公开(公告)号：CN111428558A

公开(公告)日：2020-07-17

申请号：CN202010100452.2

申请日：2020-02-18

Applicant: 东华大学

Inventor： 孙浩 ,  葛华勇 ,  冯婷婷

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv3方法的车辆检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集包含各种车辆的图像数据，然后依据VOC数据集格式制作训练集、验证集和测试集；步骤2、构建改进的YOLOv3网络模型；利用训练集、验证集和测试集对改进的YOLOv3网络模型进行训练；利用训练好的改进的YOLOv3网络模型进行检测和模型评估。本发明操作简单，易于实现。并且可以同时检测到更多的目标，降低了漏检率。

公开(公告)号：CN110197200A

公开(公告)日：2019-09-03

申请号：CN201910327629.X

申请日：2019-04-23

Applicant: 东华大学

Inventor： 高世宇 ,  齐洁 ,  苏耀斌 ,  冯世阳 ,  孙浩 ,  周雪 ,  姚劼 ,  王辰 ,  吴雨晨 ,  杜杰 ,  邱玥 ,  朱行凯 ,  李星仪

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于机器视觉的服装电子标签生成方法，其特征在于，包括以下步骤：建立FashionNet服装特性多维度预测网络，FashionNet服装特性多维度预测网络包括向前传播部分及向后传播部分；利用DeepFashion数据集对FashionNet服装特性多维度预测网络进行训练和测试；每种特性对应的可能类别数随预测结果和该服装此特性类别的匹配程度密切相关，选取两种可能正确概率最大的类和原始预测结果供用户选择形成该件服装的电子标签。本发明提供的技术方案可以为服装推荐系统提供服装的标签输出，同时，构建预测输错问题下的视觉相似度矩阵，为用户提供一种好的标签修改途径。

公开(公告)号：CN109934833A

公开(公告)日：2019-06-25

申请号：CN201910312148.1

申请日：2019-04-18

Applicant: 东华大学

Inventor： 刘春阳 ,  邓开连 ,  徐炫辉 ,  付豪 ,  孙嘉曈 ,  孔维健 ,  王晓峰 ,  袁惠 ,  孙浩

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/90

Abstract: 本发明涉及一种基于计算机视觉的植物生长检测系统，其特征在于，包括：OpenMV3 Cam M-OV7725智能图像处理颜色识别传感器；由图像处理单元对植物图像进行处理。本发明采用计算机视觉技术获得实时新图像，结合数字图像处理，图像分析，模式识别及RGB颜色检测，主动轮廓模型等方法构建诊断模型，通过对植株形状、叶形结构、叶脉形态特征及叶片颜色来进行识别和诊断，判断植株中氮元素含量情况。

公开(公告)号：CN110245575B

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN201910425390.X

申请日：2019-05-21

Applicant: 东华大学

Inventor： 冯世阳 ,  张小璇 ,  王辰 ,  徐一可 ,  姚劼 ,  孙浩 ,  高世宇 ,  陈天悦 ,  杜杰 ,  吴晨瑄 ,  王超明

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/44 ,  G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06T7/80

Abstract: 本发明涉及一种以人体轮廓线为基础的人体体型参数捕获方法，包括以下步骤：通过红外‑彩色双目摄像头采集人体正面图像和人体侧面图像；对采集到的人体正面图像和人体侧面图像进行预处理；对预处理后的图像行边缘检测及图形形态学处理，得到红外成像的闭合轮廓曲线和彩色成像的闭合轮廓曲线；对红外成像的闭合轮廓曲线和彩色成像的闭合轮廓曲线进行轮廓提取，将两个轮廓置于同一坐标系下，并对两个轮廓的中心线进行运算，最终得到的中心轮廓曲线；对得到的中心轮廓曲线进行特征点标定，根据标定的特征点得到人体体型参数。本发明能够基本消除人体由于穿着衣服等造成的误差项。

公开(公告)号：CN110197200B

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN201910327629.X

申请日：2019-04-23

Applicant: 东华大学

Inventor： 高世宇 ,  齐洁 ,  苏耀斌 ,  冯世阳 ,  孙浩 ,  周雪 ,  姚劼 ,  王辰 ,  吴雨晨 ,  杜杰 ,  邱玥 ,  朱行凯 ,  李星仪

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于机器视觉的服装电子标签生成方法，其特征在于，包括以下步骤：建立FashionNet服装特性多维度预测网络，FashionNet服装特性多维度预测网络包括向前传播部分及向后传播部分；利用DeepFashion数据集对FashionNet服装特性多维度预测网络进行训练和测试；每种特性对应的可能类别数随预测结果和该服装此特性类别的匹配程度密切相关，选取两种可能正确概率最大的类和原始预测结果供用户选择形成该件服装的电子标签。本发明提供的技术方案可以为服装推荐系统提供服装的标签输出，同时，构建预测输错问题下的视觉相似度矩阵，为用户提供一种好的标签修改途径。

公开(公告)号：CN110245575A

公开(公告)日：2019-09-17

申请号：CN201910425390.X

申请日：2019-05-21

Applicant: 东华大学

Inventor： 冯世阳 ,  张小璇 ,  王辰 ,  徐一可 ,  姚劼 ,  孙浩 ,  高世宇 ,  陈天悦 ,  杜杰 ,  吴晨瑄 ,  王超明

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06T7/80

Abstract: 本发明涉及一种以人体轮廓线为基础的人体体型参数捕获方法，包括以下步骤：通过红外-彩色双目摄像头采集人体正面图像和人体侧面图像；对采集到的人体正面图像和人体侧面图像进行预处理；对预处理后的图像行边缘检测及图形形态学处理，得到红外成像的闭合轮廓曲线和彩色成像的闭合轮廓曲线；对红外成像的闭合轮廓曲线和彩色成像的闭合轮廓曲线进行轮廓提取，将两个轮廓置于同一坐标系下，并对两个轮廓的中心线进行运算，最终得到的中心轮廓曲线；对得到的中心轮廓曲线进行特征点标定，根据标定的特征点得到人体体型参数。本发明能够基本消除人体由于穿着衣服等造成的误差项。