高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
一种弱小目标图像的自适应恢复增强方法
本发明公开了一种弱小目标图像的自适应恢复增强方法,步骤为:①利用光学成像探测系统获取气动光学模糊图像 g,图像大小为M*N,作为观测图像;②对气动光学模糊图像 g 进行校正增强,得到的初始校正图像<img file=""DDA00002538750100011.GIF"" wi=""57""he=""59"" />③对初始校正图像<img file=""DDA00002538750100012.GIF" " wi
华中科技大学 2021-04-14
一种动目标的红外辐射光谱特性仿真分析方法
本发明公开了一种动目标的红外辐射光谱特性仿真分析方法,该方法首先为动目标三维几何建模并将目标按区域划分;之后建立目标温度分布模型,计算不同观测角度下目标表面各点的温度;然后建立红外大气传输模型,计算大气透过率及大气路程辐射;之后设定测量系统及动目标的各参数;再利用已建立的目标温度分布模型及红外辐射传输模型计算动目标像方的辐射能量;最后分别计算点目标及面目标的红外辐射能量并绘制相应的辐射光谱曲线。本发明技术方案方
华中科技大学 2021-04-14
一种目标的数字化模型生成与驱动技术
1.痛点问题 本项预期成果是解决复杂场景中目标三维数据重建、驱动的关键技术。 针对实际应用中复杂运动场景,例如刚性运动的交通工具,变形移动行人等,传统的运动结构恢复方法在进行场景深度求解时无法确定每个单元结构的相对尺度,导致无法对复杂运动场景进行重建。在现有的深度估计、语义分割、位姿估计等相关技术,存在识别精度低、提取不到关键信息、应用场景单一等问题,无法满足大尺度场景应用的需求。 2.解决方案 本项目成果提出了一套面向目标、人体深度数据重建技术,有效实现对复杂运动场景下人、物的深度重建与驱动,有效解决现实场景目标的数字化模型生成与虚拟场景下的驱动映射问题。提出多模态采集、时空复用编码摄像方法,获取大景深、高时空分辨、丰富的精确场景视觉信息,基于超像素关系分析的深度重建方法,包括目标超像素分割,图像帧匹配,运动关系判定,通过时序传播与概率模型更新实现实时深度重建,提高最终三维重建模型的稠密度、鲁棒性、一致性和准确度。构建了基于深度卷积神经网络的目标实例检测与位姿估计框架,从目标对象观测图片提取其分割掩码并不断迭代更新,输入深度卷积神经网络进而得到目标6D位姿估计并进行迭代改进,从而实现目标在动态复杂场景下的位姿还原,克服了在光照、姿态变化、遮挡等不良因素环境下的目标位姿不准确问题,确保了目标6D位姿估计的鲁棒性与准确性。 合作需求 寻求在元宇宙、数字城市、自动驾驶、AR/VR、机器人、制造业等领域有相关技术开发、市场推广经验,能推广本技术落地的高科技企业,可以进行深度合作。
清华大学 2022-07-14
一种基于局部哈希特征的视频目标实时跟踪方法
本发明公开了一种基于感知哈希特征的视频目标跟踪方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)读取待跟踪视频序列的第一帧;(2)在图像中画一恰好将目标包围的矩形框,作为目标框;(3)对视频帧图像进行灰度化处理;(4)提取目标框的局部哈希特征,并对特征进行为运算化处理;(5)读取视频下一帧,并采用同步骤(3)同样的方式对图像进行灰度化处理;(6)在当前帧中,采用倒金字塔候选框搜索方法在上一帧目标相同位置附近获取候选框;(7)采用
华中科技大学 2021-04-14
一种基于深度学习的多目标抓取方法及系统
