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公开(公告)号：CN104575003B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201310503592.4
申请日：2013-10-23
Abstract: 本发明是一种基于道路监控视频的车辆速度检测方法，包括如下步骤：①采用车道标示线识别法对车道进分割，剔除多余背景；②根据车道图片获取车道宽度信息；③计算每个像素点所代表的实际距离；④求解修正系数β，用以校正每个像素点所代表的实际车道距离；⑤计算车辆运动的光流，获取车辆的运动轨迹；⑥计算车辆实际运动距离；⑦距离修正，将车辆实际运动距离乘以修正系数；⑧速度计算。本发明采用视频图像分析技术，旨在降低车辆速度检测、超速行为记录的成本，同时本发明还起到扩大车辆速度监测范围作用，凡有摄像头的地方都可进行车辆速度监控。
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公开(公告)号：CN105631462A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201410589024.5
申请日：2014-10-28
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明是结合置信度和贡献度的基于时空上下文的行为识别方法。弥补了经典的局部特征+词袋模型进行人体行为识别时的不足。本发明不仅描述了局部特征在空间域和时间域上的上下文交互信息，而且还考虑了特征与行为之间的关联关系。本发明包括：从关联规则中挖掘单词的置信度；从线性SVM中学习单词的贡献度；联合置信度和贡献度计算单词与对应行为的关联权值；根据时空交互关系和自身关联权值，计算上下文关联系数；累积与邻域内所有点的关联系数得到局部上下文描述子；利用上下文描述子累积直方图，生成特征序列用于行为分类。本发明采用机器学习及数据挖掘相关技术，旨在使人体行为识别算法更具判别性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104575003A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201310503592.4
申请日：2013-10-23
Abstract: 本发明是一种基于道路监控视频的车辆速度检测方法，包括如下步骤：①采用车道标示线识别法对车道进分割，剔除多余背景；②根据车道图片获取车道宽度信息；③计算每个像素点所代表的实际距离；④求解修正系数β，用以校正每个像素点所代表的实际车道距离；⑤计算车辆运动的光流，获取车辆的运动轨迹；⑥计算车辆实际运动距离；⑦距离修正，将车辆实际运动距离乘以修正系数；⑧速度计算。本发明采用视频图像分析技术，旨在降低车辆速度检测、超速行为记录的成本，同时本发明还起到扩大车辆速度监测范围作用，凡有摄像头的地方都可进行车辆速度监控。
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公开(公告)号：CN101241699B
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN200810101950.8
申请日：2008-03-14
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种远程汉语教学中的说话人确认方法，包括用户注册、用户登录和汉语发音学习三大阶段，其中用户登录阶段又分为身份确认模块和用户判断模块，而汉语发音学习阶段则分为说话人确认模块和用户确认后处理模块。我们运用高斯混合模型-全局背景模型(GMM-UBM)处理方法将用户输入的语音在说话人确认模块中进行分析处理，确认出登陆的是否为正式注册用户。通过记录正式注册用户的相关学习信息，实现了一种以人为本，根据特定人特定的学习习惯和学习历史记录分配相应教学内容的教学方法。
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公开(公告)号：CN102236786A
公开(公告)日：2011-11-09
申请号：CN201110185739.0
申请日：2011-07-04
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了模式识别和图像处理技术领域中的一种光照自适应的人体肤色检测方法。本发明通过收集训练数据库，用训练数据库来训练基础肤色模型和光照模型，并用基础肤色模型对待检测图像的像素点进行筛选，从光照模型中找出一个和待检测图像最接近的光照模型，用该模型对待检测图像和基础肤色模型进行修正，修正后的待检测图像经修正后的基础肤色模型检测后输出。本发明显著改善了待检测图像中肤色区域的光照成分，提高了检测精度，提升了肤色检测的准确度，并且降低噪声干扰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101661613B
公开(公告)日：2011-11-09
申请号：CN200910091756.0
申请日：2009-08-27
