-
公开(公告)号：CN111832388A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010441677.4
申请日：2020-05-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆行驶中交通标志检测与识别方法及系统，其中检测与识别方法包括：1、构建第一图像数据集、第二图像数据集和第三样本集；建立交通标志检测模型，用第一图像数据集进行训练与测试；建立基于标准VGG 19的交通标志特征提取与识别网络，用第二图像数据集和第三样本集进行分部训练与测试；2、逐帧检测车辆行驶中采集的视频图像中的交通标志，当检测到时，记该帧为k帧；3、获取k+1帧和k+2帧，分别计算其中交通标志矩形外包围盒内的图像和和外包围盒位置信息；4、提取k帧、k+1帧、k+2帧中交通标志矩形外包围盒内图像的特征；5、进行特征融合，得到融合特征；6、将融合特征输入交通标志识别子网进行识别。该方法能够获得较精确的检测识别效果。
-
公开(公告)号：CN109086743A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810984561.8
申请日：2018-08-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/46 , H04N19/122 , H04N19/137 , H04N19/169 , H04N19/55 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种基于HEVC压缩视频的车道线检测方法，包括步骤：S1、从HEVC压缩视频的码流中提取I帧编码视频的编码单元结构、变换单元结构、帧内预测模式及DCT系数；S2、根据编码单元结构的尺寸，计算编码单元结构中每一行编码树单元的编码单元块数量，以实现对车道线道路区域的提取；S3、根据DCT系数中的交流分量确定所述变换单元结构中的变换单元块所对应的边缘模型；S4、计算所有边缘块的边缘方向、边缘强度和边缘偏移量，以得到边缘检测图；S5、采用基于方向优先级的搜索规则搜索边缘检测图，并基于帧内预测模式检测出车道线的具体位置；本发明可避免不必要的视频解码过程，减少计算复杂度。
-
公开(公告)号：CN103347188B
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201310315540.4
申请日：2013-07-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/30 , H04N19/177 , H04N19/176 , H04N19/625
Abstract: 本发明公开了一种分布式视频编码非关键帧压缩感知编解码方法。该方法根据重构关键帧中图像块的DCT系数特性，为非关键帧中对应图像块压缩感知计算所需要的测量值数目，根据需要的测量数目将图像块划分为不同的类型，依据图像块的类型选择不同编码方式。本发明降低了分布式视频编码非关键帧压缩感知编解码的复杂度，提高了非关键帧重构图像的质量。
-
公开(公告)号：CN103747279A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310580892.2
申请日：2013-11-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N21/2347 , H04N21/4405 , H04N21/4623 , H04N21/647
CPC classification number: H04L9/3073
Abstract: 本发明公开了一种云存储共享编码视频加密与访问控制策略更新方法，该方法是在编码视频数据上载到云中之前，将编码视频数据分为关键数据和非关键数据；对关键数据采用CP-ABE进行加密，加密后密文关联了访问控制策略，规定了具有哪些属性的用户能够访问本视频；当更新访问控制策略时，只需要从云中取回关键数据包解密后用新的访问控制策略重新加密；本发明有效地减小了编码视频的加密数据量及访问控制策略更新的通信负担和计算资源消耗。
-
公开(公告)号：CN103390040A
公开(公告)日：2013-11-13
申请号：CN201310300214.6
申请日：2013-07-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种视频拷贝检测方法，属于图像与视频处理技术领域。该方法首先提取视频各关键帧图像的SIFT特征点，并将该图像分别分成4x2,2x4两种等大小矩形区域，再统计图像不同区域内SIFT特征点的数量，根据块间特征点数的顺序度量到图像的OM特征，构成两个1*8维特征向量代表该关键帧的特征，选择2*4和4*2中距离比较小的一个作为视频帧间的距离。计算N帧查询视频与参考视频子序列间的平均距离，与阈值比较来判断是否是拷贝。使用该方法能够提高视频拷贝检测对各种拷贝变化的鲁棒性，同时避免了SIFT的128维特征匹配，降低拷贝检测的复杂度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112800879B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110051940.3
