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公开(公告)号：CN116996786A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311222067.5
申请日：2023-09-21
申请人： 清华大学
IPC分类号： H04N25/131 , H04N23/86
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，提供一种RGB‑IR图像色彩恢复及校正的方法及装置，包括：获取RGB‑IR图像，提取图像中RGB三通道和IR分量像素的数值；将关键区域和非关键区域逐个像素的RGB三通道数值与设定的阈值进行比较，根据逐个像素的统计分布，动态调节关键区域权重值，生成比较结果；根据所述比较结果判断是否需要进行抗饱和处理，生成判断结果；根据所述判断结果和关键区域权重进行RGB通道中IR分量的去除或保留，自适应抗饱和处理，生成色彩恢复校正联合矩阵，完成RGB‑IR图像色彩联合恢复及校正。本发明实现了图像关键区域权重动态调节，色彩恢复中自适应抗饱和处理以及生成色彩恢复校正联合矩阵的功能。
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公开(公告)号：CN116866352A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311107936.X
申请日：2023-08-31
申请人： 清华大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： H04L67/1008 , H04L65/75 , H04N21/6338 , H04N21/647
摘要： 本公开提供了一种云边协同的智能摄像系统，涉及云边协同技术领域，旨在解决静态分配算力效率低下的问题。所述云边协同的智能摄像系统包括云端和多个边缘智能摄像端；所述边缘智能摄像端，用于对各个任务所占用的计算资源数量进行弹性调节；所述边缘智能摄像端，还用于向所述云端实时上传所述边缘智能摄像端的计算资源占用率和优先级；所述云端，用于弹性调节当前的待分配任务的数量；所述云端，还用于将所述待分配任务弹性分配给所述多个边缘智能摄像端。
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公开(公告)号：CN116523758B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310801631.2
申请日：2023-07-03
申请人： 清华大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： G06T3/40 , H04N19/132 , H04N19/137 , H04N19/182 , H04N19/61 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及高清视频重建技术领域，提供了一种基于关键帧的端云联合超分辨视频重建方法及系统，包括：获取原始高清视频，进行下采样生成低分辨率视频流提取高清关键帧；删除重复帧生成去重低分辨率视频流；将去重低分辨率视频流进行编码生成低清视频码流，将高清关键帧进行编码生成关键帧码流；将低清视频码流、关键帧码流和删除重复帧的位置发送至视频处理端；视频处理端解码获取去重低分辨率视频流和高清关键帧并输入至更新后的视频超分模型，生成复原高清帧；根据重复帧信息复制对应的复原高清帧生成重复帧的复原高清帧，将所有的复原高清帧组装为高清视频进行输出。本发明解决了现有高清视频传输成本高、清晰度不佳的问题。
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公开(公告)号：CN116483549B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310747625.3
申请日：2023-06-25
申请人： 清华大学
摘要： 本发明涉及智能相机技术领域，提供一种智能相机系统的任务调度方法、装置、相机及存储介质，其中的方法包括：接收应用层下发的待处理任务；根据待处理任务的任务处理参数，确定待处理任务对应的任务优先级；根据任务优先级，对相机系统中当前所有待处理任务及当前执行任务对应的任务优先级队列进行动态更新；基于更新后的任务优先级队列，对当前所有待处理任务及当前执行任务进行调度。该方法通过待处理任务的任务处理参数计算对应的任务优先级，实现了相机系统内包括当前执行任务在内的任务的动态调度，加快了相机系统响应时间，提升了相机系统的资源利用率。
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公开(公告)号：CN116528040B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310801622.3
申请日：2023-07-03
申请人： 清华大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： H04N23/65 , H04N23/951 , H04N23/10 , G06T3/40
摘要： 本发明实施例提供一种基于复眼智能相机的图像超分辨率重建方法、装置及相机，涉及图像重建技术领域，该方法包括：获取以第一黑白图像为中心的黑白图像帧序列，以及采集时间最近的第一彩色图像；黑白图像分辨率低于彩色图像，采集频率高于彩色图像；对黑白图像的帧序列分组得到图像小组，分别和第一彩色图像构成图像大组；根据黑白图像的帧序列得到梯度图，基于梯度图、各个图像大组中的黑白图像及第一彩色图像进行图像融合得到第二彩色图像；对第二彩色图像进行特征对齐得到第一特征图像，将第二彩色图像和第一特征图像输入神经网络，输出第一黑白图像超分辨率重建后的第三彩色图像。本发明实施例能够在保证图像质量的基础上降低智能相机的功耗。
