-
公开(公告)号：CN106056627B
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201610370411.9
申请日：2016-05-30
申请人： 河海大学
摘要： 本发明公开了一种基于局部鉴别性稀疏表示模型的鲁棒目标跟踪算法，首先，从第一帧图像中截取待跟踪目标的多个不同模板，对各模板进行分块，并将所有模板中处于相同对应位置的子块视为一个样本类别；其次，用HOG特征提取方法对各图像块进行特征提取，并用LC‑KSVD算法进行鉴别性字典学习；然后，将局部鉴别性稀疏表示模型加入到均值漂移框架中来预测目标所在的位置；最后，为了克服在跟踪过程中目标外观的变化，提出了一种字典在线更新方法，以实现对目标的持续性建模。本发明不仅利用了目标图像块各自本身的特征，还通过引入不同类别图像块之间的鉴别信息来对目标外观进行建模以实现对目标的跟踪，故具有更强的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN106067041B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201610393186.0
申请日：2016-06-03
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种改进的基于稀疏表示的多目标检测方法，首先提取训练样本的HOG特征，并采用K‑SVD算法对其进行稀疏表示得过完备字典D；然后采用滑动窗口和多尺度策略遍历待检测图像，提取各图像子块的HOG特征，并基于过完备字典D进行稀疏表示；第三，利用重构误差的差异结合自适应阈值设定方法实现对多个目标的初步定位；最后，设计了一种窗口合并策略，对多个目标进行精确检测。本发明中提出的窗口合并策略，利用窗口中心位置及窗口尺寸，对多个目标定位窗口进行区分，使它们分别准确对应所属的目标；然后，利用重构误差，将同一目标对应的多个重叠定位窗口进行有效合并，保证了目标的鲁棒及精确性检测。
-
-
公开(公告)号：CN107203977A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710346559.3
申请日：2017-05-17
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了一种基于暗原色先验和稀疏表示的水下图像复原方法，该方法首先利用暗原色先验理论计算水下图像暗原色，然后用基于稀疏表示模型的去噪方法处理暗原色，同时可以优化水体透射率的求解，接着再用引导滤波细化透射率；从暗原色图中选取亮度较大的一些像素点，然后从原始水下图像对应位置找到亮度最大的像素点的灰度值作为水体的光照强度，利用求得的水体透射率和水体光强，从而实现水下图像复原。利用本发明提出的方法复原后的水下图像清晰度更高，也更好的抑制了水下图像含有的噪声。
-
公开(公告)号：CN106067041A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201610393186.0
申请日：2016-06-03
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6256 , G06K9/6249
摘要： 本发明公开了一种改进的基于稀疏表示的多目标检测方法，首先提取训练样本的HOG特征，并采用K‑SVD算法对其进行稀疏表示得过完备字典D；然后采用滑动窗口和多尺度策略遍历待检测图像，提取各图像子块的HOG特征，并基于过完备字典D进行稀疏表示；第三，利用重构误差的差异结合自适应阈值设定方法实现对多个目标的初步定位；最后，设计了一种窗口合并策略，对多个目标进行精确检测。本发明中提出的窗口合并策略，利用窗口中心位置及窗口尺寸，对多个目标定位窗口进行区分，使它们分别准确对应所属的目标；然后，利用重构误差，将同一目标对应的多个重叠定位窗口进行有效合并，保证了目标的鲁棒及精确性检测。
-
公开(公告)号：CN106683055A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611127346.3
申请日：2016-12-09
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06T5/00
CPC分类号： G06T5/003 , G06T2207/10004 , G06T2207/20081
摘要： 本发明公开了一种基于退化模型和群稀疏的雾天图像复原方法，该方法首先在研究了雾天大气散射模型的基础上，分析总结了各像素点的深度变化规律和因大气光散射造成的像素点的亮度变化规律，由此设计了雾天图像退化算子，并构建了雾天退化模型。然后，在退化模型的基础上，利用群稀疏表示方法训练得到每个群对应的群字典，接着利用SBI方法进行稀疏系数的求解，最终复原后的图像通过群字典和稀疏系数表示出来。本发明将提出的雾天退化模型与群稀疏表示方法相结合，计算图像复原结果，充分利用了图像的局部稀疏性和非局部自相似性，保证复原后的雾天图像具有良好的对比度和清晰度。
-
公开(公告)号：CN106056627A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610370411.9
申请日：2016-05-30
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06T7/20
CPC分类号： G06T7/20 , G06T2207/10016 , G06T2207/20081
摘要： 本发明公开了一种基于局部鉴别性稀疏表示模型的鲁棒目标跟踪算法，首先，从第一帧图像中截取待跟踪目标的多个不同模板，对各模板进行分块，并将所有模板中处于相同对应位置的子块视为一个样本类别；其次，用HOG特征提取方法对各图像块进行特征提取，并用LC‑KSVD算法进行鉴别性字典学习；然后，将局部鉴别性稀疏表示模型加入到均值漂移框架中来预测目标所在的位置；最后，为了克服在跟踪过程中目标外观的变化，提出了一种字典在线更新方法，以实现对目标的持续性建模。本发明不仅利用了目标图像块各自本身的特征，还通过引入不同类别图像块之间的鉴别信息来对目标外观进行建模以实现对目标的跟踪，故具有更强的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN205029942U
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201520817928.9
申请日：2015-10-20
申请人： 河海大学
IPC分类号： H05B37/02
CPC分类号： Y02B20/42 , Y02B20/445 , Y02B20/48
摘要： 本实用新型公开了一种基于单片机的教室照明系统，它包括人数检测模块，光强检测模块和显示模块。其中：人数检测模块是由激光对管电路和红外热释电传感器在一起共同完成对教室人数实时准确的检测。光强检测电路主要由光敏电阻、滑动变阻器和比较器构成。显示模块主要是包括数码管显示和显示屏显示，数码管用于显示此时教室的人数，而显示屏则是用于显示此时的时间以及此时教室里亮了几盏灯。根据教室的人数，再由一盏灯可以提供的照明范围，就可以利用单片机控制教室里此时该亮几盏灯。本实用新型可以精确检测进入教室的人数，特别是解决了两个人同时进入教室的情况，再结合光强检测电路实现对教室灯光的智能控制，给教室管理人员带来了很大的方便。
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
8 条记录 (耗时 0.02 秒)