本发明公开一种基于深度学习的多目标抓取方法及系统,属于计算机视觉与机器人控制技术领域,方法包括获取待抓取目标的图像以及深度信息,基于目标抓取检测模型得到抓取点的坐标,输入机械臂生成抓取指令抓取至少一个目标;其中,通过相机标定算法建立映射模型,改进YOLOv5网络和GRCNN网络构建目标检测模型和抓取点预测模型;目标抓取检测模型的数据处理方法包括将待抓取目标的图像以及深度信息,输入目标检测模型检测目标和抓取点预测模型确定抓取点,得到图像采集设备坐标系下的抓取点坐标,并基于映射模型转换为机械臂坐标系下的抓取点坐标。本发明解决了现有技术中存在的目标识别精度不足、抓取点计算不准确以及缺乏实时性的问题。
南京工程学院 2021-01-12
非限制条件下车牌检测与识别
与停车场车辆计费等限制条件下的车牌识别应用场景不同,本项目可以实现多种复杂环境下多车牌多角度的车牌检测与识别。
华东交通大学 2021-05-04
基于NSCT光照不变量的人脸识别
为了消除光照对人脸识别的影响,提出一种基于无下采样Contourlet变换(NSCT)光照不变量的人脸识别算法。该算法首先对光照图像进行非线性变换(对数变换),将光照模型由乘性转变为加性,然后使用NSCT对图像进行多尺度多方向分析,对高频予带进行萎缩滤波,提取出人脸光照不变量。在Yale B与CMU PIE人脸库上实验结果表明该算法能够有效消除光照对人脸识别的影响
南京工程学院 2021-04-11
音乐情感自动识别及自动标注系统
网络音乐以其使用率一直位居中国互联网应用前三甲的宝座,音乐已经成为用户通过搜索引擎搜索的前三大类内容之一,用户比例高达41.6%,大部分综合搜索引擎都已经提供针对音乐的垂直搜索功能。互联网上日益庞大的用户规模以及海量的数字音乐要求高效的音乐检索手段和令用户满意的检索体验。 本系统采用多模态情感回归的方法,实现音乐情感的自动标注,并通过音乐情感词作为中间桥梁,实现音乐情感维度信息到情感类别的映射,间接实现了音乐情感的分类。因此本系统能够同时满足对音乐情感维度信息和类别信息自动标注的需求。
北京大学 2021-02-01
一种跨年龄人脸识别方法
本技术成果提供一种跨年龄人脸识别方法,该方法通过大量包含四个年龄段的人脸图像训练得到一个 由两大模块(最大熵特征描述模块和老化感知去噪自动编码模块)组成的跨年龄人脸识别系统,实现对任 意两幅不同年龄人脸图像的识别。最大熵特征描述模块利用决策树的最大熵分裂来实现包含最大信息量的 编码分配,老化感知去噪自动编码模块将一个任意年龄段的特征描述符重构成四个不同年龄段的特征描述 符,综合这些描述符获得一个消除老化影响的人脸综合特征向量,最后计算不同人脸综合特征向量的余弦 距离实现人脸识别。 本技术成果能够很好地减少跨年龄人脸识别中一些传统描述符的信息丢失问题,并且消除了跨年龄人 脸识别中老化因素的影响,在跨年龄人脸识别问题中有很好的表现。 1.100 一种基于贝叶斯概率与神经网络的图像分割方法——电子 与信息工程学院 胡海峰 本技术成果公开一种基于贝叶斯概率与神经网络的图像分割方法,包括:为每个像素定义一个后验概 率能量函数,通过利用基于贝叶斯概率计算的形态学膨胀方法对每个像素的相邻像素进行计算,然后对该 像素的进行膨胀,使具有相似或者相同的后验概率分布的像素作为对分割分类的神经网络的输入。
中山大学 2021-04-10
基于 NSCT 光照不变量的人脸识别
为了消除光照对人脸识别的影响,提出一种基于无下采样 Contourlet 变换(NSCT)光 照不变量的人脸识别算法。该算法首先对光照图像进行非线性变换(对数变换),将光照模 型由乘性转变为加性,然后使用 NSCT 对图像进行多尺度多方向分析,对高频子带进行萎缩 滤波,提取出人脸光照不变量。在 Yale B 与 CMU PIE 人脸库上实验结果表明该算法能够有 效消除光照对人脸识别的影响 
南京工程学院 2021-04-13
首页 上一页 1 2
  • ...
  • 18 19 20
  • ...
  • 43 44 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1