一种行人头部识别方法及系统

    公开(公告)号:CN106845361A

    公开(公告)日:2017-06-13

    申请号:CN201611225893.5

    申请日:2016-12-27

    申请人: 深圳大学

    IPC分类号: G06K9/00

    摘要: 本发明适用于图像处理技术领域,提供了一种行人头部识别方法及系统,其中,行人头部识别方法包括:步骤S1,采集目标区域的深度图像,并从深度图像中提取前景图像;步骤S2,从前景图像中提取所有的感兴趣区域即ROI区域;步骤S3,以每一个ROI区域中的每一个像素点为圆心,通过构造同心圆来计算当前像素点属于头部区域内的像素点的概率,得到每个ROI区域中的每个像素点的概率值,将每个ROI区域中每个像素点的概率值与预置的第一阈值比较,将低于第一阈值的像素点滤除,剩下的以区域形式存在的像素点即为头部区域的点,每个区域即为识别出的一个头部;本发明提供的识别方法提高了头部识别准确率和效率。

    一种乘客拥挤度的计算方法及其系统

    公开(公告)号:CN105844229A

    公开(公告)日:2016-08-10

    申请号:CN201610161123.2

    申请日:2016-03-18

    申请人: 深圳大学

    IPC分类号: G06K9/00

    摘要: 本发明提供了一种乘客拥挤度的计算方法,包括:建立视频数据采集环境,并开始采集乘客上下车的视频数据;读取采集到的乘客上下车的视频数据,并对所述视频数据进行连续多帧图像的预处理;根据预处理的结果进行人头部识别,并将检测出的人头部作为均值漂移所要跟踪的目标对象;在所述目标对象所在的区域内判定乘客的下车行为和上车行为,并根据乘客的上下车人数确定车内乘客拥挤度。本发明还提供一种乘客拥挤度的计算系统。本发明提供的技术方案采用除去静态背景的预处理能有效克服光照强弱变化等对帧图像中人头顶部识别的干扰,通过检测窗口的尺寸限制能有效减小对人头顶部的误检、漏检和错检。

    一种隐匿通信方法及系统

    公开(公告)号:CN103281178B

    公开(公告)日:2016-01-20

    申请号:CN201310228111.3

    申请日:2013-06-08

    申请人: 深圳大学

    IPC分类号: H04L9/28

    摘要: 本发明属于信息隐藏传输技术领域,提供了一种隐匿通信方法及系统。该方法及系统通过调整载体图像的相邻图像块之间、相邻行/列的各像素值(不包括行的首尾像素值)排列逆序数的奇偶性来嵌入秘密比特数值。根据逆序数的性质易知,对图像每一分块不需进行超过1对像素点的改变就可以嵌入1比特数值,从而可以保证隐匿图像的质量,另外,载体图像所分的块除了最右面和最下面的边界块,每个块右相邻的块和下相邻的块,从而使得载体图像的嵌入容量几乎提高了1倍,本发明方法较好地解决了当前基于图像的隐匿通信方法中嵌入容量都比较小的问题,拓展了利用图像对秘密信息进行隐匿传输的适用范围。

    一种图像内容认证方法与系统

    公开(公告)号:CN103426141A

    公开(公告)日:2013-12-04

    申请号:CN201310347868.4

    申请日:2013-08-09

    申请人: 深圳大学

    IPC分类号: G06T1/00

    摘要: 本发明属于数字水印技术领域,提供了一种图像内容认证方法与系统。该方法及系统是利用了AMBTC算法来指导数字水印的嵌入和提取,通过调整输入图像的每一像素块中各像素点的像素值,使得每一像素块的低均值和高均值的奇偶性相应地等于待嵌入的2比特水印。由于并不对图像进行真正的BTC压缩,而是利用AMBTC量化数据来指导水印嵌入和抽取过程,因此在保证图像的质量的同时,实现了半脆弱水印的图像认证。另外,该方法及系统使用了基于像素域的嵌入机制和基于压缩域的提取机制,可以有效抵制亮度和对比度变化的操作,同时对其他操作表现出良好的脆弱性。

    基于yolov4的口罩检测方法
    35.
    发明授权

    公开(公告)号:CN113762201B

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202111088283.6

    申请日:2021-09-16

    申请人: 深圳大学

    摘要: 本发明实施例公开了一种基于yolov4的口罩检测方法,包括:步骤1:采集公共场合下人们佩戴口罩和未佩戴口罩的图像,制作训练集;步骤2:构建预设YOLOV4目标检测模型;步骤3:将训练集放入预设YOLOV4目标检测模型中训练;步骤4:通过所述训练后的预设YOLOV4目标检测模型对待检测视频流或图片进行检测,判断视频流或图片中的每一个人脸目标是否佩戴口罩。本发明针对口罩佩戴检测的一般场景,采用对Backbone网络部分更改为MobileNetV3结构,使用深度可分离卷积代替整个网络结构中的普通卷积,MobileNetV3结构体积小、计算效率高,对MobileNetV3结构里的SE注意力机制模块更改为CA注意力机制,将位置信息嵌入到通道注意力中,增强特征表达能力,加强对图片或视频区域的口罩检测。

