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公开(公告)号：CN107016390B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201710234936.4
申请日：2017-04-11
申请人： 华中科技大学 , 湖北微模式科技发展有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于相对位置的车辆部件检测方法和系统，其中方法的实现包括离线训练和在线检测部分，离线训练部分包括：采集车辆样本图像，提取样本车辆部件的样本感兴趣区域的相对位置；利用相对位置建立高斯模型，得到先验信息，利用先验信息更新样本感兴趣区域在快速卷积神经网络中的原始得分，由此得到训练好的相对位置网络；在线检测部分包括：输入车辆图像，提取车辆部件的感兴趣区域，将感兴趣区域输入相对位置网络得到感兴趣区域的得分，得分最高的感兴趣区域为车辆部件目标区域。本发明基于车辆部件的相对位置信息进行车辆部件检测显著提高了车辆部件检测的可靠性，进一步增强了车辆部件检测的准确性。
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公开(公告)号：CN107016390A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710234936.4
申请日：2017-04-11
申请人： 华中科技大学 , 湖北微模式科技发展有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于相对位置的车辆部件检测方法和系统，其中方法的实现包括离线训练和在线检测部分，离线训练部分包括：采集车辆样本图像，提取样本车辆部件的样本感兴趣区域的相对位置；利用相对位置建立高斯模型，得到先验信息，利用先验信息更新样本感兴趣区域在快速卷积神经网络中的原始得分，由此得到训练好的相对位置网络；在线检测部分包括：输入车辆图像，提取车辆部件的感兴趣区域，将感兴趣区域输入相对位置网络得到感兴趣区域的得分，得分最高的感兴趣区域为车辆部件目标区域。本发明基于车辆部件的相对位置信息进行车辆部件检测显著提高了车辆部件检测的可靠性，进一步增强了车辆部件检测的准确性。
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公开(公告)号：CN106971187A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710238079.5
申请日：2017-04-12
申请人： 华中科技大学 , 湖北微模式科技发展有限公司
IPC分类号： G06K9/32
CPC分类号： G06K9/3233 , G06K2209/21
摘要： 本发明公开了一种基于车辆特征点的车辆部件检测方法和系统，其中方法的实现包括：采集车辆图像，提取车辆部件的车辆特征点和车辆部件的候选区域；当候选区域的中心与车辆特征点的距离小于阈值得到车辆部件的感兴趣区域，在感兴趣区域内提取车辆部件的目标区域。本发明基于车辆部件的车辆特征点挑选感兴趣区域，可以降低感兴趣区域冗余并提高感兴趣区域质量，进而得到车辆部件的目标区域，提高了最终的车辆部件检测性能和准确率，并且在光照变化和噪声污染下的准确性和稳定性也更好。
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公开(公告)号：CN106971187B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201710238079.5
申请日：2017-04-12
申请人： 华中科技大学 , 湖北微模式科技发展有限公司
IPC分类号： G06K9/32
摘要： 本发明公开了一种基于车辆特征点的车辆部件检测方法和系统，其中方法的实现包括：采集车辆图像，提取车辆部件的车辆特征点和车辆部件的候选区域；当候选区域的中心与车辆特征点的距离小于阈值得到车辆部件的感兴趣区域，在感兴趣区域内提取车辆部件的目标区域。本发明基于车辆部件的车辆特征点挑选感兴趣区域，可以降低感兴趣区域冗余并提高感兴趣区域质量，进而得到车辆部件的目标区域，提高了最终的车辆部件检测性能和准确率，并且在光照变化和噪声污染下的准确性和稳定性也更好。
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公开(公告)号：CN114913546B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210457706.5
申请日：2022-04-27
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种人物交互关系检测方法及系统，属于计算机视觉技术领域。现有的人物交互关系检测方法需要用一个共享的预测器同时检测人、物体和它们对应的交互关系，会造成实例级和交互关系级在注意力视野上的不一致。为此，本发明提出一种并行推理网络，其同时包含了两个分别针对实例级定位和交互关系级语义理解的独立预测器。前者通过感知实例的末端区域从而聚焦于实例级的定位；后者扩散视野到交互关系区域，从而更好地理解交互关系级语义。并且本发明的实例级预测器的实例级查询向量和关系级预测器的交互关系级查询向量是一一对应的关系，因此它们之间并不需要任何实例与关系的匹配程序，从而大大减轻了计算负担。
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公开(公告)号：CN118229724A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410250379.5
