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公开(公告)号：CN116980612A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310770337.X
申请日：2023-06-27
申请人： 南京理工大学 , 无锡联坤科技有限公司
IPC分类号： H04N19/42 , H04N19/182 , H04N5/265 , G06T3/40 , G06T1/20
摘要： 本发明提供一种利用图形处理器GPU（Graphics Processing Unit）加速以及拼接技术的实时视频压缩保存方法，使用FFmpeg以及CUDA实现多路低分辨率视频拼接合成一路高分辨率视频，并完成H.264或者H.265的压缩编码。本发明全流程均执行于GPU，不仅充分利用了其多线程的加速特性，而且减少了GPU与主机之间数据传输的耗时。同时，本发明降低了中央处理单元CPU（Central Processing Unit）的工作负载，提高了系统的多任务并发性能。
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公开(公告)号：CN117218576A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311121001.7
申请日：2023-08-31
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： G06V20/40 , G01S17/931 , G01S17/86 , G01S17/66 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/762
摘要： 本发明提出了一种基于视频识别的毫米波雷达点云自动标注方法，对雷达和相机进行空间的标定；采集雷达点云与对应的视频数据，同步雷达与视频的起始时间；从雷达与摄像头的同步起始点开始，每次选取两帧雷达数据，采用基于椭圆邻域改进的时序DBSCAN聚类算法，进行雷达目标的分割，获取雷达目标的密度核心点，将雷达目标的密度核心点转换到像素坐标系；将与雷达数据帧同步的视频帧输入到YOLOv7网络中，得到视频目标的语义标签、目标感兴趣区域以及目标中心像素点坐标；对雷达目标密度核心点像素坐标与视频目标中心像素坐标，进行基于目标感兴趣区域的目标关联，完成目标的关联和雷达点云的标注。本发明提高了点云分割的准确度。
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公开(公告)号：CN117611474A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311227206.3
申请日：2023-09-21
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于图像预处理以及时空域滤波算法的硬件实现方法，包括：对每一帧图像进行降采样差分金字塔滤波，对图像进行不同频段信息的分解；分析高频噪声特性，求取抑制极大值的空域滤波卷积模板；利用抑制极大值的空域滤波卷积模板对每一层图像进行空域卷积，计算运动归一化参数；结合当前帧的DOG图像与前一帧运动补偿后的结果，在时域中进行运动补偿去噪。本发明能够在兼顾计算速度和算法稳定性的同时，在噪声场景下有效的去除噪声图像的各类噪声，并且尽可能的保留动态目标，使场景清晰，目标的细节得到增强。
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公开(公告)号：CN117078542A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310977453.9
申请日：2023-08-04
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了一种基于线模板航迹跟踪的的低信噪比图像增强方法，能够在兼顾计算速度和算法稳定性的同时，在低信噪比场景下有效的提高低信噪比图像的质量，还原真实场景，使边缘和目标清晰，细节得到增强。本发明的图像增强算法，包括以下几个步骤：相位法初始累积：对每一帧图像采用相位相关匹配，得到初始的累积图；线模板跟踪：利用初始累积图的线模板，利用弱线提取模型，移动模板得到后续图像中模板的位置，计算出两帧图像的位移量；航迹管理：通过计算出来的位移量，建立起像素级的航迹关联；原始图像更新：通过像素级关联和成像关系得到最终增强图像，并用当前帧信息对线模板参数进行更新。
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公开(公告)号：CN116385312A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310509728.6
申请日：2023-05-08
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于相位相关的低照度图像去噪方法，包括以下几个步骤：提取图像边缘信息：对每一帧图像进行边缘滤波，提取图像的有效边缘信息；边缘图相位相关：相邻两帧图像进行边缘滤波，滤波之后的两帧图像进行相位相关运算，得到两帧图像的位移量；多帧图像相关约束：对配准之后的多帧图像进行同源信号约束以及全局相关约束，构建互相关方程；求解互相关方程：根据互相关最大化优化方程以及梯度最大化方程求解互相关方程，并保留当前帧的解，带入下一帧的互相关方程中实现去噪图像的迭代更新。本发明能够在兼顾计算速度和算法稳定性的同时，在低照度场景下有效的去除低照度图像的各类噪声，还原真实场景，使场景清晰，细节得到增强。
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公开(公告)号：CN117201701A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311089986.X
申请日：2023-08-28
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于运动补偿对图像进行时间域滤波方法，包括：采用自回归滑动平均模型对得到的陀螺仪误差进行建模，利用数据的变化规律对模型参数进行估计，建立陀螺仪误差模型；利用陀螺仪误差模型得到的去除误差的陀螺仪数据，对相机旋转矩阵进行计算，利用旋转矩阵对旋转图像进行反向补偿，得到消旋图像。通过对图像运动矢量序列进行卡尔曼滤波得到图像随机抖动，根据随机抖动对消旋图像进行运动补偿，得到稳定图像以及图像的主观运动矢量；利用基于大图坐标系的差分图中运动目标检测算法对稳定图像中的目标进行检测。本发明检测灵敏度高，能够通过少量帧航迹关联，快速的检出目标及其轨迹。
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公开(公告)号：CN116523778A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310433727.8
申请日：2023-04-21
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： G06T5/00 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于时空域联合滤波的噪声图像去噪及动态目标增强方法，包括：对每一帧图像进行降采样差分金字塔滤波，对图像进行不同频段信息的分解；分析高频噪声特性，求取抑制极大值的空域滤波卷积模板；利用抑制极大值的空域滤波卷积模板对每一层图像进行空域卷积，计算运动归一化参数；结合当前帧的DOP图像与前一帧运动补偿后的结果，在时域中进行运动补偿去噪。本发明能够在兼顾计算速度和算法稳定性的同时，在噪声场景下有效的去除噪声图像的各类噪声，并且尽可能的保留动态目标，使场景清晰，目标的细节得到增强。
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