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1. (WO2018223370) PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE TEST DE RELIEF VIDÉO BASÉ SUR DES CONTRAINTES TEMPORELLES ET SPATIALES
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N° de publication : WO/2018/223370 N° de la demande internationale : PCT/CN2017/087709
Date de publication : 13.12.2018 Date de dépôt international : 09.06.2017
CIB :
G06T 7/20 (2017.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
T
TRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
7
Analyse d'image, p.ex. à partir d'un mappage binaire pour obtenir un mappage non binaire
20
Analyse du mouvement
Déposants :
深圳大学 SHENZHEN UNIVERSITY [CN/CN]; 中国广东省深圳市 南山区南海大道3688号 Nanhai Ave. 3688, Nanshan Shenzhen, Guangdong 518060, CN
Inventeurs :
邹文斌 ZOU, Wenbin; CN
陈宇环 CHEN, Yuhuan; CN
王振楠 WANG, Zhennan; CN
李霞 LI, Xia; CN
徐晨 XU, Chen; CN
Mandataire :
深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) HENSEN INTELLECTUAL PROPERTY FIRM; 中国广东省深圳市 福田区南园路68号上步大厦10H 10H Shangbu Building No. 68 Nanyuan Road, Futian Shenzhen, Guangdong 518000, CN
Données relatives à la priorité :
Titre (EN) TEMPORAL AND SPACE CONSTRAINT-BASED VIDEO SALIENCY TESTING METHOD AND SYSTEM
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE TEST DE RELIEF VIDÉO BASÉ SUR DES CONTRAINTES TEMPORELLES ET SPATIALES
(ZH) 一种基于时空约束的视频显著性检测方法及系统
Abrégé :
(EN) The present invention is applicable to the field of video detection, and discloses a video saliency testing method comprising: performing superpixel segmentation on a current frame to undergo detection, so as to obtain a superpixel-segmented current frame; according to the current frame and a previous frame, calculating a motion estimate of an optical flow field, and calculating to obtain a motion distribution energy and a motion boundary energy; calculating a historical motion energy, according to the current frame and the previous frame, and generating a mixed-motion energy map from said features and a saliency map of the previous frame; acquiring an initial target segmentation area of the mixed-motion energy map, and extracting a reliable target area and a reliable background area; and constructing, according to the reliable target area, the reliable background area, and the mixed-motion energy map; a global saliency optimization model, and solving the global optimization model to acquire a saliency map of the current frame. The use of various motion and spatial features, such as a motion distribution energy of an area layer, a motion boundary energy of a boundary layer, a historical motion energy of a pixel layer, and a saliency map of a previous frame can enhance the robustness and stability of saliency testing.
(FR) La présente invention est applicable au domaine de la détection vidéo, et concerne un procédé de test de relief vidéo comprenant les étapes consistant : à réaliser une segmentation de superpixels sur une image courante destinée à subir une détection, de façon à obtenir une image courante à segmentation de superpixels ; en fonction de l'image courante et d'une image précédente, à calculer une estimation de mouvement d'un champ de flux optique, et à calculer une énergie de distribution de mouvement et une énergie de limite de mouvement ; à calculer une énergie de mouvement historique, selon l'image courante et l'image précédente, et à générer une carte d'énergie de mouvement mixte à partir desdites caractéristiques et d'une carte de relief de l'image précédente ; à acquérir une zone de segmentation cible initiale de la carte d'énergie de mouvement mixte, et à extraire une zone cible fiable et une zone d'arrière-plan fiable ; et à construire, conformément à la zone cible fiable, à la zone d'arrière-plan fiable et à la carte d'énergie de mouvement mixte, un modèle d'optimisation de relief global, et à résoudre le modèle d'optimisation global pour acquérir une carte de relief de l'image courante. L'utilisation de diverses caractéristiques de mouvement et caractéristiques spatiales, telles qu'une énergie de distribution de mouvement d'une couche de zone, une énergie de limite de mouvement d'une couche de limite, une énergie de mouvement historique d'une couche de pixels et une carte de relief d'une image précédente, peut améliorer la robustesse et la stabilité du test de relief.
(ZH) 适用于视频检测领域,提供了视频显著性检测方法,包括:对待检测当前帧进行超像素分割得到超像素分割后的当前帧,根据当前帧和上一帧,计算光流场运动估计并计算得到运动分布能量和运动边缘能量,根据当前帧和上一帧计算运动历史能量,并由上述特征和上一帧的显著图生成混合运动能量图;获得混合运动能量图的初始目标分割区域并提取可靠目标区域和可靠背景区域,根据可靠目标区域、可靠背景区域和混合运动能量图构建显著性全局优化模型并求解,当前帧的显著图。采用区域层的运动分布能量、边缘层的运动边缘能量、像素层的运动历史能量和上一帧显著图等多种运动特征和空间特征,增强了显著性检测的鲁棒性和稳定性。
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Langue de publication : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)