练的损失函数；步骤S4：根据得到的训练集，对深度图网络和掩膜网络进行无监督训练，并保存深度图网络模型和掩膜网络模型的各项权重值；步骤S5：根据验证集，对深度图网络超参数的调整，重复步骤S4，得到优化后的深度图网络模型；步骤S6：将待补全深度图输入优化后的深度图网络模型，进行深度补全，得到深度补全后的深度图。本发明可以对深度图进行更好补全，用于自动驾驶车辆能够实现更好的进行避障、建图的处理。
一种基于增强网络模型监督深度方法

[发明专利]一种表盘滚动数字字符的多位半字跳转判断与识别方法-CN201910120801.4有效
发明人： 吴林煌 -专利权人：福州视驰科技有限公司
申请日： 2019-02-18 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本发明涉及一种表盘滚动数字字符的多位半字跳转判断与识别方法，通过寻找五张二值图的第一个半字标签所在位置，若第一个半字标签所在位置是5，则最末尾一位数字发生跳转；若第一个半字标签所在位置小于5，则两位或两位以上的多位跳转，则将第一个半字进行半字识别，半字识别是通过对比半字二值图的中心分界线与双数字模板的中心分界线，找到半字二值图在双数字模板中的具体位置，并进行双数字模板切割，将半字二值图与切割后的双数字模板进行模板匹配，统计值为1的个数，重复执行i次找到距离最小的双数字模板的标签，为初始识别结果，再结合半字二值图中心分界线的位置确定最终识别结果。本发明的方法处理图片所需的操作步骤少识别正确率高。
一种表盘滚动数字字符多位半字跳转判断识别方法

[发明专利]一种基于多尺度注意力机制的轻量型车牌检测与识别方法-CN202011316603.4有效
发明人： 吴林煌;张世豪;杨绣郡;陈志峰 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提出一种基于多尺度注意力机制的轻量型车牌检测与识别方法，其车牌检测识别网络构建包括以下步骤；步骤S1：获取图片作为原始数据集；步骤S2：对原始数据集处理，得到用于训练检测车牌的模型的数据集A、用于训练车牌识别的模型的数据集B；步骤S3：构建用于检测车牌的深度神经网络；步骤S4：将数据集A的原始图像P1输入到步骤S3构造的网络中，得到车牌检测区域P2以及车牌的四个角点；步骤S5：将P2根据车牌的角点做透视变换得到矫正后的图像P3。步骤S6：构建用于识别车牌的深度神经网络；步骤S7：将P3输入到步骤S6构造的网络中，得到检测到的车牌所对应的车牌号码；本发明可以在保证网络精确度的情况下同时获得较低的网络参数量和计算量。
一种基于尺度注意力机制轻量型车牌检测识别方法

[发明专利]高效低延时的HEVC编码器数据缓存与处理方法-CN202211277789.6在审
发明人：陈志峰;陈业旺;吴林煌;钟昌标 -专利权人：福州时芯科技有限公司
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： H04N19/176 文献下载
摘要：本发明提出一种高效低延时的HEVC编码器数据缓存与处理方法，目的是为了使H.265/HEVC硬编码器能尽可能降低编码延时，同时减少因越来越高视频质量带来日益剧增的存储空间、数据带宽压力，提出一种高效率的编码数据存取方案。实现了自适应输入视频分辨率，从而控制数据缓存与重构图像边缘填充宽度；实现了搜索框重构像素的滑动窗读取，降低了DDR4带宽需求与数据读取延时；通过合理控制每次读写DDR4的突发长度，以的CTU块为单位储存数据，减少DDR4换行或切换bank，从而进一步提高存储系统的效率。
高效延时 hevc 编码器数据缓存处理方法

[发明专利]一种基于FPGA的HEVC熵编码硬件加速器-CN202211283622.0在审
发明人：陈志峰;黄萍;吴林煌 -专利权人：福州时芯科技有限公司
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： H04N19/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于FPGA的HEVC熵编码硬件加速器。其执行预头信息编码、预上下文模型初始化CMI、编码单元CU预处理优化策略、残差编码控制架构和部分上下文索引流水计算方案；预头信息编码是指编码器启动时编码头信息；预上下文模型初始化CMI是指编码器启动时计算好B、P、和I Slice的初始上下文模型；编码单元CU预处理优化策略是指并行处理CU、PU和TU层信息，并在CU层增加两个FIFO用于存储PU和TU层产生的语法元素信息；残差编码控制架构是指将残差编码控制架构设计成4级流水线；部分上下文索引流水计算方案是使用三级流水线计算部分语法元素上下文索引。本发明在保持高吞吐量的同时，减少由复杂计算带来的路径延迟，提高工作频率。
一种基于 fpga hevc 编码硬件加速器

[发明专利]基于时空特性的初始帧基础量化参数确定方法-CN202211284001.4在审
发明人：陈志峰;陈华炜;吴林煌 -专利权人：福州时芯科技有限公司
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于时空特性的初始帧基础量化参数确定方法。该方法包括：通过输入任意一个视频序列，首先分析影响初始帧基础量化参数QPinitial的视频特性，包括每像素比特(bpp)、空域内容特性以及时域内容特性，然后通过测试建立初始帧基础量化参数QPinitial与bpp和空域内容特性以及时域内容特性之间的函数关系，完成QPinitial的确定。本发明克服了x265编码器对初始帧采用经验性计算QP的问题，可提供一个可靠的QPinitial，有效提高视频编码质量。
基于时空特性初始基础量化参数确定方法