申请日：2024-03-05
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06T7/194 , G06V10/28 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本申请实施例提供一种人像抠图过程中不透明度图的获取方法及装置，属于图像处理技术领域，其中方法包括：获取待抠图的原始图像；对原始图像进行人像和头发分割以及二值化处理，获取第一二值掩码和第二二值掩码；对二值掩码进行自适应形态学处理，获取人像前景的初始三分图；执行迭代过程，迭代过程包括：以初始三分图或上一次迭代过程获取的三分图作为先验信息，与原始图像共同输入至训练好的人像抠图网络模型，获取输出的不透明度图；对不透明度图进行分割、二值化处理和自适应形态学处理，获取当前迭代过程的三分图；当人像抠图网络模型输出的不透明度图满足基准真实数据标准或达到最大迭代次数时，输出最后一次迭代过程的不透明度图。
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公开(公告)号：CN116843585A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310893696.4
申请日：2023-07-19
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于查找表和拉普拉斯滤波的色调映射方法及系统，属于图像处理技术领域。本发明先将输入图像分解为自适应拉普拉斯金字塔；再将自适应拉普拉斯金字塔最底层的低频图像通过权重预测器，得到像素级权重图，同时使用三维查找表对低频图像进行三线性插值，得到初步映射图，之后将初步映射图与所述权重图逐像素融合生成微调后拉普拉斯金字塔最底层图像；再通过滤波器参数预测模块学习自适应拉普拉斯金字塔剩余层图像的参数值图，并将参数值图应用于局部拉普拉斯滤波器后得到微调后拉普拉斯金字塔剩余层图像；最后将微调后拉普拉斯金字塔重建得到色调映射后的图像。使用本发明进行全局色调映射的同时能保留图像的局部边缘细节。
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公开(公告)号：CN116030258A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310173572.9
申请日：2023-02-28
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种视觉理解模型的建立方法和图像分割预测方法，属于视觉理解技术领域，建立方法包括：建立条件边缘损失函数；训练初始视觉理解模型过程通过条件边缘损失函数调整模型参数得到目标视觉理解模型。条件边缘损失函数通过采样各个锚点所对应的正样本与负样本，利用正样本产生锚点所对应的条件局部类中心，通过监督条件局部类中心特征使其含有丰富的本类判别性特征，通过提升锚点特征与其对应的条件局部类中心特征之间的相似性，通过基于类别的锚点到样本间相似性监督将锚点周围的局部类别特征信息编码到锚点特征中。本发明能够使处于类别边缘的像素在学习到精确的类别相关信息，提高视觉理解任务中对于边缘像素分类的准确度。
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公开(公告)号：CN111462163B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010004601.5
申请日：2020-01-03
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明属于计算机视觉技术领域，具体公开一种弱监督语义分割方法及应用，方法包括：采用预训练的用于弱监督语义分割的语义擦除式区域扩张分类网络，对待语义分割图片依次进行第一阶段特征提取和高层语义整合分类，得到该张图片对应的第一类别响应图；对第一类别响应图中响应度高的区域进行擦除并对擦除后的类别响应图进行第二阶段高层语义整合分类，得到第二类别响应图；对第一类别响应图和第二类别响应图的各对应位置分别相加融合，得到融合类别响应图，并对融合类别响应图进行背景阈值切割处理得到类别分割区域图。本发明极大简化擦除式区域扩张分类网络结构，同时扩张效果好，极大提高区域扩张的探索效率，使得弱监督语义分割效果进一步增强。
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公开(公告)号：CN113205520B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110435343.0
申请日：2021-04-22
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明提供一种对图像进行语义分割的方法及系统，包括：确定样本图像；提取视觉特征和深度特征；对语义分割模型进行训练；包括编码模块和解码模块；编码模块将每组特征输入DFS，融合得到一组多模特征，通过CA对各组多模特征进行筛选，并将筛选后的多模特征输入DS学习各个深度特征对应的权重矩阵，基于权重矩阵和相应深度特征筛选出相应的关键深度特征，得到各组含有关键深度信息的多模特征；构建DDC，提取相关的语义特征，得到融合后的语义特征；解码模块基于融合后的语义特征对每组图像中的彩色图像进行语义分割；将待语义分割图像输入到训练好的语义分割模型，以进行语义分割。本发明的语义分割模型可以更加合理的利用深度信息。
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