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公开(公告)号：CN114418890B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202210068610.X
申请日：2022-01-20
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种光照不均文本图像处理方法，目的是对光照不均文本图像进行有效预处理，以辅助文本图像中的文字检测和识别。其特征在于先还原过暗或者过亮处的细节，减小一张图像过亮和过暗处的对比度，再用局部阈值二值化方法对增强后的文本图像进行分割，得到最终处理好的清晰二值图像。采用本发明能够针对文本图像上出现的由于遮蔽物或者其他外部环境因素造成的部分光照遮挡或者局部过亮、局部过暗的问题进行处理，能减小亮暗处的对比度，增强文本图像的细节，得到清晰的二值图像。
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公开(公告)号：CN114418890A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210068610.X
申请日：2022-01-20
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种光照不均文本图像处理方法，目的是对光照不均文本图像进行有效预处理，以辅助文本图像中的文字检测和识别。其特征在于先还原过暗或者过亮处的细节，减小一张图像过亮和过暗处的对比度，再用局部阈值二值化方法对增强后的文本图像进行分割，得到最终处理好的清晰二值图像。采用本发明能够针对文本图像上出现的由于遮蔽物或者其他外部环境因素造成的部分光照遮挡或者局部过亮、局部过暗的问题进行处理，能减小亮暗处的对比度，增强文本图像的细节，得到清晰的二值图像。
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公开(公告)号：CN114724060B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210249993.0
申请日：2022-03-14
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本申请涉及基于掩码自编码器的无监督视频异常检测方法和装置，方法包括：对获取的监控视频数据的每一帧分别进行目标检测，提取检测到的前景目标对应位置在当前帧与相邻前后多帧的图像块；根据各帧的图像块构建各立方体，在时域上分别对每个立方体进行间隔掩码操作；根据间隔掩码操作后的各时空立方体和各光流立方体，分别利用视觉网络预测得到各时空立方体和各光流立方体中被掩码部分的预测块；分别计算各时空立方体和各光流立方体在像素层次的预测损失；根据各时空立方体和各光流立方体的预测损失，计算得到监控视频数据中各帧的异常值得分，得到所属视频帧的异常事件检测结果。实现了高性能的端到端视频异常事件检测。
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公开(公告)号：CN114419107A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210068609.7
申请日：2022-01-20
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种视频光流提取加速方法，目的是在不使用GPU的条件下满足正确性和实时性要求。技术方案是先计算T个连续视频帧中所有像素的三维梯度；找出物体在视频里运动形成的三维曲面在给定像素点的切平面，计算T个视频帧中所有像素的运动轨迹在切平面PP上的投影方向向量v和v在平面PP内的正交单位向量u；计算视频中所有像素的切平面PP里沿着u向量方向的图像梯度和v向量方向的图像梯度提取T个连续视频帧中所有像素的光流F(x，y，z)，从而对光流提取进行加速。采用本发明能够无需使用GPU等加速手段实现视频光流的提取加速，能保障计算结果的高正确性。
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公开(公告)号：CN114419107B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210068609.7
申请日：2022-01-20
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种视频光流提取加速方法，目的是在不使用GPU的条件下满足正确性和实时性要求。技术方案是先计算T个连续视频帧中所有像素的三维梯度；找出物体在视频里运动形成的三维曲面在给定像素点的切平面，计算T个视频帧中所有像素的运动轨迹在切平面PP上的投影方向向量v和v在平面PP内的正交单位向量u；计算视频中所有像素的切平面PP里沿着u向量方向的图像梯度 和v向量方向的图像梯度 提取T个连续视频帧中所有像素的光流F(x，y，z)，从而对光流提取进行加速。采用本发明能够无需使用GPU等加速手段实现视频光流的提取加速，能保障计算结果的高正确性。
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公开(公告)号：CN114724060A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210249993.0
申请日：2022-03-14
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请涉及基于掩码自编码器的无监督视频异常检测方法和装置，方法包括：对获取的监控视频数据的每一帧分别进行目标检测，提取检测到的前景目标对应位置在当前帧与相邻前后多帧的图像块；根据各帧的图像块构建各立方体，在时域上分别对每个立方体进行间隔掩码操作；根据间隔掩码操作后的各时空立方体和各光流立方体，分别利用视觉网络预测得到各时空立方体和各光流立方体中被掩码部分的预测块；分别计算各时空立方体和各光流立方体在像素层次的预测损失；根据各时空立方体和各光流立方体的预测损失，计算得到监控视频数据中各帧的异常值得分，得到所属视频帧的异常事件检测结果。实现了高性能的端到端视频异常事件检测。
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