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公开(公告)号：CN110097571B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN201910350810.2
申请日：2019-04-28
申请人： 重庆大学
摘要： 一种快速高精度的车辆碰撞预测方法，包括以下步骤：首先利用Farneback算法和高斯差核函数对某时刻输入的视频帧产生运动相互作用场，并以正负区域的面积差来表达运动相互作用场的对称性，然后采用线性回归模型来确定该时刻的异常值，最后以硬阈值方式来预测车辆是否发生碰撞。
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公开(公告)号：CN110097571A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910350810.2
申请日：2019-04-28
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明公开了一种快速高精度的车辆碰撞预测方法，用于快速预测车辆碰撞事件并及时采取警告措施，对避免交通事故的发生具有重要意义。该方法主要是：对于输入视频，对原始图像帧进行下采样或者上采样得到大小固定的图像帧方便快速处理。利用farneback光流算法得到光流场，将得到的下采样后的光流场利用核函数求得相互作用场，对相互作用场滤波后计算正负区域面积之差再经过平滑得到异常值，通过预先设定的阈值可以通过异常值预测车辆的碰撞。
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公开(公告)号：CN108765511B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201810541238.3
申请日：2018-05-30
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06T11/00 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/048
摘要： 一种基于深度学习的超声图像超分辨率重建方法，包括以下步骤：采用Krishnan的稀疏正则化盲复原算法对超声图像B进行预处理；利用预处理后的超声图像F建立数据集训练FSRCNN的权值；利用新的FSRCNN实现超声图像的超分辨率重建。
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公开(公告)号：CN110070539A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910350172.4
申请日：2019-04-28
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明公开了一种基于信息熵的图像质量评价方法，用于解决现有的图像质量评价方法不能有效的评价多重失真以及去模糊失真类的图像。该方法构造了包含去模糊失真的图像库，然后在图像库基础上，利用支持向量机根据提取的图像库图像的二维空间熵和频谱熵特征进行分类训练得到失真概率向量模型；然后利用支持向量回归将每类图像的特征和其全参考质量评价指标VSI得分拟合，得到特定失真质量向量模型。利用这两个模型，可以对任意图像根据其信息熵特征得到质量预测分数，最后结合去模糊图像的振铃、残留模糊和噪声等失真的检测评估，得到最终的评价分数。本方法与已有技术相比具有评价更加客观、通用性好的特点。在图像复原实验中，利用本方法实现了去模糊算法的多个参数的快速优化，得到的复原图像质量明显提高。本方法可以嵌入到DaVinci系统或其他与图像质量相关的应用系统中,具有很强的实用价值。
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公开(公告)号：CN108765511A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810541238.3
申请日：2018-05-30
申请人： 重庆大学
CPC分类号： G06T11/003 , G06N3/0454 , G06T3/4053 , G06T2207/10132 , G06T2207/20084
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的超声图像超分辨率重建方法，用于解决超声图像分辨率低的问题。该方法主要是：首先采用Krishnan的稀疏正则化盲复原算法对超声图像进行预处理，然后利用预处理后的超声图像作为样本库训练神经网络的权值，最后利用FSRCNN实现超声图像的超分辨率重建。
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