中科微点-全球专利检索

  1. Login
  2. Sign Up

Search Results

84 records (took 0.022 seconds)

    A REAL- TIME, SEMI-AUTOMATIC METHOD FOR TARGET TRACKING WINDOW INITIALIZATION IN THERMAL IMAGERY
    21.
    发明申请
    A REAL- TIME, SEMI-AUTOMATIC METHOD FOR TARGET TRACKING WINDOW INITIALIZATION IN THERMAL IMAGERY 审中-公开
    一种用于目标跟踪窗口在热成像中初始化的实时半自动方法

    公开(公告)号：WO2015171084A1

    公开(公告)日：2015-11-12

    申请号：PCT/TR2014/000158

    申请日：2014-05-08

    Applicant: ASELSAN ELEKTRONIK SANAYI VE TICARET ANONIM ŞIRKETI

    Inventor： TUNALI, Emre ,  OZ, Sinan

    IPC: G06K9/32 ,  G06K9/46

    CPC classification number: G06K9/3233 ,  G06K9/2081 ,  G06K9/4642 ,  G06K9/4671 ,  G06K2209/21

    Abstract: A Real- Time, Semi-Automatic Method for Discriminant Track Initialization in Thermal Imagery Track initialization is very critical for tracking since it determines what to track for the tracker. Therefore, any insignificant or false information, i.e. parts of objects similar to common background or patches from background, may result in redundant features or deceptive appearance that can cause premature track losses. To achieve long-term tracking, a real-time, semi-automatic track initialization methodology for IR images is proposed which takes a single image coordinate as input, then generates target bounding box for the most salient segment. The present invention is designed for real-time applications in which erroneous user input is unavoidable. Therefore, the present invention is user friendly due to its error compensation capability, i.e. exactly same track initialization can be achieved even if the given input coordinate scatters; and also boosts performance of several tracking algorithms in terms of the number of frames in which successful tracking is achieved since better discriminative targets are obtained. Very low computational cost and requirement of only a point coordinate as input in the vicinity of the target make this approach preferable in real-time tracking applications.

    Abstract translation: 用于热图像中判别轨迹初始化的实时半自动方法跟踪初始化对于跟踪非常重要，因为它确定了跟踪器的跟踪。 因此，任何不重要或不正确的信息，即与背景相似的对象的部分或背景的补丁可能导致冗余特征或欺骗性外观，这可能导致过早的轨道损失。 为了实现长期跟踪，提出了一种用于IR图像的实时半自动轨迹初始化方法，其采用单个图像坐标作为输入，然后为最突出的段生成目标边界框。 本发明被设计用于不可避免地错误的用户输入的实时应用。 因此，由于其误差补偿能力，本发明是用户友好的，即使给定的输入坐标散射也可以实现完全相同的轨道初始化; 并且还提高了几个跟踪算法在实现成功跟踪的帧数方面的性能，因为获得了更好的识别目标。 非常低的计算成本和只需要点坐标作为目标附近的输入的要求使得该方法在实时跟踪应用中更为可取。

    SUPPORTING AND ENHANCING IMAGE-BASED POSITIONING
    22.
    发明申请
    SUPPORTING AND ENHANCING IMAGE-BASED POSITIONING 审中-公开
    支持并增强基于图像的定位

    公开(公告)号：WO2014109694A3

    公开(公告)日：2014-09-18

    申请号：PCT/SE2013051621

    申请日：2013-12-27

    Applicant: ERICSSON TELEFON AB L M

    Inventor： SIOMINA IANA

    IPC: G01S5/00 ,  G01S5/02 ,  G01S5/16 ,  G01S19/48 ,  G06T7/00 ,  H04W72/00

    CPC classification number: G01S19/48 ,  G01C21/20 ,  G01S5/00 ,  G01S5/0263 ,  G01S5/16 ,  G06K9/00664 ,  G06K2209/21 ,  G06K2209/40 ,  G06T7/73

    Abstract: A method in a radio communications network is described of using image data for positioning a first wireless device. The method comprises obtaining image data comprising at least two image objects and an angle between lines formed between each of the objects and a reference point. The method further comprises extracting the at least two image objects from the obtained image data, determining, from the obtained image data, the angle between the lines formed between each of the objects and the reference point, and using the at least two image objects and/or the image data for positioning the first wireless device based on the determined angle. The method is performed by at least one of: a network node, the first wireless device, a camera device, a second wireless device, an image processing node and a server, each operating in the radio communications network.

