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[发明专利]一种融合实时交通状态信息的道路背景提取与更新方法-CN201410253503.X有效
发明人：李熙莹;佘永业;余志;罗东华 -专利权人：中山大学;广东方纬科技有限公司
申请日： 2014-06-09 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G06T5/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合实时交通状态信息的道路背景提取与更新方法，包括A、根据道路交通运行的实时状态和光照变化估测的结果构建选择性背景帧提取模型；B、根据构建的选择性背景帧提取模型依次进行初始背景选取、背景更新区域检测和背景更新处理，以实现对道路背景的自适应更新。本发明根据道路的实时交通运行状态和光照变化估测的结果构建选择性背景帧提取模型，在传统方法的基础上建立融合实时交通状态信息和光照变化信息的选择性背景帧提取模型，交通场景的适应性较好，且避免了因交通流骤变、运动车辆过多或光照变化而对背景图像造成的干扰，抗干扰能力强且鲁棒性较好。
一种融合实时交通状态信息道路背景提取更新方法

[发明专利]基于级联组合网络的大地背景小目标识别方法-CN202211656006.5在审
发明人：张维光;苏鹏创;冀文欢 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于级联组合网络的大地背景小目标识别方法，主要解决现有技术在对地观测动态和复杂大地背景下不易实现与小目标区域粗分割和小目标识别的问题。其方案是：构建、增强、标注、转换和划分大地背景小目标可见光图片数据集；基于现有的语义分割模型，通过引入注意力机制、多尺度小目标特征融合结构、残差网络构建大地背景小目标分割模型，并对其进行训练实现对背景和小目标的区域粗分割；对现有的小目标检测模型进行训练得到大地背景下小目标识别模型，使用该模型完成对粗分割后且经预处理后图片的再识别。本发明提高了空对地观测复杂、多变大地背景与小目标间的区域粗分割和识别精度，可用于遥感图像、交通监控、自动驾驶多种场景。
基于级联组合网络大地背景目标识别方法

[发明专利]一种鲁棒的运动目标检测与跟踪图像处理系统-CN201010240570.X有效
发明人：宋雪桦;陈景驻;陈丽莲;夏鹏 -专利权人：江苏大学
申请日： 2010-07-29 - 公布日： 2010-12-15 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：一种鲁棒的运动目标检测与跟踪图像处理系统，包括以DSP为核心的数字信号处理器、CCD摄像机和PC机，所述图像处理系统执行以下步骤：视频数据的采集；数字信号处理器逐帧读入采集到的数字视频序列，采用改进混合高斯背景模型对上步骤中的帧序列进行运动目标检测；将上步骤中的检测结果进行去噪和阴影去除；对检测到的运动目标进行跟踪；将处理结果传送并显示给用户，以待处理；其中，所述采用改进的混合高斯背景模型包括下列步骤：对输入的视频帧进行背景模型的初始化，建立背景模型；当前帧跟背景图相减；二值化前景图；进行形态学滤波，去掉噪音；引入加速因子和平滑方程来更新背景模型；将背景转化为图像格式，用以显示。
一种运动目标检测跟踪图像处理系统

[发明专利]面向高清高速视频的多通道多模态背景建模方法-CN201911244550.7有效
发明人：欧英典;童玉娟;张睿 -专利权人：衢州学院
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向高清高速视频的多通道多模态背景建模方法，包括：步骤S0：对第一视频进行颜色空间转换处理，获得第二视频；步骤S1：对所述第二视频进行划分处理，获得预设数目个子区域；步骤S2：构建所述第二视频的第一个子区域在H、S、I通道上的多模态实时背景模型；步骤S3：采用并行计算方法，分别构建所述第二视频中的其余子区域在H、S、I通道上的多模态实时背景模型。通过构建的多通道多模态背景模型可有效提升背景模型的准确性，通过采用在线实时更新训练样本解决了背景模型精度退化问题，通过引入视频分区并行计算的方法，显著提高了背景建模的整体运算效率。
面向高速视频通道多模态背景建模方法

[发明专利]一种大语言模型知识增强方法、系统、电子设备及介质-CN202310569933.1有效
发明人：余忠庆;郝赫;沈小烽;邱岳;冯大辉 -专利权人：无码科技（杭州）有限公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种大语言模型知识增强方法、系统、电子设备及介质，其方法包括获取输入内容，对所述输入内容进行分析并挖掘，获得回答所述输入内容所需的背景知识query；根据挖掘得到的所述背景知识query，在领域数据或知识库中进行知识搜索，获得所述背景知识query对应的背景知识结果；将所述背景知识结果作为所述输入内容的背景信息，将所述输入内容和所述背景知识结果通过prompt设计工程生成目标prompt模板；将生成的所述prompt模板输入到大语言模型中本发明可以为大语言模型提供推理所需的知识，减少大语言模型推理中的事实类错误；可以充分发挥大语言模型强大的理解和推理能力；减少对搜索部分的过度依赖和要求。
一种语言模型知识增强方法系统电子设备介质

