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公开(公告)号：CN110020650A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910232421.X
申请日：2019-03-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种针对倾斜车牌的深度学习识别模型的构建方法、识别方法及装置，构建方法包括：从收集的车牌图像中确定车牌坐标，计算仿射参数；构建识别倾斜车牌的深度学习网络框架；利用收集的数据集训练定位网络，通过训练好的参数模型和车牌数据集训练车牌字符识别网络。本发明针对倾斜车牌识别提出一种基于深度学习方法的识别网络框架，可以实现大大提高倾斜车牌的识别精度的技术效果。
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公开(公告)号：CN102325133B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201110245741.2
申请日：2011-08-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于XMPP的遥感影像联合判读的方法。可扩展消息与出席协议即XMPP协议是目前主流的一种即时消息协议，它是一种基于XML的协议，具有超强的可扩展性。经过扩展以后的XMPP可以通过发送扩展的信息来处理用户的需求，实现分布在不同地理位置的遥感影像专家对遥感影像的联合解译，如进行一对多或一对一实时消息通讯、一对一文件传输、用户名及其当前在线状态的实时显示与更新，这些有利于即时网络协作活动的组织者及时了解该活动的开展状态。本发明能够有效弥补当前遥感影像联合判读中存在的不足，增强了影像判读过程中的协作性，加快了影像判读的效率，提高了影像判读的正确性。
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公开(公告)号：CN102142085B
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201110120821.5
申请日：2011-05-11
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及森林防火和数字图像处理领域，尤其涉及一种林区监控视频中运动火焰目标的鲁棒跟踪方法。本发明包括提出了使用相关元素共同决定权值的多特征融合模型来表征跟踪目标；提出了使用跟踪区域内基于目标概率的元素权值调整来处理区域内部的不连续性问题；提出了使用基于高斯混合模型概率的改进MeanShift窗口自适应算法获得当前帧中林火目标的形状变化；提出了使用基于区域内火焰像素比例的改进粒子滤波跟踪算法得到当前帧中林火目标的新位置；提出了使用结合改进粒子滤波和改进MeanShift的新跟踪算法实现林火目标的鲁棒跟踪；提出了对林区火焰在运动过程中的合并与分裂行为进行识别以实现多个林火目标的跟踪。本发明在保证实时性的前提下，相比于现有的针对林火目标的跟踪算法具有更高的跟踪精度和更好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN102663723A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210043227.5
申请日：2012-02-24
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于颜色样本与电场模型的图像分割方法。本发明把物理学中的电场理论引入颜色样本学习、模型训练与像素分类：从样本图片中选取目标区域的正样本与负样本像素数据，把颜色空间作为3D电场模型并计算每个坐标点的场强，基于贝叶斯准则推导空间中每处颜色值属于目标区域的概率，通过描述分类效果的ROC曲线寻找空间中目标的最优分割阈值，确定电场模型相关参数与合适的电场空间分辨率，利用映射表法建立索引进而实现像素的快速分类与图像分割。相比现有的直方图模型，本发明在小样本情况下也能够估算出非样本点的概率；相比现有的核密度估计法，本发明通过更多的核描述目标区域的颜色分布，能够实现精度更高且兼顾时间效率的图像分割。
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公开(公告)号：CN102142085A
公开(公告)日：2011-08-03
申请号：CN201110120821.5
申请日：2011-05-11
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及森林防火和数字图像处理领域，尤其涉及一种林区监控视频中运动火焰目标的鲁棒跟踪方法。本发明包括提出了使用相关元素共同决定权值的多特征融合模型来表征跟踪目标；提出了使用跟踪区域内基于目标概率的元素权值调整来处理区域内部的不连续性问题；提出了使用基于高斯混合模型概率的改进MeanShift窗口自适应算法获得当前帧中林火目标的形状变化；提出了使用基于区域内火焰像素比例的改进粒子滤波跟踪算法得到当前帧中林火目标的新位置；提出了使用结合改进粒子滤波和改进MeanShift的新跟踪算法实现林火目标的鲁棒跟踪；提出了对林区火焰在运动过程中的合并与分裂行为进行识别以实现多个林火目标的跟踪。本发明在保证实时性的前提下，相比于现有的针对林火目标的跟踪算法具有更高的跟踪精度和更好的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105208325B
