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公开(公告)号:CN116844108A
公开(公告)日:2023-10-03
申请号:CN202310733658.2
申请日:2023-06-20
IPC分类号: G06V20/52 , G08B31/00 , G08B21/02 , G06V20/40 , G06V10/20 , G06V10/28 , G06V10/34 , G06V10/82
摘要: 一种人群密度异常预警与安全应急响应方法,属于公共安全领域。本发明通过使用适当大小的高斯核,将原始图像中的人头区域映射到密度图中的对应位置生成的人群密度图,能够通过对人群密度图目标区域进行积分求和来获取该区域的人数,降低计算的复杂程度,提高计算的效率及准确率。通过对标记的密集子区域进行膨胀操作、腐蚀、连通处理,将连续的区域合并为一个整体,使得标记的密集子区域更加紧凑、连续,减少误判的可能性,提高后续处理的准确性。本发明适用于公共交通等领域,能够快速、自动地识别和标记出人群密集区域大大提高监控系统的效率和准确性,帮助监控人员及时掌握人群密集区域的情况,及时采取措施保障公共安全。
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公开(公告)号:CN113436039A
公开(公告)日:2021-09-24
申请号:CN202110754933.X
申请日:2021-07-02
申请人: 北京理工大学
摘要: 本发明涉及在线课程(Massive open online course,MOOC),尤其涉及在线授课过程中对于学生学习状态的跟踪与教学效果评估问题的检测方法,属于计算机视觉领域。由于眼球的运动状态与学生的听课状态直接相关,本发明的远程教育中基于眼动仪的学生课堂专注状态检测方法,利用眼动仪实时跟踪眼球运动轨迹,使用学生上课专注状态检测模型网络模型,根据眼球运动轨迹特征数据识别出学生听课状态,能实时、精确地识别学生在MOOC授课过程中上课状态。与传统方法相比本发明在对慕课中学生听课专注状态的识别方面更具有有效性和准确性。
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