    一种自然场景图像文本检测方法、存储介质及终端设备

    公开(公告)号:CN111242125B

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202010040806.9

    申请日:2020-01-14

    申请人: 深圳大学

    摘要: 本发明公开一种自然场景图像文本检测方法、存储介质及终端设备,方法包括步骤:采用深度卷积神经网络模型对待检测图像进行特征提取处理,得到四个阶段的基本特征图;对所述四个阶段的基本特征图进行融合处理,得到三个阶段的深度融合特征图;采用改进的Inception模块对所述三个阶段的深度融合特征图进行聚合操作,得到文本区域概率预测特征图和文本区域位置预测特征图;对所述文本区域概率预测特征图和所述文本区域位置预测特征图进行算法处理,得到自然场景图像中文本的位置。本发明利用多阶段的特征图进行融合,将深度卷积神经网络早期阶段的图像特征信息用于最终的特征图聚合,可有效提高自然场景图像文本检测的准确率。

    一种基于神经网络的图像超分辨率重建方法及设备

    公开(公告)号:CN111429352B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202010221409.1

    申请日:2020-03-26

    申请人: 深圳大学

    摘要: 本发明提供了一种基于神经网络的图像超分辨率重建方法及设备,通过在超分网络中构建感受野与通道融合模块,所述感受野与通道融合模块包含多个含有感受野融合单元和通道信息融合单元的信息融合组。通过各个信息融合组中的感受野融合单元和通道信息融合单元对输入的特征图进行迭代信息融合,最后得到重建出的超分辨率图像。其中,利用感受野融合单元提升网络感受野,提高了网络对输入图像信息中不同区域信息密度差别的适应性,以及通过通道信息融合单元提供更多特征信息,缓解空间特征提取的压力,加快网络训练速度,提高网络效率,因此提升网络的自适应能力和鲁棒性。

    基于LFFD的口罩检测方法
    38.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113762200A

    公开(公告)日:2021-12-07

    申请号:CN202111088278.5

    申请日:2021-09-16

    申请人: 深圳大学

    IPC分类号: G06K9/00 G06K9/62 G06N3/04

    摘要: 本发明实施例公开了一种基于LFFD的口罩检测方法,包括:步骤1:制作训练集;步骤2:构建预设的SP‑LFFD人脸检测网络和分类网络,并进行训练;步骤3:先将输入的图片进行人脸检测,然后获得人脸位置后再送入分类网络判断输入的图片的每一个人脸目标是否佩戴口罩;其中,预设的SP‑LFFD人脸检测网络包括25个卷积层,分为4个部分,各卷积层采用基于Split的SPConv卷积单元代替常规卷积。本发明针对口罩佩戴检测场景采用LFFD检测框架和Resnet18图像分类,采用SPConv卷积替代常规卷积,降低常规卷积中的冗余信息,可以大幅度提升推理速度,同时采用ResNet18网络对检测到的人脸目标进行二分类,判断是否佩戴口罩。整体网络结构模型小,计算效率高。

    一种自然场景图像文本检测方法、存储介质及终端设备

    公开(公告)号:CN111242125A

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN202010040806.9

    申请日:2020-01-14

    申请人: 深圳大学

    IPC分类号: G06K9/32 G06K9/62 G06N3/04

    摘要: 本发明公开一种自然场景图像文本检测方法、存储介质及终端设备,方法包括步骤:采用深度卷积神经网络模型对待检测图像进行特征提取处理,得到四个阶段的基本特征图;对所述四个阶段的基本特征图进行融合处理,得到三个阶段的深度融合特征图;采用改进的Inception模块对所述三个阶段的深度融合特征图进行聚合操作,得到文本区域概率预测特征图和文本区域位置预测特征图;对所述文本区域概率预测特征图和所述文本区域位置预测特征图进行算法处理,得到自然场景图像中文本的位置。本发明利用多阶段的特征图进行融合,将深度卷积神经网络早期阶段的图像特征信息用于最终的特征图聚合,可有效提高自然场景图像文本检测的准确率。

    一种微型弹簧的质量检测系统、方法及装置

    公开(公告)号:CN108993917A

    公开(公告)日:2018-12-14

    申请号:CN201810317435.7

    申请日:2018-04-10

    申请人: 深圳大学

    IPC分类号: B07C5/10 B07C5/02 B07C5/36

    摘要: 本发明适用弹簧生产自动化领域,提供了一种微型弹簧的质量检测系统、方法及装置,该系统包括:机柜、上料组件、机械手取料组件、检测组件、不良品分选组件、良品出料组件、视觉检测设备以及可编程逻辑控制器,当接收到对待测微型弹簧进行质量检测的请求时,首先控制检测相机对待测微型弹簧进行弹簧图像采集,然后控制视觉检测设备对采集到的弹簧图像进行产品识别以及尺寸检测,得到对应的质量检测结果,将该质量检测结果发送给可编程逻辑控制器,最后控制可编程逻辑控制器根据质量检测结果发送处理信号给良品出料组件或者不良品分选组件,以对待测微型弹簧进行相应的处理,从而提高了微型弹簧质量检测的自动化程度,进而提高了质量检测的效率。