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[发明专利]一种复杂场景非结构化道路消失点检测方法-CN202110193249.9有效
发明人：徐建华;张琴;豆毅庚 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-02-20 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合角度特征信息的复杂场景非结构化道路消失点检测方法，首先使用Gabor滤波器基于图像提取特征确定投票点，实现了基于角度和纹理相关性的方法投票权重更新；再通过改进的区域生长方法对道路区域中的投票点权值进行动态调整；最后通过改进的局部区域软投票方法用以最后确认道路消失点的所在位置。本发明提供的复杂场景非结构化道路消失点检测方法在复杂场景下道路消失点检测准确度高，尤其是包含较多竖直障碍物，例如电杆、路灯和栏杆等干扰元素存在较多的场景下表现出了高准确性和高检测效率。
一种复杂场景结构道路消失检测方法

[发明专利]基于旋转不变性图像特征描述子的目标跟踪算法-CN201911067496.3有效
发明人：徐建华;豆毅庚;韩勇强 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-11-04 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：本发明提供一种基于旋转不变性图像特征描述子的目标跟踪算法，包括：对同心圆的旋转不变特征进行描述，将当前帧图像之中的跟踪目标表示为的梯度行向量S，将梯度行向量S设置为跟踪目标模板，在输入下一帧图像之后，以当前帧图像之中跟踪目标的中心点为参考点，在下一帧图像上确定待检测区域，在待检测区域内，通过滑动窗口获得多个与跟踪目标面积相同的待匹配区域，获得任一待匹配区域的梯度行向量S’，计算跟踪目标模板S与待匹配模板S’之间的相似性，在计算所有的待匹配区域的相似性之后，获得多个相关性结果，将相关性结果之中的极大值作为最优输出。本发明提供的技术方案更加轻量化，适用于水下图像的描述与跟踪，而且鲁棒性好。
基于旋转不变性图像特征描述目标跟踪算法

[发明专利]基于改进的YOLO算法的水下目标检测方法-CN201910879419.1有效
发明人：徐建华;豆毅庚;韩勇强 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-09-18 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的YOLO算法的水下目标检测方法，所述检测方法对YOLO算法进行了改进，使用1*1*4的重组层代替原来位置的2*2*1的池化层，使用损失函数对待检测目标的长宽比信息进行处理，使用改进的YOLO算法对标注文件进行深度网络训练，从而获得检测模型权重，使用检测模型权重，对待检测目标的水下画面进行测试，输出待检测目标的位置信息和分类信息。本发明使用重组层提高了检测速度，保留了水下图像的细节特征，也降低了图像维度。本发明提供的损失函数，对于水下场景之中物体经常发生旋转侧翻等情况的识别具有很好的检测效果。另外，新的损失函数将物体的长宽比信息加入到损失函数之中，减少了送入训练的图像，增强了模型的鲁棒性。
基于改进 yolo 算法水下目标检测方法

[发明专利]基于亮度区分和Gamma平滑的水下图像增强方法-CN201910970990.4在审
发明人：徐建华;豆毅庚;韩勇强 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-10-14 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于亮度区分和Gamma平滑的水下图像增强方法，包括：计算图像之中所有像素点的亮度均值，根据亮度均值与设定阈值的大小关系，将图像分类为高亮度图和低亮度图，对高亮度图之中高于亮度均值的像素点进行亮度取反，对低亮度图之中低于亮度均值的像素点进行亮度取反，使用对数变换的方法对亮度取反之后的图像进行增强，有效避免了传统方法对于低亮度区域增强效果差，对高亮度区域曝光过高的问题。另外，本发明结合gamma变换函数，选用合适的平滑参数对图像进行平滑处理，增加了水下图像的对比度，使得图像更加流畅。本发明提供的技术方案有效减缓了水下采集图像之中的模糊、亮度过低等问题。
亮度图像素点取反图像水下图像低亮度区域高亮度区域采集图像大小关系对数变换平滑参数平滑处理图像分类平滑模糊曝光