[发明专利]面向高清高速视频的双通道双模态背景建模方法-CN201911244250.9有效
发明人：童玉娟;张雪莲 -专利权人：衢州学院
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向高清高速视频的双通道双模态背景建模方法，包括：步骤S0：对第一视频进行颜色空间转换处理，获得第二视频；步骤S1：对所述第二视频进行划分处理，获得预设数目个子区域；步骤S2：构建所述第二视频的第一个子区域在H、I通道上的双模态实时背景模型；步骤S3：采用并行计算方法，分别构建所述第二视频中的其余子区域在H、I通道上的双模态实时背景模型。通过构建的双通道双模态背景模型可有效提升背景模型的准确性，通过采用在线实时更新训练样本解决了背景模型精度退化问题，通过引入视频分区并行计算的方法，显著提高了背景建模的整体运算效率。
面向高速视频双通道双模背景建模方法

[发明专利]一种夜间物体检测的方法-CN201510961050.0在审
发明人：吴磊;武德安;陈鹏;岳翰;常建龙 -专利权人：电子科技大学;成都国科海博信息技术股份有限公司
申请日： 2015-12-21 - 公布日： 2016-05-04 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种夜间物体检测的方法，通过建立静止的混合高斯背景模型检测前景点，建立前景图像和背景图像模型，并利用图像帧中高斯分布模型特征的变化进行背景图像模型更新，对前景图像中的前景目标进行特征提取，通过匹配目标的特征本发明一种夜间物体检测的方法通过建立精确的背景模型，并通过高斯分布模型对背景模型进行更新，使其具有较强的区分度，提升了对运动目标的抗干扰能力，准确地从视频图像中提取出运动的车辆目标，而且还能有效地排除掉车灯光晕和地面反光对目标检出的影响
一种夜间物体检测方法

[发明专利]自适应实时图像背景去除方法及系统-CN201610082048.0在审
发明人：王晓琦;李林;王琳;王燕玲;包旭敏 -专利权人：上海厚安信息技术有限公司
申请日： 2016-02-05 - 公布日： 2016-06-01 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应实时图像背景去除方法及系统，该系统包括：数据存储模块，用以存储图像数据以及背景模型；图像读写模块，用以接收图像数据，并将接收到的图像数据存储至所述数据存储模块；背景去除模块，从所述数据存储模块中读取图像数据以及与之对应的背景模型，并根据所述背景模型对所述图像数据进行背景判别，所述背景去除模块根据判别结果生成与所述图像数据对应的mask码以及背景去除的图像数据，并将背景去除的图像数据和/或mask码存储至所述数据存储模块。而且背景去除模块能够作为IP核运用到其他系统中，满足更多的需求。
自适应实时图像背景去除方法系统

[发明专利]一种运动物体检测的方法和装置-CN200810093918.X有效
发明人：周越;张翔;左坤隆;陈海 -专利权人：华为技术有限公司;上海交通大学
申请日： 2008-04-22 - 公布日： 2009-10-28 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：该方法包括以下步骤：获取非参数混合前景模型和非参数背景模型；获取当前帧上各点的非参数混合前景模型概率和非参数背景模型概率；对所述非参数混合前景模型概率和所述非参数背景模型概率进行似然比修正，得到似然比修正后的非参数混合前景模型概率和似然比修正后的非参数背景模型概率；根据当前帧上各点的似然比修正后的非参数混合前景模型概率和似然比修正后的非参数背景模型概率进行图分割并输出运动物体的检测结果。通过使用本发明的实施例，通过建立非参数混合前景模型，并使用似然比修正方法，实现了对运动物体的检测，并且提高了图像识别的正确率。
一种运动物体检测方法装置

[发明专利]一种基于像素点和置信度的自适应分割的车辆检测方法-CN201610352978.3在审
发明人：赵池航;张运胜;陈爱伟 -专利权人：东南大学
申请日： 2016-05-25 - 公布日： 2016-10-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于像素点和置信度的自适应分割的车辆检测方法，首先提出了一种背景模型的初始化方法，在初始化背景模型后，引入图像前景检测计数器、背景置信度图像计数器、图像各点像素所处的交通状态并设置初始值，并对当前场景像素点交通状态进行判别和背景模型中像素点置信度的计算及是否更新进行判定且根据当前交通状态用阈值自适应更新方案更新背景模型，最后运用基于像素的自适应分割方法检测前景。本发明可以有效解决复杂城市交通场景中缓慢移动和临时停车的车辆污染背景检测模型的问题。
一种基于像素置信自适应分割车辆检测方法

