公开(公告)号：CN107122698A

公开(公告)日：2017-09-01

申请号：CN201610569831.X

申请日：2016-07-19

Applicant: 安徽大学

Inventor： 李腾 ,  赵红波 ,  王妍 ,  方刚

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的电影院实时上座率统计方法，通过在电影院银幕上方安置高清摄像机和红外摄像机配合采集的监控视频中读取图像，利用预先训练好的观众模版检测并统计上座率，其能够通过单一模型快速准确的检测出每个座位的入座情况，实际测试中本发明的检测准确率达到99.2%以上。

公开(公告)号：CN106564466A

公开(公告)日：2017-04-19

申请号：CN201510656302.9

申请日：2015-10-12

Applicant: 安徽大学

Inventor： 李腾 ,  李兰影 ,  方刚 ,  王妍

IPC: B60R25/102 ,  B60R25/30

CPC classification number: B60R25/102 ,  B60R25/305

Abstract: 本发明公开一种基于行为检测的汽车防盗报警系统，包括设置于车辆内车辆防盗系统、中央处理系统、汽车车顶内安装360度全景摄像头，以及移动终端，当汽车停驻时，摄像头启动，并根据异常行为特征库对摄像头拍摄的视频进行异常行为检测，并对异常行为进行分析检测，当检测到异常行为时可根据威胁基本采取相应措施；检测到陌生人靠近停留可采取预警，进一步检测其行为，当检测到划车、泼油漆等行为，则通过中央处理系统通知通过车主的移动终端，并将视频实施发送至车主以留证；当检测到撬门等行为，则通知车主，并将视频实施发送至车主以留证，同时将发动机灯电路锁死，并启动GPS，以防止汽车被盗；本发明能到做到对车辆及车内物品的双重防盗，并能主动预警、留证。具有很高的市场应用价值。

公开(公告)号：CN106971544B

公开(公告)日：2019-07-16

申请号：CN201710339106.8

申请日：2017-05-15

Applicant: 安徽大学 ,  淮南联合大学

Inventor： 王妍 ,  李飞凤 ,  李腾 ,  方刚

IPC: G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种直接利用静态图像来检测车辆拥堵的方法，其包括步骤：数据预处理；多任务卷积神经网络训练；检测图像；车辆排队长度及拥堵判定。通过数据预处理确定图像视角、车辆数和车辆密集度。将样本图像通过原始RGB图像转换后的灰色图像和光照不变图像，作为多任务卷积神经网络的输入，来训练多任务卷积神经网络，对图像视角、车辆数和车辆密集度并行进行训练。将待检测图像输入训练后的多任务卷积神经网络，得到与待检测图像相对应的图像视角、车辆数和车辆密集度或其组合信息。根据图像视角、车辆数和车辆密集度综合判断车辆拥堵情况。本发明不需要识别车辆移动过程，直接利用静态图像即可得到车辆数目实现拥堵检测的判定。

公开(公告)号：CN106971544A

公开(公告)日：2017-07-21

申请号：CN201710339106.8

申请日：2017-05-15

Applicant: 安徽大学 ,  淮南联合大学

Inventor： 王妍 ,  李飞凤 ,  李腾 ,  方刚

IPC: G08G1/01

CPC classification number: G08G1/0133

Abstract: 本发明公开了一种直接利用静态图像来检测车辆拥堵的方法，其包括步骤：数据预处理；多任务卷积神经网络训练；检测图像；车辆排队长度及拥堵判定。通过数据预处理确定图像视角、车辆数和车辆密集度。将样本图像通过原始RGB图像转换后的灰色图像和光照不变图像，作为多任务卷积神经网络的输入，来训练多任务卷积神经网络，对图像视角、车辆数和车辆密集度并行进行训练。将待检测图像输入训练后的多任务卷积神经网络，得到与待检测图像相对应的图像视角、车辆数和车辆密集度或其组合信息。根据图像视角、车辆数和车辆密集度综合判断车辆拥堵情况。本发明不需要识别车辆移动过程，直接利用静态图像即可得到车辆数目实现拥堵检测的判定。