-
公开(公告)号：CN105069434B
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201510492289.8
申请日：2015-08-12
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种视频中人体动作行为识别方法，涉及计算机视觉领域。本发明针对目前基于轨迹技术的人体行为识别方法中轨迹提纯和特征表达有效性不足等问题，提出一种基于改进密集轨迹的人体行为识别方法。本发明主要包括两个创新点：一是从生物学角度通过运动显著性分析对密集轨迹进行提纯，使得提纯后的轨迹更加可靠；二是根据运动显著性值分布优化词袋模型，提高特征表达的有效性。本发明的方法在KTH和UCF sports人体动作行为测试数据集上能够取得较高的识别率。
-
公开(公告)号：CN104766285A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510187169.7
申请日：2015-04-17
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了图像处理技术领域内的一种水下降质图像的自适应增强包括：采集单幅水下彩色图像，首先对输入图像进行对数变换，其次利用基于人眼视觉特性对对数变换后的图像进行局部对比度增强处理，同时通过带权值的高斯同态滤波对对数变换后的图像进行光照估计；利用光照估计后的图像减去局部对比度增强后的图像；最后在分析去模糊图像的各通道直方图的基础上，利用基于直方图的色阶量化算法实现对多尺度Retinex增强后的图像进行颜色校正和恢复。本发明可以很好的去除由于水体吸收和颗粒物散射作用引起的图像的模糊，很好的去除水体颜色对于图像本身颜色的干扰。
-
公开(公告)号：CN104134067A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410319408.5
申请日：2014-07-07
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于智能视觉物联网的道路车辆监控系统，通过提取城市道路中车辆的视觉标签，并建立车辆视觉标签库的方法，实现道路车辆行踪的智能监控功能。主要由多个智能视觉传感节点、中央服务器和中央数据库组成。智能视觉传感节点提取道路车辆的车牌号码、车标、车型、车身颜色作为视觉标签，发送到中央服务器分析和处理，并存储在中央数据库中，以供PC客户机软件进行车辆监控处理。此智能视觉传感节点主要以嵌入式处理器Cortex-A8为核心，外接USB高清摄像机，并运行基于OpenCV视觉库的车辆标签提取算法。本发明具有较强的稳定性和实时性，具有较高的应用价值。
-
公开(公告)号：CN104766284B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201510187168.2
申请日：2015-04-17
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种水下彩色模糊图像的复原方法，包括：采用中值滤波的方法实现图像的光照均匀化操作；依据暗原色先验理论建立水下光学图像成像模型I(x,y)＝J(x，y)t(x，y)+A(1‑t(x，y))；通过自适应求解水体光强A，利用双边滤波法求解水体透射率t(x,y)，将A和t(x,y)代入水下光学图像成像模型，得到去模糊图像t0为水体透射率下限值；最后对去模糊图像的每个颜色通道直方图分析的基础上，对每个通道的中间灰度区进行量化处理。本发明可以很好的去除由于水体吸收和颗粒物散射作用引起的图像的模糊，很好的去除水体颜色对于图像本身颜色的干扰。
-
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104766284A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510187168.2
申请日：2015-04-17
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种水下彩色模糊图像的复原方法，包括：采用中值滤波的方法实现图像的光照均匀化操作；依据暗原色先验理论建立水下光学图像成像模型I(x,y)＝J(x，y)t(x，y)+A(1-t(x，y))；通过自适应求解水体光强A，利用双边滤波法求解水体透射率t(x,y)，将A和t(x,y)代入水下光学图像成像模型，得到去模糊图像t0为水体透射率下限值；最后对去模糊图像的每个颜色通道直方图分析的基础上，对每个通道的中间灰度区进行量化处理。本发明可以很好的去除由于水体吸收和颗粒物散射作用引起的图像的模糊，很好的去除水体颜色对于图像本身颜色的干扰。
-
公开(公告)号：CN105023008B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201510485917.X
申请日：2015-08-10
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉显著性及多特征的行人再识别方法。该方法包括：快速检测视频中行人目标；利用显著性检测算法分割出行人区域，提取目标区域的空间直方图；利用SCA方法将人体分割成头、躯干和腿三部分，分别提取躯干和腿部的颜色、位置、形状及纹理特征；采用改进的JSD相似度度量准则计算空间直方图的相似度，进行目标初识别；利用高斯函数计算区域特征集的相似性，得到最终的识别结果。本发明提供的方法可以在不同的背景环境以及摄像头设置下实现在多摄像头网络中对特定行人的长期跟踪与监控。实现对监控视频智能化处理，对视频中异常状况及时做出反应，同时可以节省大量人力物力。
-
公开(公告)号：CN105069434A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510492289.8
申请日：2015-08-12
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00711 , G06K9/00335
Abstract: 本发明公开了一种视频中人体动作行为识别方法，涉及计算机视觉领域。本发明针对目前基于轨迹技术的人体行为识别方法中轨迹提纯和特征表达有效性不足等问题，提出一种基于改进密集轨迹的人体行为识别方法。本发明主要包括两个创新点：一是从生物学角度通过运动显著性分析对密集轨迹进行提纯，使得提纯后的轨迹更加可靠；二是根据运动显著性值分布优化词袋模型，提高特征表达的有效性。本发明的方法在KTH和UCF sports人体动作行为测试数据集上能够取得较高的识别率。
-
公开(公告)号：CN105023008A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510485917.X
申请日：2015-08-10
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00778
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉显著性及多特征的行人再识别方法。该方法包括：快速检测视频中行人目标；利用显著性检测算法分割出行人区域，提取目标区域的空间直方图；利用SCA方法将人体分割成头、躯干和腿三部分，分别提取躯干和腿部的颜色、位置、形状及纹理特征；采用改进的JSD相似度度量准则计算空间直方图的相似度，进行目标初识别；利用高斯函数计算区域特征集的相似性，得到最终的识别结果。本发明提供的方法可以在不同的背景环境以及摄像头设置下实现在多摄像头网络中对特定行人的长期跟踪与监控。实现对监控视频智能化处理，对视频中异常状况及时做出反应，同时可以节省大量人力物力。
-
公开(公告)号：CN104992189A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510434598.X
申请日：2015-07-22
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6276
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习网络模型的鱼群异常行为识别方法，属于图像处理技术领域。利用互信息提取最具代表性的图像分块改进深度学习模型，结合时空卷积，对鱼群的行为进行判断，得到鱼群所处的状态。本发明提供的方法可以监控水下鱼群的生长状况，根据深度学习网络输出反馈鱼群所处行为，进行针对性处理，为水产养殖的监控与预警提供重要的方法和手段。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.018 seconds)