[发明专利]人脸活体检测方法、人脸活体检测模型的训练方法及设备-CN202210101700.4在审
发明人：沈涛;罗超;胡泓;李巍 -专利权人：携程计算机技术（上海）有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供了人脸活体检测方法、人脸活体检测模型的训练方法及设备，其中人脸活体检测方法包括：采用第一子模型和第二子模型对原始图像中的人脸图像和背景图像分别进行人脸特征检测及背景特征检测，人脸特征检测用于检测人脸活体特征，而背景特征信息为背景图像中像素特征信息，该像素特征信息反映该原始的目标图像是否采自现实场景，之后将这两部分特征信息均输入到第三子模型，利用第三子模型基于人脸特征信息和背景特征信息进行人脸活体检测，输出人脸活体检测结果本发明结合考虑人脸特征及背景特征信息进行人脸活体检测，人脸活体检测结果准确率高。
活体检测方法模型训练设备

[发明专利]渔场围网破损检测方法及系统-CN201910312619.9有效
发明人：孙龙清;刘婷;陈帅华;罗冰;刘岩 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2019-04-18 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种渔场围网破损检测方法及系统，该方法包括：获取待检测的渔场围网的完整图像，并对完整图像进行背景建模，获得背景图像；将背景图像输入至目标检测模型，获得目标检测模型输出的渔场围网的破损检测结果；其中，目标检测模型是基于样本背景图像及预先确定的破损结果标注进行训练后获得的。本发明实施例通过获取渔场围网的背景图像，并将背景图像输入至目标检测模型，获得目标检测模型输出的渔场围网的破损检测结果，能够对渔场围网的破损情况进行自动的分析处理；相比于现有技术中的人工观察的方式，减少了人力物力的消耗
渔场围网破损检测方法系统

[发明专利]一种自适应选取权重的增量式特征背景建模算法-CN200810059131.1无效
发明人：庄越挺;张剑;肖俊;吴飞 -专利权人：浙江大学
申请日： 2008-01-14 - 公布日： 2008-07-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应选取权重的增量式特征背景建模方法。在运动检测中不仅能根据每一视频帧包含的运动情况对背景模型进行增量式的实时更新，而且在更新过程中为每一帧指定一个权重，从而增强背景模型的表达与描述能力。首先采用未更新的背景模型粗略检测到当前帧的运动区域，然后基于模型的重建误差为运动区域构造权重，最后基于加权的当前帧采用增量式主成分分析进行背景模型更新，生成背景图像。
一种自适应选取权重增量特征背景建模算法

[发明专利]一种道路遗撒物体检测方法、装置、设备及可读存储介质-CN201811253027.6在审
发明人：宋彬;孙峰瑶;康煦 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-10-25 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种道路遗撒物体检测方法、装置、设备及可读存储介质，其中，所述方法包括：根据K近邻方法对监控视频进行自适应背景建模，获得即时背景模型和延时背景模型；训练并构建深度卷积神经网络模型；将待检测视频分别送入所述即时背景模型和延时背景模型中，获取与视频帧对应的二值化即时掩膜图像和二值化延时掩膜图像，进而确定遗撒物体的位置；将所述遗撒物体图像输入所述深度卷积神经网络模型中，确定所述遗撒物体的类别；解决了现有技术难以在高精度定位的情况下保证即时性以及无法对遗撒物体进行类别判断的问题，克服了背景建模计算复杂度高、遗撒物体训练样本少、遗撒物体类别判断难等不足。
背景模型延时卷积神经网络可读存储介质物体检测掩膜图像二值化自适应背景建模图像处理技术高精度定位计算复杂度背景建模监控视频类别判断物体类别物体图像训练样本即时性视频帧构建送入视频检测保证

[发明专利]一种基于背景加权的尺度方向自适应均值漂移方法-CN201610915603.3在审
发明人：董明利;郑浩;娄小平;潘志康;孙鹏;孟晓辰;祝连庆 -专利权人：北京信息科技大学
申请日： 2016-10-20 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于背景加权的尺度方向自适应均值漂移方法，包括步骤a)读入初始帧，并对目标位置y0初始化；b)计算目标模型和背景特征模型c)确定目标候选位置；d)计算候选目标模型和背景模板；e)计算图像权重wi；f)迭代计算新的目标位置y1；g)判断如果两帧物体之间距离的d小于0.1(即设定值ξ)或者迭代次数K是否大于设定的最大迭代次数N并且计算ρ背景模板相似度是否小于设定的ξ2，若成立，进入步骤h，若不成立，返回步骤c；h)估算目标的长宽以及尺寸方向；i)确定当前帧的目标位置，包括计算当前的目标模型和背景特征模型j)更新背景特征模型；k)判断是否为最后一帧，若是，则结束，若不是，返回步骤b。
一种基于背景加权尺度方向自适应均值漂移方法