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    SYSTEM AND METHOD FOR MULTIPLE TARGET TRACKING
    61.
    发明申请
    SYSTEM AND METHOD FOR MULTIPLE TARGET TRACKING 审中-公开
    多目标跟踪的系统和方法

    公开(公告)号：WO2011130722A2

    公开(公告)日：2011-10-20

    申请号：PCT/US2011/032799

    申请日：2011-04-15

    Applicant: ATS GROUP (IP HOLDINGS) LIMITED ,  PAINSKY, Amichai

    Inventor： PAINSKY, Amichai

    IPC: G01S5/02 ,  G06F9/44

    CPC classification number: G06K9/62 ,  G01S13/726 ,  G01S13/86 ,  G06K2209/21

    Abstract: Embodiments of the present invention generally relate to systems and methods comprising First Order Multiple Hypothesis Testing for a Global Nearest Neighbor Data Correlation solution. Generating and storing multiple target hypotheses to allow immediate recovery in case of a false decision in uncertain association environment, improves the system's ability to handle multiple target tracking, in terms of tracker error, and creates a more accurate situational picture for a system's operator. Introducing the quality factor, and a configurable number of maximum hypotheses testing, assures the system is easily adjustable to different environments, to balance tradeoffs between its estimation accuracy and computational load.

    Abstract translation: 本发明的实施例一般涉及包括全球最近邻数据相关解决方案的一阶多重假设检验的系统和方法。 生成和存储多个目标假设，以便在不确定的关联环境中进行虚假决策时立即恢复，从而提高系统处理多个目标跟踪的能力，就跟踪误差而言，为系统运营商创建更准确的情景图。 介绍质量因素和可配置数量的最大假设测试，确保系统可以轻松调整到不同的环境，以平衡其估计精度与计算负荷之间的折衷。

    SEPARATION AND CONTRAST ENHANCEMENT OF OVERLAPPING CAST SHADOW COMPONENTS AND TARGET DETECTION IN SHADOW USING POLARIZATION
    62.
    发明申请
    SEPARATION AND CONTRAST ENHANCEMENT OF OVERLAPPING CAST SHADOW COMPONENTS AND TARGET DETECTION IN SHADOW USING POLARIZATION 审中-公开
    用极化法重叠阴影阴影分量和对比度增强和阴影中的目标检测

    公开(公告)号：WO2008011050A2

    公开(公告)日：2008-01-24

    申请号：PCT/US2007/016247

    申请日：2007-07-17

    Applicant: THE TRUSTEES OF THE UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA ,  LIN, Shih-Schon ,  YEMELYANOV, Konstantin, M. ,  PUGH, Jr., Edward, N. ,  ENGHETA, Nader

    Inventor： LIN, Shih-Schon ,  YEMELYANOV, Konstantin, M. ,  PUGH, Jr., Edward, N. ,  ENGHETA, Nader

    IPC: G06T7/40

    CPC classification number: G06K9/2036 ,  G06K9/3241 ,  G06K2209/21 ,  G06T5/009 ,  G06T5/50

    Abstract: Shadow is an inseparable aspect of all natural scenes. When there are multiple light sources or multiple reflections several different shadows may overlap at the same location and create complicated patterns. Shadows are a potentially good source of information about a scene if the shadow regions can be properly identified and segmented. However, shadow region identification and segmentation is a difficult task and improperly identified shadows often interfere with machine vision tasks like object recognition and tracking. A shadow separation and contrast enhancement method based on the polarization of light is provided. Polarization information of scenes is captured by a polarization-sensitive camera and the scenes are processed to effectively separate shadows from different light sources.

    Abstract translation:

    阴影是所有自然场景中不可分割的一部分。 当有多个光源或多个反射时，几个不同的阴影可能会在同一位置重叠并产生复杂的图案。 如果可以正确识别和分割阴影区域，则阴影是有关场景的潜在良好信息源。 然而，阴影区域识别和分割是一项艰巨的任务，不恰当的识别阴影往往会干扰机器视觉任务，如物体识别和跟踪。 提供了基于光的偏振的阴影分离和对比度增强方法。 场景的偏振信息由偏振敏感相机拍摄，并对场景进行处理以有效分离来自不同光源的阴影。