    Abstract translation: 描述了使用图像数据来定位第一无线设备的无线电通信网络中的方法。 该方法包括获得包括至少两个图像对象的图像数据以及在每个对象与参考点之间形成的线之间的角度。 该方法还包括从获得的图像数据中提取至少两个图像对象，从获得的图像数据中确定在每个对象与参考点之间形成的线之间的角度，并且使用该至少两个图像对象以及 /或基于所确定的角度定位第一无线设备的图像数据。 该方法由网络节点，第一无线设备，照相机设备，第二无线设备，图像处理节点和服务器中的至少一个来执行，每个节点在无线电通信网络中操作。

    VIDEO SEARCHING
    24.
    发明申请
    VIDEO SEARCHING 审中-公开
    视频搜索

    公开(公告)号：WO2013021176A1

    公开(公告)日：2013-02-14

    申请号：PCT/GB2012/051878

    申请日：2012-08-02

    Applicant: VISION SEMANTICS LIMITED ,  GONG, Shaogang ,  RAJA, Yogesh ,  XIANG, Tao

    Inventor： GONG, Shaogang ,  RAJA, Yogesh ,  XIANG, Tao

    IPC: G06F17/30 ,  G06K9/00

    CPC classification number: G06F17/30793 ,  G06F17/30386 ,  G06F17/3053 ,  G06K9/00362 ,  G06K9/00771 ,  G06K2209/21

    Abstract: Method and processor for searching for a target within video data comprising the steps of receiving a target selected from within video data. Identifying a current selection of target matches for the selected target within further video data. Ranking the current selection of target matches. Receiving a signal confirming or rejecting one or more of the ranked target matches. Identifying a further selection of target matches for the confirmed target matches from the further video data. Indicating portions of the further video data containing the further selection of target matches.

    Abstract translation: 用于在视频数据内搜索目标的方法和处理器，包括以下步骤：接收从视频数据内选择的目标。 在另外的视频数据中识别所选目标的目标匹配的当前选择。 排列当前目标匹配的选择。 接收确认或拒绝一个或多个排名的目标匹配的信号。 从进一步的视频数据中识别确定的目标匹配的目标匹配的进一步选择。 指示包含进一步选择目标匹配的另外视频数据的部分。

    一种目标识别方法、装置和智能终端
    26.
    发明申请
    一种目标识别方法、装置和智能终端 审中-公开

    公开(公告)号：WO2019051814A1

    公开(公告)日：2019-03-21

    申请号：PCT/CN2017/101967

    申请日：2017-09-15

    Applicant: 达闼科技(北京)有限公司

    Inventor： 廉士国 ,  刘兆祥 ,  王宁

    IPC: G06K9/00

    CPC classification number: G06K9/00973 ,  G06K9/46 ,  G06K2209/21

    Abstract: 一种目标识别方法、装置和智能终端。其中，所述方法包括：采集针对待测目标的信息（110），所述待测目标包括至少两种属性类型，所述至少两种属性类型之间设置有优先级关系；基于所述信息输出所述待测目标的识别结果（120），所述识别结果为其中一种所述属性类型对应的判断结果，所述判断结果的置信度满足预设条件，并且，所述识别结果对应的属性类型在置信度满足所述预设条件的判断结果对应的属性类型中优先级最高。本方法能够在不同的识别场景下，确保输出的识别结果的可靠性，同时，尽可能地输出更详细的识别结果，从而提升用户体验。

    METHOD OF CURVILINEAR SIGNAL DETECTION AND ANALYSIS AND ASSOCIATED PLATFORM
    27.
    发明申请
    METHOD OF CURVILINEAR SIGNAL DETECTION AND ANALYSIS AND ASSOCIATED PLATFORM 审中-公开
    曲线信号检测分析方法及相关平台