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公开(公告)号：CN116527833B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310801627.6
申请日：2023-07-03
申请人： 清华大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
摘要： 本发明涉及视频处理技术领域，提供了一种基于超分模型的高清视频生成方法及系统，包括：获取高清关键帧和低分辨率视频流，进行特征提取并输入至超分模型；通过网格传播的方式对提取的特征进行传播，将参考帧特征进行光流扭曲后传播至中心帧；通过光流引导的可变形卷积方法将参考帧与中心进行对齐；在参考帧与中心帧对齐后进行特征拼接，经过连续的多个残差块完成特征融合；基于融合后的特征通过注意力过滤器获取最终的特征映射，通过像素洗牌层进行上采样从而得到重建的高清帧，输出高清视频。本发明解决了现有高清视频生成质量差、速度慢的问题。
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公开(公告)号：CN116634284A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310893709.8
申请日：2023-07-20
申请人： 清华大学
IPC分类号： H04N23/81
摘要： 本发明实施例提供一种RAW域视频去噪方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括：按序获取RAW域视频中当前待去噪的视频帧；其中，RAW域视频中的视频帧按照预设裁剪规则裁剪为多个图像块，空间位置上相对应的图像块按时序构成第一图像块序列；根据当前待去噪的视频帧的图像块和对应第一图像块序列中相邻预设个数的图像块构建第二图像块序列；根据当前待去噪的视频帧中的图像块是否为暗部区域，将图像块所在的第二图像块序列进行对应处理后，利用对应的去噪网络得到图像块的去噪结果；将各个图像块的去噪结果进行整合得到待去噪的视频帧的去噪结果。本发明实施例有效地提高了RAW域视频的去噪质量。
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公开(公告)号：CN116506735A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310738596.4
申请日：2023-06-21
申请人： 清华大学
IPC分类号： H04N23/695 , H04N23/81
摘要： 本发明涉及摄像头干扰技术领域，提供一种基于主动视觉相机的通用摄像头干扰方法及系统，该方法包括：控制主动视觉相机基于深度学习的检测跟踪算法和威胁程度算法定位实时视频画面中的待干扰的摄像头，根据图像中待干扰摄像头相对自身坐标系的位置确定自动云台的转动参数，并控制自动云台根据转动参数转动相应的角度，以使待干扰的摄像头所成的像位于图像的目标区域，根据图像基于干扰‑反馈算法实时修正干扰激光器对待干扰摄像头的照射参数，并控制干扰激光器按照射参数向待干扰摄像头的镜头发射干扰激光，保障了信息安全，突破通用摄像头激光干扰关键技术，可实现复杂环境下对摄像头的快速自动定位、跟踪和高精度干扰控制。
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公开(公告)号：CN113827213B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202110949260.3
申请日：2021-08-18
申请人： 清华大学
摘要： 本发明提供一种呼吸引导方法、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：实时测量被引导者的人体生理信号；根据人体生理信号计算目标呼吸时间；基于目标呼吸时间引导被引导者进行呼吸。本发明提供的呼吸引导方法、系统、电子设备及存储介质，通过实时测量被引导者的人体生理信号，根据人体生理信号计算目标呼吸时间，基于目标呼吸时间引导被引导者进行呼吸，可以实现根据不同人的个性数据，进行分析计算，给出具有针对性的、自适应的呼吸引导，调节呼吸节律，使呼吸节律和生理节律协调，实现个性化呼吸引导，最终达到改善人体状态的目的。
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公开(公告)号：CN112587111B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202011400104.3
申请日：2020-12-01
申请人： 清华大学
摘要： 本发明提供一种生理信号采集方法及系统，该方法包括：将光源发出的至少两个波长的光射向被测体；其中，光源包括单光源或多光源，多光源中两个光源之间的距离小于预设阈值；对反射回来的光进行处理得到光源的两个不同波长的光信号；对两个不同波长的光信号进行处理得到降低运动干扰后的生理信号。本发明提供的生理信号采集方法及系统，通过将同一或邻近光源发出的至少两个波长的光射向被测体，并基于反射回来的光得到光源的两个不同波长的光信号，进而得到降低运动干扰后的生理信号，可有效地降低甚至消除运动伪影，把接收的光线中由运动产生的变化大幅降低，保持人体血液容积变化产生的波动信号少受影响，从而提高生理信号测量的准确性和便利性。
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