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公开(公告)号：CN106023258B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201610357287.2
申请日：2016-05-26
申请人： 南京工程学院
IPC分类号： G06T7/254
摘要： 本发明提供一种改进的自适应高斯混合模型运动目标检测方法，初始化高斯分布和参数，对k个高斯分布按照权值ωi,t的大小进行排序，其中i∈[1,K]；更新分布，依据是否与现有高斯分布匹配，进行更新，包括更新高权重分布、合并权重接近分布、删除低权重分布、增添新分布；该种改进的自适应高斯混合模型运动目标检测方法，学习率和模型分布数的取值进行更新，解决数据冗余的问题；同时，对参数取值进行更新，能够更好的适应环境变化。该方法为基于计算机视频图像处理技术的运动目标检测算法，能够应用于实时视频处理系统，为车辆检测或火灾监测奠定关键性的理论与应用基础，具有非常好的应用前景。
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公开(公告)号：CN106023258A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610357287.2
申请日：2016-05-26
申请人： 南京工程学院
IPC分类号： G06T7/20
摘要： 本发明提供一种改进的自适应高斯混合模型运动目标检测方法，初始化高斯分布和参数，对k个高斯分布按照权值ωi,t的大小进行排序，其中i∈[1,K]；更新分布，依据是否与现有高斯分布匹配，进行更新，包括更新高权重分布、合并权重接近分布、删除低权重分布、增添新分布；该种改进的自适应高斯混合模型运动目标检测方法，学习率和模型分布数的取值进行更新，解决数据冗余的问题；同时，对参数取值进行更新，能够更好的适应环境变化。该方法为基于计算机视频图像处理技术的运动目标检测算法，能够应用于实时视频处理系统，为车辆检测或火灾监测奠定关键性的理论与应用基础，具有非常好的应用前景。
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公开(公告)号：CN105184806A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510666659.5
申请日：2015-10-15
申请人： 南京工程学院
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T7/0002 , G06T2207/20064 , G06T2207/30168
摘要： 本发明提供一种度量图像模糊程度的方法，包括以下步骤：I、进行所述图像的二维正交小波变换；II、确定所述图像的二值化对应的子代系数，判定所述图像的边缘活动度；III、将所述图像分块，确定每块图像块的边缘清晰活动度，根据边缘清晰活动度所述提取所述图像的平滑区域；IV、确定所述图像块的标准差并进行归一化处理，根据所述标准差确定所述图像的模糊度。该方法基于小波变换图像处理技术，将图像均分后再归类为平滑区域和非平滑区域；在考虑不同方向的高频信号的同时，将图像按一定方法进行加权处理，最终计算出整幅图像的模糊程度。具有一定的客观性，能够较准确地反映人的视觉对图形模糊程度的度量。
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公开(公告)号：CN104766371A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510173408.3
申请日：2015-04-13
申请人： 南京工程学院
IPC分类号： G06T17/30
摘要： 本发明提供一种大规模场景中物体碰撞检测方法，包括以下步骤：步骤一，建立AABB包围盒；步骤二，降维处理；步骤三，获取动态列表；步骤四，碰撞检测计算。综合使用Sweep and Prune算法，通过对扫描三维场景中运动物体状态，剔除未来不会发生碰撞的物体，从而大大减少了碰撞检测的计算量，加快了物理引擎的实时渲染效率。本项发明技术是将目前计算机视觉，物理引擎技术领域最新的研究成果引入到输电线路巡视仿真培训系统中，在高效大规模场景碰撞检测算法的基础上，为学员展现了一个高仿真，可交互，深入沉浸的虚拟输电线路巡视培训环境。本项发明将为电力系统仿真培训中碰撞检测技术和物理引擎技术奠定关键性的理论与应用基础，具有非常好的应用前景。
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公开(公告)号：CN105303536A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510835223.4
申请日：2015-11-26
申请人： 南京工程学院
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明涉及一种基于加权均值滤波的中值滤波算法，将经典的均值滤波算法加以改进，再融入到中值滤波算法中去，对不同方向的像素权重进行分配，从而更大限度的实现对图像细节的保护，在处理的过程中，综合使用了多种图像处理基本方法，通过对图像椒盐噪声特点的分析，设计了一种可以多角度保存图像细节的中值滤波算法，可以应用于图像处理等领域。本项发明将为图像处理或信号滤波领域奠定关键性的理论与应用基础，具有非常好的应用前景。
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公开(公告)号：CN106228150B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201610640021.9
申请日：2016-08-05
申请人： 南京工程学院
摘要： 本发明提出一种基于视频图像的烟雾检测方法，通过对视频图像中的运动区域，从颜色、形状规则度、运动方向三个特征对运动物体进行烟雾判断，即，对输入的视频图像进行运动捕捉，获取运动区域后，分别对烟雾的颜色、形状规则度、以及运动方向三个特征对获取到的运动区域的视频图像进行烟雾匹配；最后，将匹配结果作为BP神经网络的输入层，通过BP神经网络分析法得到最终检测结果。在满足三个特征的情况下，相对于单一的特征判断方法，本方法进一步提高了烟雾判断的准确率，并增加了对蓝色烟雾的检测，可以通过对多种颜色的分析与判断，增加烟雾检测的准确率，及时地对火灾进行预警。
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公开(公告)号：CN106228150A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610640021.9
申请日：2016-08-05
申请人： 南京工程学院
CPC分类号： G06K9/00718 , G06K9/00744 , G06K9/6204 , G06N3/084
摘要： 本发明提出一种基于视频图像的烟雾检测方法，通过对视频图像中的运动区域，从颜色、形状规则度、运动方向三个特征对运动物体进行烟雾判断，即，对输入的视频图像进行运动捕捉，获取运动区域后，分别对烟雾的颜色、形状规则度、以及运动方向三个特征对获取到的运动区域的视频图像进行烟雾匹配；最后，将匹配结果作为BP神经网络的输入层，通过BP神经网络分析法得到最终检测结果。在满足三个特征的情况下，相对于单一的特征判断方法，本方法进一步提高了烟雾判断的准确率，并增加了对蓝色烟雾的检测，可以通过对多种颜色的分析与判断，增加烟雾检测的准确率，及时地对火灾进行预警。
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公开(公告)号：CN105260994A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510834291.9
申请日：2015-11-26
申请人： 南京工程学院
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明涉及一种航拍绝缘子图像的去噪方法，综合使用图像处理基本方法，通过对航拍图像噪声特点进行分析，设计了一种可以去除混有脉冲噪声和高斯噪声的航拍图像的去噪方法；本发明是将目前图像处理领域最新与经典的研究成果引入电力系统直升机巡线检测中，利用航拍图像噪声的特点，有针对性的对噪声图像进行处理；将为基于直升机航拍或机器人巡检的输电线路缺陷检测与诊断奠定关键性的理论与应用基础，具有非常好的应用前景。
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