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201510531238.1
申请日：2015-08-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像定点抓拍及比对分析的国土资源监控预警方法，本发明能够结合用户的实际环境和经验，设定识别的灵敏度和特定的区域，针对一段时间定点采集的图片进行建模后在后续即可有针对性的识别出该区域是否增加了新的建筑以提醒管理人员进行甄别；本发明所采用的技术方案可以进一步将所有监控点按照视频源的ID进行分组，识别处理过程相对独立，适于系统进行统一调度，最后只需将有效识别结果记录并返回，特别适用于监控点很多的情况下进行大规模的预警识别。
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公开(公告)号：CN102663723B
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201210043227.5
申请日：2012-02-24
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于颜色样本与电场模型的图像分割方法。本发明把物理学中的电场理论引入颜色样本学习、模型训练与像素分类：从样本图片中选取目标区域的正样本与负样本像素数据，把颜色空间作为3D电场模型并计算每个坐标点的场强，基于贝叶斯准则推导空间中每处颜色值属于目标区域的概率，通过描述分类效果的ROC曲线寻找空间中目标的最优分割阈值，确定电场模型相关参数与合适的电场空间分辨率，利用映射表法建立索引进而实现像素的快速分类与图像分割。相比现有的直方图模型，本发明在小样本情况下也能够估算出非样本点的概率；相比现有的核密度估计法，本发明通过更多的核描述目标区域的颜色分布，能够实现精度更高且兼顾时间效率的图像分割。
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公开(公告)号：CN102609710B
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201210040236.9
申请日：2012-02-22
Applicant: 武汉大学
Abstract: 一种针对火灾图像视频中烟雾笼罩场景的烟火目标分割方法，使用透过率模型表征烟火共存的视觉场景；计算透过率并与阈值比较，判断每个像素点是否属于有烟区域；基于透过率模型恢复并绘制遮挡物及被遮挡物的相关细节。本发明以透过率为本质特征，在有效分割的同时，能够获取遮挡物与被遮挡物的更多细节。对单帧图像，先基于图像分块粗略估算透过率，再对每个像素的透过率进行精确计算，除恢复被遮挡物颜色外，还能得到遮挡物的浓度分布；对有参考帧的视频图像，借助与参考帧的比较计算遮挡物的透过率与颜色值，并把遮挡物颜色限制放宽至火灾烟雾常见的颜色范围，还通过硬件与软件方法处理精度和无唯一解问题，能够同时获取遮挡物的浓度与颜色信息。
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公开(公告)号：CN103198319A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310124386.2
申请日：2013-04-11
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种用于矿井环境下的模糊图像角点提取方法，包括提出了使用内模板对图像进行区域判别，快速识别出平坦域、角点域，避免对平坦域进一步判别；使用最大熵算法结合区域特性对角点域内的图像进行分割为背景区域和前景区域，以便后继根据不同区域选择相应的角点阈值进行角点提取；根据检测点的角点域状态，使用外模板提取出候选角点；对候选角点进行去伪操作，去除边缘上的毛刺点和窄带上满足角点响应函数的伪角点，获得最终的真角点。实验结果表明，本发明在保证实时性的前提下，相比较现有的角点提取算法应用于光照不均的模糊的井筒图像具有更高的提取精度和更好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN102609710A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210040236.9
申请日：2012-02-22
Applicant: 武汉大学
Abstract: 一种针对火灾图像视频中烟雾笼罩场景的烟火目标分割方法，使用透过率模型表征烟火共存的视觉场景；计算透过率并与阈值比较，判断每个像素点是否属于有烟区域；基于透过率模型恢复并绘制遮挡物及被遮挡物的相关细节。本发明以透过率为本质特征，在有效分割的同时，能够获取遮挡物与被遮挡物的更多细节。对单帧图像，先基于图像分块粗略估算透过率，再对每个像素的透过率进行精确计算，除恢复被遮挡物颜色外，还能得到遮挡物的浓度分布；对有参考帧的视频图像，借助与参考帧的比较计算遮挡物的透过率与颜色值，并把遮挡物颜色限制放宽至火灾烟雾常见的颜色范围，还通过硬件与软件方法处理精度和无唯一解问题，能够同时获取遮挡物的浓度与颜色信息。
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