    一种台球比赛中的图像处理方法、装置及终端设备
    64.
    发明申请
    一种台球比赛中的图像处理方法、装置及终端设备 审中-公开

    公开(公告)号：WO2019128504A1

    公开(公告)日：2019-07-04

    申请号：PCT/CN2018/115386

    申请日：2018-11-14

    Applicant: 深圳市超级视觉科技有限公司

    Inventor： 梁栋

    IPC: A63D15/20 ,  G06K9/32

    CPC classification number: G06K9/3216 ,  G06K2209/21

    Abstract: 一种台球比赛中的图像处理方法、装置及终端设备。该方法应用于包含拍摄装置的系统，包括：通过所述拍摄装置采集包含台球桌的台面及台面上的台球的视频信息（101）；基于构建的包括所述拍摄装置、台球位置的投射模型对所述视频信息进行分析，得到台球的位置信息；所述视频信息包含的图像中台球形状为椭圆（102）。本方法视频信息包含的图像中台球形状为椭圆，基于投射模型得到视频信息的图像中台球的位置信息，提高了位置信息的准确度。另外，本方法的实现过程简单，具有较强的实用性和易用性。

    关键点检测方法、装置、存储介质及电子设备
    67.
    发明申请
    关键点检测方法、装置、存储介质及电子设备 审中-公开

    公开(公告)号：WO2018202089A1

    公开(公告)日：2018-11-08

    申请号：PCT/CN2018/085491

    申请日：2018-05-03

    Applicant: 商汤集团有限公司

    Inventor： 张展鹏 ,  孙书洋 ,  张伟

    IPC: G06T7/20

    CPC classification number: G06K9/00744 ,  G06K2209/21 ,  G06N3/0454

    Abstract: 本申请实施例提供一种关键点检测方法、装置、存储介质及电子设备。其中，所述关键点检测方法包括：根据视频序列包括的第一视频帧和第二视频帧获取视频光流数据，视频光流数据用于指示在第二视频帧和第一视频帧之间至少一个像素的位移数据，第二视频帧包括视频序列中时序连续且位于第一视频帧之前的至少一个视频帧；根据已获得的第二视频帧中目标对象的第二关键点数据和视频光流数据，获取第一视频帧中目标对象的第一关键点数据。采用本申请的实施例，可以有效地利用连续视频帧的时序信息，实现对连续视频帧中关键点的准确定位。

    获取图像的方法、装置及系统
    68.
    发明申请
    获取图像的方法、装置及系统 审中-公开

    公开(公告)号：WO2017148120A1

    公开(公告)日：2017-09-08

    申请号：PCT/CN2016/097728

    申请日：2016-08-31

    Applicant: 北京小米移动软件有限公司

    Inventor： 邢鑫岩 ,  马璇 ,  李皓骅 ,  李晓寅 ,  李海峰 ,  高蕾

    IPC: G06F17/30

    CPC classification number: G06K9/00677 ,  G06F16/5838 ,  G06K9/00255 ,  G06K9/00362 ,  G06K2209/21

    Abstract: 一种获取图像的方法、装置及系统，所述方法包括：检测针对第一终端的目标获取请求，所述目标获取请求指示获取目标图像（201）；响应于检测到所述目标获取请求，在除所述第一终端外的第二终端对应的目标相册中检测所述目标图像（202）；响应于检测到所述目标图像，控制所述第一终端输出获取响应信息，所述获取响应信息指示所述第二终端中存在所述目标图像（203）。该方法在与好友分享照片时，无需手动从相册中挑选照片，减小了时间的浪费，提高了终端的使用效率。

    LOCATING OBJECTS WITHIN DEPTH IMAGES
    69.
    发明申请
    LOCATING OBJECTS WITHIN DEPTH IMAGES 审中-公开
    在深度图像中定位对象

    公开(公告)号：WO2017095509A1

    公开(公告)日：2017-06-08

    申请号：PCT/US2016/053666

    申请日：2016-09-26

    Applicant: INTEL CORPORATION

    Inventor： LEVY, Ofir ,  MADMONY, Maoz ,  WEISEL, Orly

    IPC: G06T7/00

    CPC classification number: G06K9/00228 ,  G06K9/00369 ,  G06K9/00375 ,  G06K9/00604 ,  G06K9/4638 ,  G06K2209/21 ,  G06T7/11 ,  G06T7/187 ,  G06T2200/04 ,  G06T2207/10012 ,  G06T2207/10028 ,  G06T2207/30196 ,  G06T2207/30241

    Abstract: In accordance with some embodiments, connected-component labeling is performed in both the screen dimensions (which may be referred to as the x and y dimensions) and a depth dimension to label objects in a depth image. Then the contour of labeled blobs may be used to identify an object in the depth image. Using contours may be advantageous in some embodiments because it reduces the amount of data that must be handled and the extent of computations, compared to conventional techniques which use bit map based operations.

    Abstract translation: 根据一些实施例，在屏幕维度（其可以被称为x和y维度）和深度维度中执行连接组件标记以标记深度图像中的对象。 然后，可以使用标记斑点的轮廓来识别深度图像中的对象。 使用轮廓在一些实施例中可能是有利的，因为与使用基于位图的操作的传统技术相比，它减少了必须处理的数据量和计算程度。

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