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分割的图像修复方法及系统，包括：首先，由用户手动选择并标识图像中待修复的区域；然后，用均值漂移算法进行图像区域分割，将图像分割为N个区域；最后，对待修复区域进行重复迭代，直至待修复区域内所有像素被填满。本发明方法优化了图像修复算法中优先权的计算，从而有效地防止了经修复后图像高纹理区域向低纹理区域过度扩张，并在此基础上制定了基于图像区域分割的匹配块搜索准则，以避免错误块的引入。较之原有基于样例的图像修复方法，本发明方法的效果更加符合人类的视觉期望，目前本发明方法已成功应用于各种具有复杂纹理和结构特征的图像的大尺寸区域修复，也可应用于文字的去除、目标物的移除等方面。
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公开(公告)号：CN101661613A
公开(公告)日：2010-03-03
申请号：CN200910091756.0
申请日：2009-08-27
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分割的图像修复方法及系统，包括：首先，由用户手动选择并标识图像中待修复的区域；然后，用均值漂移算法进行图像区域分割，将图像分割为N个区域；最后，对待修复区域进行重复迭代，直至待修复区域内所有像素被填满。本发明方法优化了图像修复算法中优先权的计算，从而有效地防止了经修复后图像高纹理区域向低纹理区域过度扩张，并在此基础上制定了基于图像区域分割的匹配块搜索准则，以避免错误块的引入。较之原有基于样例的图像修复方法，本发明方法的效果更加符合人类的视觉期望，目前本发明方法已成功应用于各种具有复杂纹理和结构特征的图像的大尺寸区域修复，也可应用于文字的去除、目标物的移除等方面。
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公开(公告)号：CN104573710B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201410828113.0
申请日：2014-12-25
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于潜在空间平滑自表征的子空间聚类方法。该方法包括：根据数据矩阵X计算出初始的数据投影矩阵P；利用初始的数据投影矩阵P对数据矩阵X进行降维处理，得到初始的数据平滑自表征矩阵C；按照设定的迭代算法，交替进行所述的数据投影矩阵P和数据平滑自表征矩阵C的优化处理，获取最终的数据平滑自表征矩阵Cz；利用最终的数据平滑自表征矩阵Cz构建关联图，利用关联图对数据集合进行子空间聚类处理。本发明实施例将数据降维和数据平滑自表征矩阵的求解同时进行优化，减少了运算复杂度及存储需求，保证了求解出来的数据投影矩阵最佳的保持了数据的多子空间结构。
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公开(公告)号：CN104573710A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410828113.0
申请日：2014-12-25
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于潜在空间平滑自表征的子空间聚类方法。该方法包括：根据数据矩阵X计算出初始的数据投影矩阵P；利用初始的数据投影矩阵P对数据矩阵X进行降维处理，得到初始的数据平滑自表征矩阵C；按照设定的迭代算法，交替进行所述的数据投影矩阵P和数据平滑自表征矩阵C的优化处理，获取最终的数据平滑自表征矩阵Cz；利用最终的数据平滑自表征矩阵Cz构建关联图，利用关联图对数据集合进行子空间聚类处理。本发明实施例将数据降维和数据平滑自表征矩阵的求解同时进行优化，减少了运算复杂度及存储需求，保证了求解出来的数据投影矩阵最佳的保持了数据的多子空间结构。
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公开(公告)号：CN102708370B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201210155226.X
申请日：2012-05-17
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公布了一种多视角图像前景目标提取方法，包括以下步骤：步骤1：输入多视角图像集图像分块预处理；步骤2：对每幅图像进行尺度不变特征SIFT特征点的提取，并对相邻视角的图像进行SIFT特征点匹配；步骤3：根据图像分块的拓扑邻接结构和图像间SIFT匹配特征点构建图模型；步骤4：用偏见正则切方法得到最小切的解x*，对解x*用大律法计算二值化阈值进行自适应二值化操作，其结果作为图像分割的结果输出。本发明还公布了一种多视角图像前景目标提取装置。本发明不需要摄像头标定步骤，只需在多视角图像集中的一张图像交互，并且能够处理大小的图像集，是一种快速简单易操作的分割方法。
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