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公开(公告)号：CN109101939B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201810964649.3
申请日：2018-08-23
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明适用于交通监控领域，提供了一种车辆运动状态的确定方法，包括：获取目标车辆在检测区域的检测视频中的位置集合；根据所述位置集合中的坐标信息确定所述目标车辆的位移矢量，以所述位移矢量确定所述目标车辆的运动轨迹；根据所述目标车辆的运动轨迹，采用模糊运动状态来确定所述目标车辆的运动状态。本发明实施例通过模糊运动状态来衡量目标车辆的运动状态，能够在目标车辆的轨迹时刻变化时，在检测区域中确定目标车辆的运动状态。
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公开(公告)号：CN111897364A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010821003.7
申请日：2020-08-14
申请人： 深圳大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种无人机区域轨迹规划方法、装置及可读存储介质。该方法包括：获取无人机的飞行区域；判断飞行区域是否为凹多边形区域；若飞行区域为凹多边形区域，将凹多边形区域划分为相互垂直的横向飞行区域和纵向飞行区域；分别规划横向飞行区域和纵向飞行区域的区域轨迹；连接区域轨迹的轨迹点，生成规划后的飞行轨迹。通过实施本发明，对规划区域的凹凸性的判断，并对飞行区域进行划分，从而避免产生间隔区域，解决现有的直接往返飞行，但对无人机航行轨迹没有正确规划的问题，对不同区域的飞行区域的轨迹进行连接，完成轨迹规划，对凹多边形区域规划出最优的飞行轨迹，无人机正常作业时，提升作业效率，节约作业时间。
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公开(公告)号：CN110197116B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201910299663.0
申请日：2019-04-15
申请人： 深圳大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种人体行为识别方法、装置及计算机可读存储介质，其中，本发明能够使用骨架序列空间金字塔模型来建模骨架序列的空间信息，该模型有效地表示了骨架序列帧内的空间信息。其次，本发明融入帧间信息形成骨架序列的时空信息，从而本发明可以更好地将骨架序列的时空信息送入深度神经网络进行学习和分类，因此，本发明能够基于空间金字塔的思想，使用坐标系分层次地表示骨架序列的潜在空间关系并形成骨架序列的时空特征，再将时空特征送入神经网络分析，从而实现人体行为的识别。
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公开(公告)号：CN110197195B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN201910299673.4
申请日：2019-04-15
申请人： 深圳大学
IPC分类号： G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/04
摘要： 本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于李群骨架表示的深层网络系统及行为识别方法，具体涉及一种新型面向行为识别的深层网络系统及方法。其中，深层网络网络系统包括对数映射层、激励层、第一完全连接层、时间信息学习层等。本发明能从原始的深度骨架数据出发，将提取到的李群骨架特征输入到针对于李群设计的CNN网络，并在完全连接层之前将转化过的李代数特征输入到Bi‑LSTM网络(时间信息学习层)，然后将两种网络softmax层(输出层)的预测标签和得分进行融合，以此对行为进行有效的识别。
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公开(公告)号：CN110717384B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201910811059.1
申请日：2019-08-30
申请人： 深圳大学 , 深圳市坪山区大数据资源管理中心
摘要： 本发明提供一种视频交互式行为识别方法及装置，所述方法包括：根据运动距离标注主动参与者及被动参与者；利用有效的15个骨架关键关节点数据，计算相对距离特征向量；并对所述相对距离特征向量进行编码，得到表征所述交互式行为的骨架序列的彩色空间RGB图片；对所述彩色空间RGB图片进行视觉增强处理，输入到3‑stream神经网络识别所述交互式行为。根据本发明的方案，能够对交互式行为进行有效识别且交互式行为识别准确率高、效率高。
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公开(公告)号：CN110197195A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910299673.4
申请日：2019-04-15
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于李群骨架表示的深层网络系统及行为识别方法，具体涉及一种新型面向行为识别的深层网络系统及方法。其中，深层网络网络系统包括对数映射层、激励层、第一完全连接层、时间信息学习层等。本发明能从原始的深度骨架数据出发，将提取到的李群骨架特征输入到针对于李群设计的CNN网络，并在完全连接层之前将转化过的李代数特征输入到Bi-LSTM网络(时间信息学习层)，然后将两种网络softmax层(输出层)的预测标签和得分进行融合，以此对行为进行有效的识别。
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公开(公告)号：CN110197116A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910299663.0
申请日：2019-04-15
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明公开了一种人体行为识别方法、装置及计算机可读存储介质，其中，本发明能够使用骨架序列空间金字塔模型来建模骨架序列的空间信息，该模型有效地表示了骨架序列帧内的空间信息。其次，本发明融入帧间信息形成骨架序列的时空信息，从而本发明可以更好地将骨架序列的时空信息送入深度神经网络进行学习和分类，因此，本发明能够基于空间金字塔的思想，使用坐标系分层次地表示骨架序列的潜在空间关系并形成骨架序列的时空特征，再将时空特征送入神经网络分析，从而实现人体行为的识别。
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公开(公告)号：CN109063675A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810964541.4
申请日：2018-08-23
申请人： 深圳大学
CPC分类号： G06K9/00785 , G06K9/342 , G06T7/246 , G06T2207/10016 , G06T2207/30232
摘要： 本发明适用于交通监测领域，提供了一种车流密度计算方法，包括：对检测区域采集的检测图像进行二值化处理，得到二值图像；利用像素统计方法统计所述二值图像中的运行目标，得到所述检测区域的车流密度；根据所述检测区域的车流密度，采用模糊车流密度来确定所述检测区域的车流密度状态。本发明实施例采用模糊车流密度来衡量车流密度状态，解决了现有技术中无法确定检测路段的车流密度情况的问题。
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公开(公告)号：CN109063675B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201810964541.4
申请日：2018-08-23
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明适用于交通监测领域，提供了一种车流密度计算方法，包括：对检测区域采集的检测图像进行二值化处理，得到二值图像；利用像素统计方法统计所述二值图像中的运行目标，得到所述检测区域的车流密度；根据所述检测区域的车流密度，采用模糊车流密度来确定所述检测区域的车流密度状态。本发明实施例采用模糊车流密度来衡量车流密度状态，解决了现有技术中无法确定检测路段的车流密度情况的问题。
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公开(公告)号：CN110717384A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910811059.1
申请日：2019-08-30
申请人： 深圳大学 , 深圳市坪山区大数据资源管理中心
摘要： 本发明提供一种视频交互式行为识别方法及装置，所述方法包括：根据运动距离标注主动参与者及被动参与者；利用有效的15个骨架关键关节点数据，计算相对距离特征向量；并对所述相对距离特征向量进行编码，得到表征所述交互式行为的骨架序列的彩色空间RGB图片；对所述彩色空间RGB图片进行视觉增强处理，输入到3-stream神经网络识别所述交互式行为。根据本发明的方案，能够对交互式行为进行有效识别且交互式行为识别准确率高、效率高。
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