公开(公告)号：CN109522838A

公开(公告)日：2019-03-26

申请号：CN201811355123.1

申请日：2018-11-14

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 李铁山 ,  王扬 ,  田野 ,  陈俊龙 ,  左毅 ,  杨赫 ,  蒋龙 ,  彭东成 ,  韩野 ,  杨晶晶 ,  肖杨

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习的安全帽图像识别算法，其特征在于具有如下步骤：S1、宽度学习系统的数据准备；S2、基于宽度学习训练安全帽图像识别模型；S3、基于宽度学习系统的安全帽图像检测机制：S31、读取步骤S1得到的图像测试集和步骤S2得到的所述安全帽图像识别模型；S32、将图像测试集中的图像输入到所述安全帽图像识别模型，获得输出值；S33、将有人但无安全帽的图片进行标记，并发出警告。本发明是基于宽度学习系统的安全帽图像识别技术，而宽度学习架构层次较浅，对计算资源要求较低使得其能够在低端设备上进行部署且不会损失太大的精度。

公开(公告)号：CN108921877A

公开(公告)日：2018-11-30

申请号：CN201810823527.2

申请日：2018-07-25

Applicant: 大连海事大学 ,  大连民族大学

Inventor： 张丹 ,  陈俊龙 ,  杨赫 ,  李铁山 ,  左毅

IPC: G06T7/246 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习的长期目标跟踪算法，包括以下步骤：建立宽度学习系统；基于宽度学习系统的跟踪和基于加速稳健特征算法的全图检测机制。本发明是基于宽度学习系统的长期目标跟踪，而宽度学习架构层次较浅，对计算资源要求较低使得其能够在低端设备上进行部署且不会损失太大的精度。本发明得到目标跟踪模型，训练速度快，重构代价小，时间成本大大降低，并且对目标跟踪过程中发生的形变、旋转、遮挡的检测也具有很大的优越性。由于本发明应用基于SURF算法的全图检测机制，针对目标完全被遮挡，宽度学习系统判断目标丢失的状态下，当目标重新出现时能够快速获取目标信息，更新目标位置，使得跟踪效果更加稳定、鲁棒、可靠。

公开(公告)号：CN108921877B

公开(公告)日：2021-07-16

申请号：CN201810823527.2

申请日：2018-07-25

Applicant: 大连海事大学 ,  大连民族大学

Inventor： 张丹 ,  陈俊龙 ,  杨赫 ,  李铁山 ,  左毅

IPC: G06T7/246 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习的长期目标跟踪方法，包括以下步骤：建立宽度学习系统；基于宽度学习系统的跟踪和基于加速稳健特征算法的全图检测机制。本发明是基于宽度学习系统的长期目标跟踪，而宽度学习架构层次较浅，对计算资源要求较低使得其能够在低端设备上进行部署且不会损失太大的精度。本发明得到目标跟踪模型，训练速度快，重构代价小，时间成本大大降低，并且对目标跟踪过程中发生的形变、旋转、遮挡的检测也具有很大的优越性。由于本发明应用基于SURF算法的全图检测机制，针对目标完全被遮挡，宽度学习系统判断目标丢失的状态下，当目标重新出现时能够快速获取目标信息，更新目标位置，使得跟踪效果更加稳定、鲁棒、可靠。