    公开(公告)号：WO2017153848A1

    公开(公告)日：2017-09-14

    申请号：PCT/IB2017/000356

    申请日：2017-03-10

    Applicant: GENOMIC VISION

    Inventor： NICOLLE, Jérémie ,  TOURTE, Laurent ,  KYRGYZOV, Ivan ,  SHABOU, Aymen ,  LEVREY, Olivier ,  GLAUDIN, Vincent

    IPC: G06K9/00 ,  G06K9/32

    CPC classification number: G06K9/00127 ,  G06K9/3233 ,  G06K2209/05 ,  G06K2209/21 ,  G06T7/0012 ,  G06T2207/30072 ,  G16B30/10

    Abstract: The present invention is related to a method of identifying at least one sequence of target regions on a plurality of macromolecules to test, each target region being associated with a tag and said macromolecules having underwent linearization according to a predetermined direction, wherein said method comprises performing by a processor (11) of equipment (10) the following steps: (a) receiving from a scanner (2) being sensitive to said tags, at least one sample image depicting said macromolecules as curvilinear objects sensibly extending according to said predetermined direction; (b) Generating a binary image from the sample image; (c) For at least one template image, and for each sub-area of the binary image having the same size as the template image, calculating a correlation score between the sub-area and the template image; (d) For each sub-area of the binary image for which the correlation score with a template image is above a first given threshold, selecting the corresponding sub-area of the sample image; (e) For at least one reference code pattern, and for each selected sub-area of the sample image, calculating an alignment score between the sub- area and the reference code pattern, said reference code pattern being defined by a given sequence of tags; (f) For each selected sub-area of the sample image for which the alignment score with a reference code pattern is above a second given threshold, identifying each target region depicted in said selected sub- area among the target regions associated with the tags defining said reference code pattern; (g) Outputting the different sequence(s) of identified target regions.

    Abstract translation: 本发明涉及鉴定待测试的多个大分子上的至少一个靶区域序列的方法，每个靶区域与标签相关联，并且所述大分子已根据a 其中所述方法包括由设备（10）的处理器（11）执行以下步骤：（a）从对所述标签敏感的扫描仪（2）接收将所述大分子描绘为曲线对象的至少一个样本图像 根据所述预定方向明显地延伸; （b）从样本图像生成二值图像; （c）对于至少一个模板图像以及与模板图像具有相同大小的二值图像的每个子区域，计算子区域和模板图像之间的相关分数; （d）对于其与模板图像的相关性评分高于第一给定阈值的二值图像的每个子区域，选择样本图像的对应子区域; （e）对于至少一个参考代码图案以及对于样本图像的每个选定子区域，计算子区域和参考代码图案之间的对齐分数，所述参考代码图案由给定的标签序列 ; （f）对于样本图像的其中具有参考代码图案的比对分数高于第二给定阈值的每个选定子区域，识别与标签定义相关联的目标区域中的所述选定子区域中描绘的每个目标区域 所述参考码模式; （g）输出已识别目标区域的不同序列。

    落下物検知追跡システム
    29.
    发明申请
    落下物検知追跡システム 审中-公开
    落后目标检测跟踪系统

    公开(公告)号：WO2017047688A1

    公开(公告)日：2017-03-23

    申请号：PCT/JP2016/077237

    申请日：2016-09-15

    Applicant: 株式会社日立国際電気

    Inventor： 縣　禎輝 ,  曽我　邦宏 ,  山口　宗明 ,  小宮　佑一郎

    IPC: G08G1/00 ,  G08G1/04 ,  H04N7/18

    CPC classification number: G06T7/292 ,  G06K9/00798 ,  G06K9/00825 ,  G06K9/66 ,  G06K2209/21 ,  G06T7/62 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/20221 ,  G06T2207/30256 ,  G06T2207/30261 ,  G08B25/006 ,  G08B29/188 ,  G08G1/00 ,  G08G1/0133 ,  G08G1/04 ,  H04N5/23206 ,  H04N5/23216 ,  H04N5/23296 ,  H04N7/18