[发明专利]面向短距离通信的联合PPM的混沌扩频调制多用户接入系统-CN202211168422.0在审
发明人：陈平平;尹湘香;吴林煌;林键辉;陈锋 -专利权人：福州大学
申请日： 2022-09-24 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： H04B1/69 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向短距离通信的联合PPM的混沌扩频调制多用户接入系统，发送端，采用混沌映射的方式产生混沌信号，将该混沌信号作为第1个时隙的参考段，将比特流划分为多个符号周期，每个符号周期为mc+1个比特传输位，其中，mc个映射比特位决定PPM的选择脉冲位置，1个比特位是由DDCSK‑WC调制；当多个用户同时传输信息时，利用正交Walsh码对信息段重新设计，再将重新设计后的信息段在PPM选定的脉冲位置进行传输；在接收端，将接收到的信号按一定方法乘以相应Walsh码，再将经Walsh码处理后的参考段与信息段进行相关特性的计算，通过比较相关特性结果的绝对值大小，确定信息段所在位置，从而判决出对应的mc个映射比特及1个调制比特。本发明提有效高数据传输效率。
面向短距离通信联合 ppm 混沌调制多用户接入系统

[发明专利]一种基于像素级噪声方差估计的真实图像盲降噪方法-CN202210679377.9在审
发明人： 吴林煌;洪晖;陈平平 -专利权人：福州大学
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于像素级噪声方差估计的真实图像盲降噪方法。该方法提出一种噪声方差估计算法SA‑NLH，并对目标块进行平坦程度检测再进一步自适应调整相关参数以改善图像本身丰富的细节纹理给算法带来的不良影响。然后，将SA‑NLH与BM3D算法按图像块进行结合，根据每个目标块估计出的噪声方差自适应调整BM3D相关的滤波参数。此外，本发明通过统计实验优化了在不同噪声水平下的最佳滤波参数。通过实验证明，本发明提出的噪声方差估计算法在保证性能的前提下很大程度降低了处理所需要的时间，且整体降噪算法与其他经典的传统降噪算法相比具有一定优势。
一种基于像素噪声方差估计真实图像盲降噪方法

[发明专利]一种基于深度学习的夜视场景下车牌检测与识别方法-CN202210486104.2在审
发明人： 吴林煌;王凯欣;陈业旺;温仁芳 -专利权人：福州大学
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的夜视场景下车牌检测与识别方法，采用夜视增强网络对夜间车牌进行增强后，采用车牌检测网络和车牌识别网络对增强后的车牌进行识别。应用本技术方案可实现只需要三个阶段就可以完成对车牌的检测与识别，有效的降低了因夜间极为恶劣的光照条件导致的识别错误，提高对字符识别的准确度，且可以在保证网络精确度的情况下同时获得较低的网络参数量和计算量。
一种基于深度学习视场车牌检测识别方法

[发明专利]一种基于结构提取的自然图像去模糊方法-CN202210491620.4在审
发明人： 吴林煌;温仁芳;王凯欣;陈建 -专利权人：福州大学
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于结构提取的自然图像去模糊方法，对图像进行去噪预处理后估计模糊核，再执行图像非盲去卷积步骤得到去模糊后的图像；包括以下步骤：步骤S1、对原始模糊图像P1进行去噪预处理得到P2；步骤S2、对经过预处理的图像P2进行中间潜像估计得到图片P3；步骤S3、提取中间潜像P3的主要结构，经过一些调整得到图像P4；步骤S4、用图像P4进行核估计；步骤S5、执行非盲去卷积得到去模糊后的图像P5。应用本技术方案可避免噪声会对后续核估计步骤产生不良影响。在保证模糊核稀疏性的同时还能保证模糊核的连续性。
一种基于结构提取自然图像模糊方法

[发明专利]基于遮挡感知和特征金字塔匹配的相机自运动估计方法-CN201911169783.5有效
发明人：陈志峰;郭恩特;吴林煌;王涵韬 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-11-26 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于遮挡感知和特征金字塔匹配的相机自运动估计方法，首先，获取单目相机采集的图像，剔除其中相机静止时采集的图像；其次，标定相机参数，获得相机内参和畸变系数，对相机采集的图像消畸变；在训练时，搭建深度预测网络、相机运动网络和遮挡感知掩膜网络，构建无监督学习的损失函数，并将事先准备好的图像、相机内参用于训练这三个卷积神经网络，并将训练后获得的卷积神经网络参数保存下来；在单目深度预测时，将新的单目图像输入已经训练好的深度预测网络中，得到稠密的单目深度图；输入连续多帧图像到相机运动网络，相机运动网络的输出即为相机自运动的结果。本发明可以预测单目图像深度和单目图像序列之间相机的自运动。
基于遮挡感知特征金字塔匹配相机运动估计方法

[发明专利]融合卷积神经网络和半字模板匹配的表盘数字字符识别法-CN201910160157.3有效
发明人： 吴林煌;杨绣郡;陈志峰 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-03-04 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合卷积神经网络和半字模板匹配的表盘数字字符识别方法，首先获取带有全字半字标签的分割好的灰度图，接着将标签筛选分类，若标签为0则进行半字识别，若标签为1则进行全字识别；最后按照图像输入的顺序，依次输出灰度图的识别结果。本发明识别正确率高，为表盘数字字符半字全字的分开识别提供了新思路，并融合卷积神经网络和半字模板匹配，可广泛应用于需要进行数字字符识别的领域。
融合卷积神经网络字模匹配表盘数字字符识别

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