申请日：2021-01-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车载视频的前方车辆位置预测方法，包括：构建基于编解码框架的车辆位置预测模型，用于根据前车包围框和包围框内光流的历史数据、本车运动信息的预测数据，预测前车的位置和尺度；构建样本集并对车辆位置预测模型进行训练；获取车载视频；对视频帧进行车辆检测与跟踪并计算光流，得到前车的包围框序列和光流序列；预测本车的运动信息，构成运动预测序列；截取当前时刻t前的T个视频帧中前车包围框、包围框内的光流，和t后的△个视频帧中本车运动信息预测值，输入车辆位置预测模型，得到前车在t后的△个视频帧中的包围框序列，预测出前车的位置和尺度。该方法仅基于行车记录仪拍摄的视频信息，能够实时对前车位置和尺度做出预测。
-
公开(公告)号：CN110458084B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN201910719638.3
申请日：2019-08-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于倒置残差网络的人脸年龄估计方法，包括以下步骤：步骤1：对人脸数据集进行人脸检测、人脸对齐等预处理；步骤2：将数据集划分为训练集和测试集；步骤3：对训练集进行数据增强操作，作为训练样本的输入；步骤4：建立一个基于倒置残差的网络模型；步骤5：将数据增强后的训练样本作为模型的输入，利用反向传播最小化损失函数，训练得到最终的基于倒置残差网络的目标训练模型；步骤6：用测试集测试步骤5得到的目标训练模型，得出被测人脸图像的年龄估计。本发明摒弃了传统深度学习网络模型，采用了基于倒置残差的网络模型进行人脸年龄估计，在不降低年龄估计精度的前提下，大大减少了网络模型的参数，显著提高了其性能。
-
公开(公告)号：CN109344704A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201810979041.8
申请日：2018-08-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于行车方向与车道线夹角的车辆变道行为检测方法，包括以下步骤：步骤一：从车载视频图像中提取道路区域图像并进行二值化；步骤二：基于梯度方向最大原则，从二值化后的道路区域图像中提取左右两侧车道线；步骤三：检测左右两侧车道线的颜色和类型；步骤四：检测车辆行进方向与左右两侧车道线的夹角，判断车辆与左右两侧车道线的关系；步骤五：检测车辆变道行为。本发明的优点是：能从车载视频图像中提取的车辆与所在车道的两侧车道线的角度关系来判断车辆是否变道，从而能通过正确分析车载视频中驾驶人的变道行为习惯信息来为个性化保率提供参考，适用场景广阔。
-
公开(公告)号：CN106710142A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710045755.7
申请日：2017-01-20
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G08B21/043 , G08B25/08 , G08B25/10
Abstract: 本发明公开了面向智能手机的摔倒行为视觉检测系统，包括集成在智能手机终端上的室内场景视频数据采集模块，摔倒行为视觉检测模块，报警模块以及显示模块,所述模块之间通过以下步骤协同工作：步骤1，室内场景视频数据采集模块通过摄像功能采集室内场景图像数据；步骤2，摔倒行为视觉检测模块进行多特征融合摔倒行为视觉检测；步骤3，在显示模块的终端显示屏上显示经过步骤1和2后的效果图像，如果检测到有摔倒行为发生，即刻通过报警模块进行报警，报警信息是通过智能手机终端上的移动互联网通信模块2G/3G/4G或者互联网模块wifi传递给用户。本发明可以充分利用闲置智能手机来帮助用户及时可靠获取室内独处老人的摔倒信息，具有低成本高效率的优势。
-
公开(公告)号：CN103390040B
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201310300214.6
申请日：2013-07-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种视频拷贝检测方法，属于图像与视频处理技术领域。该方法首先提取视频各关键帧图像的SIFT特征点，并将该图像分别分成4x2,2x4两种等大小矩形区域，再统计图像不同区域内SIFT特征点的数量，根据块间特征点数的顺序度量到图像的OM特征，构成两个1*8维特征向量代表该关键帧的特征，选择2*4和4*2中距离比较小的一个作为视频帧间的距离。计算N帧查询视频与参考视频子序列间的平均距离，与阈值比较来判断是否是拷贝。使用该方法能够提高视频拷贝检测对各种拷贝变化的鲁棒性，同时避免了SIFT的128维特征匹配，降低拷贝检测的复杂度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
34
records
(took 0.022 seconds)
