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[发明专利]基于事件相机的动态高速目标追踪方法及装置-CN202310305755.1在审
发明人：吴金建;徐沛航;马居坡;石光明 -专利权人：西安电子科技大学广州研究院;琶洲实验室（黄埔）
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开一种基于事件相机的动态高速目标追踪方法及装置，该方法包括：获取事件相机采集的高速运动场景中的光线亮度变换图，并将其解析为事件帧图像集；根据事件帧图像集中当前帧图像与上一帧图像中通过第二检测框识别到的多个目标，对当前帧图像与上一帧图像进行目标关联匹配，以确定多个被跟踪的目标；获取被跟踪的目标在下一帧图像中的预测位置与实际位置，并根据预测位置与实际位置的误差大小，确定被跟踪的目标是否为同一个追踪目标，得到追踪结果；实时获取并显示追踪结果。本方案利用事件相机对高速运动的目标进行捕捉，并对事件相机的原始数据进行处理，从而通过目标识别检测与目标追踪对高速目标进行有效地检测和持续性的追踪。
基于事件相机动态高速目标追踪方法装置

[发明专利]一种基于动态视觉传感器的缺陷检测方法和系统-CN202211728145.4在审
发明人：吴金建;贾耀强;马居坡;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于动态视觉传感器的缺陷检测方法和系统，该系统包括：数据采集模块、缺陷检测模块、数据过滤模块和数据可视化模块；数据采集模块，用于采集检测图像，得到灰度信息变化数据，合成得到事件帧图像；缺陷检测模块，通过预训练完成的缺陷检测模型，对事件帧图像进行检测，得到缺陷检测结果；数据过滤模块，用于对缺陷检测结果排序，确定最终检测结果；数据可视化模块，进行可视化处理，输出缺陷的种类、置信度和坐标。本发明通过动态视觉处理器将一定数量事件合成一张事件帧后再输入至卷积神经网络，再通过特征提取和特征融合，进一步降低了卷积神经网络的计算量，使系统具有更好的性能。
一种基于动态视觉传感器缺陷检测方法系统

[发明专利]基于层级特征融合网络的无参考图像质量评价方法-CN201811071199.1有效
发明人：吴金建;梁富虎;马居坡;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-09-14 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于层级特征融合网络的无参考图像质量评价方法，主要解决现有技术精度低、速度慢的问题。其实现方案是：1.从MSCOCO数据集挑选参考图像并通过添加噪声建立污染图像数据库；2.对训练集图像和测试集图像同时进行去均值与裁剪；3.根据人类视觉系统从局部特征到全局语义的分层次处理机制，设计一个进行端到端联合优化的层级特征融合网络模型；4.利用训练集和测试集对层级特征融合网络模型进行训练；5.对待评测图像进行去均值与裁剪处理，将处理后的图像输入训练好的层级特征融合网络模型，获得图像质量预测分值；本发明极大地提高了无参考质量评价的精度与速度，可用于图像筛选、压缩、视频质量监控。
基于层级特征融合网络参考图像质量评价方法

[发明专利]基于多视幅度统计特性的SAR图像无参考质量评价方法-CN201710598854.8有效
发明人：吴金建;马居坡;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-07-21 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多视幅度统计特性的SAR图像无参考质量评价方法，主要解决现有技术实施难度高、稳定性低的问题。其实现方案是：1.从SAR图像数据库中提取训练样本和测试样本；2.计算SAR图像全局等效视数、局部最大等效视数及它们的比值；3.计算SAR图像的模糊相关系数；4.选取SAR图像中的匀质性区域拟合平方根伽马分布；5.提取所有样本的特征向量；6.设定特征向量的阈值，对噪声图像进行分类；7.对不同噪声污染类型的SAR图像分别训练质量评价预测模型；8.计算测试样本的质量值；9.根据测试样本质量值判断测试样本的质量。本发明极大地提高了SAR图像质量评价的实用性与准确性，可用于SAR图像的筛选。
基于幅度统计特性 sar 图像参考质量评价方法