    Abstract: 多数のカメラが連携して、長大な監視対象領域から落下物を検出し追跡する自律分散型のシステムが開示される。各カメラは、通常時は落下物を検知するモードで動作し、落下物を検知すると追跡モードへ移行する。検知モード、追跡モードにおいて異なる画像認識を使い分ける。追跡モードでは、落下物の危険度を判定し、危険度に応じた適切なアラームを発報する。さらに落下物を追跡し、落下物が画角外へ移動した場合には周辺のカメラに探索依頼を発行することで、複数のカメラが連動して落下物の探索を行う。危険度は、落下物の実空間での大きさと動き情報に基づくものであって、前記落下物が所定より大きいか動きのある部分の割合が所定より小さい場合には比較的高く推定される。

    Abstract translation: 公开了一种自主分布式系统，其通过使用彼此协作的大量摄像机来检测并跟踪被监视的长的和广泛的区域内的坠落物体。 通常，每个摄像机以落物检测模式工作，但是当检测到下降的物体时，转移到跟踪模式。 在检测模式和跟踪模式之间选择不同类型的图像识别。 在跟踪模式中，确定坠落物体的危险程度，并根据危险程度产生合适的报警。 此外，当进一步追踪落下的物体并移动到视角以外时，向周围的照相机发出搜索请求，使得多个照相机合作搜索坠落物体。 危险度基于关于实际空间中的坠落物体的尺寸和移动的信息，因此，当坠落的物体大于预定尺寸或者具有其移动部分的移动部分时，被估计为相对较高 比例低于预定比例。

    A SYSTEM AND A METHOD FOR OBJECT TRACKING
    30.
    发明申请
    A SYSTEM AND A METHOD FOR OBJECT TRACKING 审中-公开
    一种用于对象跟踪的系统和方法

    公开(公告)号：WO2017015947A1

    公开(公告)日：2017-02-02

    申请号：PCT/CN2015/085528

    申请日：2015-07-30

    Applicant: WANG, Xiaogang

    Inventor： WANG, Xiaogang ,  WANG, Lijun ,  OUYANG, Wanli ,  LU, Huchuan

    IPC: G06T7/00

    CPC classification number: G06K9/6256 ,  G06K9/03 ,  G06K9/2054 ,  G06K9/6202 ,  G06K2209/21 ,  G06N3/08 ,  G06T7/246 ,  G06T7/248 ,  G06T7/74 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/20084 ,  G06T2207/30196 ,  G06T2210/22

    Abstract: Disclosed is a method for object tracking, comprising: determining a region of interest (ROi) in a first frame of a video sequences, wherein the ROi is centered at a ground truth target location for objects to be tracked； feeding the determined R0I forward through a first CNN (convolutional network) to obtain a plurality of first feature maps in a higher layer of the CNN and a plurality of second feature maps in a lower layer of the first CNN, wherein the first CNN is pre-trained on an image classification task such that the first feature maps include more semantic features to determine a category for objects to be tracked in the video sequences, while the second feature maps carry more discriminative information to separate the objects from distracters with similar appearance； selecting a plurality of feature maps from the first and second feature maps, respectively by training a second CNN and a third CNN (sel-CNNs) with the first feature maps and the second feature maps, respectively； predicting, based on the selected first and second feature maps, two target heat maps indicating a target location for said objects in the current frame, respectively； and estimating, based on the two predicated target heat maps, a final target location for the object in the current frame.

    Abstract translation: 公开了一种用于对象跟踪的方法，包括：确定视频序列的第一帧中的感兴趣区域（ROi），其中所述ROi位于要跟踪的对象的地面真实目标位置; 通过第一CNN（卷积网络）将确定的R0I向前馈送以获得CNN的较高层中的多个第一特征图和第一CNN的下层中的多个第二特征图，其中第一CNN是预先 训练在图像分类任务上，使得第一特征图包括更多的语义特征以确定在视频序列中要跟踪的对象的类别，而第二特征图携带更多的歧视性信息以将对象与分心器相似的外观分离; 分别通过用第一特征图和第二特征图训练第二CNN和第三CNN（sel-CNN）来分别从第一和第二特征图选择多个特征图; 基于所选择的第一和第二特征图预测分别指示当前帧中的所述对象的目标位置的两个目标热图; 并且基于两个预测的目标热图来估计当前帧中的对象的最终目标位置。

Patent Agency Ranking