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公开(公告)号：CN105184812A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510428029.4
申请日：2015-07-21
Applicant: 复旦大学
CPC classification number: G06T3/60
Abstract: 本发明属于数字图像处理及模式识别技术领域，具体为一种基于目标跟踪的行人徘徊检测算法。本发明分为三个阶段，在目标提取阶段，通过Vibe背景差分的方法提取图像中的运动目标，具有较高的时间性能和召回率；在目标跟踪阶段，对提取出的运动目标计算颜色直方图特征，然后利用粒子滤波算法对连续帧进行跟踪以获取目标运动轨迹，在实际场景中拥有较高的鲁棒性和实时性；最后在徘徊判定阶段，使用目标运动轨迹的几何特征进行徘徊判定。本发明具有高实时性和高易实施性，可满足教室、车间、车站、广场等不同场景的检测要求。
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公开(公告)号：CN102768801B
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201210239902.1
申请日：2012-07-12
Applicant: 复旦大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明属于智能交通管理技术领域，具体涉及一种基于视频的机动车绿灯跟进违章行为检测方法。本发明步骤为：绿灯相位下，前方道路严重拥堵时，拥堵禁行警示牌显示警示信息，提示直行车辆禁止驶入路口；对于警示牌亮时仍继续前行的机动车，将其列为疑似违章，并开始进行轨迹跟踪；对疑似违章车辆持续追踪，获得其在路口行驶的完整轨迹；红灯相位开始，若疑似违章车辆依旧滞留在中央禁停区，则违章事件达成，分析获得违章取证照片和视频。该方法具有高精度和警示性，为治理城市交通拥堵问题，特别是绿灯跟进违章提供了一种强有力的解决方案。
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公开(公告)号：CN103927347A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410129925.6
申请日：2014-04-01
Applicant: 复旦大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/30705 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于协同过滤推荐技术领域，具体涉及一种基于用户行为模型和蚁群聚类的协同过滤推荐算法。本发明在传统协同过滤推荐技术基础上，采用蚁群聚类算法对用户进行分类，在整个用户空间高效的查找邻居用户群，结合用户行为模型和基于项目内容的推荐，使现有方法存在的问题得到很大改善。本发明涉及更好地模拟蚁群聚类，选择用户行为模型的更新方程，降低预处理复杂度及进一步挖掘用户行为模型的研究等。本发明经过多重模型组合，得到较传统协同过滤推荐技术的算法更为灵活的推荐技术，可以适应多种场景并提高了推荐质量。
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公开(公告)号：CN102768801A
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201210239902.1
申请日：2012-07-12
Applicant: 复旦大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明属于智能交通管理技术领域，具体涉及一种基于视频的机动车绿灯跟进违章行为检测方法。本发明步骤为：绿灯相位下，前方道路严重拥堵时，拥堵禁行警示牌显示警示信息，提示直行车辆禁止驶入路口；对于警示牌亮时仍继续前行的机动车，将其列为疑似违章，并开始进行轨迹跟踪；对疑似违章车辆持续追踪，获得其在路口行驶的完整轨迹；红灯相位开始，若疑似违章车辆依旧滞留在中央禁停区，则违章事件达成，分析获得违章取证照片和视频。该方法具有高精度和警示性，为治理城市交通拥堵问题，特别是绿灯跟进违章提供了一种强有力的解决方案。
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公开(公告)号：CN102768800A
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201210239881.3
申请日：2012-07-12
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于智能交通管理技术领域，具体为一种基于高清视频的机动车闯红灯违章取证方法。本发明采用高清摄像机拍摄视频，根据视频内容的目标检测与跟踪技术对车辆行为轨迹分析。在交通信号灯的红灯相位下对闯红灯行为进行检测，当确认为闯红灯违章后获取有效的违章高清图像，形成符合国家标准（GA/T832-2009）的两张闯红灯取证图片，并且将记录整个闯红灯违章过程的视频流合成取证视频。最后通过网络将取证结果传递到执法部门的管理系统。采用本发明方法不仅完全符合闯红灯自动记录系统的国家标准，并且对于不同城市可以进行针对性地扩展。与现有闯红灯抓拍技术相比，本发明拥有更加高效的记录有效率和捕获率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101853377B
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201010176193.8
申请日：2010-05-13
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于视频处理技术领域，具体为一种对数字视频进行内容识别的方法。主要包括关键帧抽取，视频拷贝检测和视频帧内容识别三个模块。其中视频拷贝检测模块采用基于局部排序的视频拷贝检测方法，保证以一定的概率快速得到相似帧，提高检测性能。视频帧内容识别模块采用色情图像识别算法，该算法包括四个弱分类器(皮肤区域比例分类器、人脸个数分类器、不变矩分类器、皮肤区域分布分类器)，四个弱分类器再综合组成一个强分类器，强分类器的结果即是最终的检测结果，从而有效地降低了误识别率和不识别率。该方法对互联网数字视频信息监管具有广泛的应用价值。
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公开(公告)号：CN102509460A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110354898.9
申请日：2011-11-10
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理及模式识别技术领域，具体为一种基于车牌定位的双区域车辆颜色识别方法。具体步骤包括：摄取车辆尾部图片，作为输入；对车辆尾部车牌定位；车牌定位后，在紧邻车牌上方提取车辆颜色识别候选双区域；称前者为第一区域，后者为第二区域；这两个区域高度均为车牌高度，宽度均为车牌宽度的2倍，其中心均与车牌中心在同一垂直线上；识别车辆候选双区域的颜色；根据颜色判断规则，最终确定车辆颜色，车辆为白色、黑色、红色、蓝色、绿色、黄色之一种；车辆颜色是智能交通系统中车辆信息不可或缺的组成部分，本发明巧妙利用车牌定位结果，可以为智能交通系统提供支持，并能广泛应用在停车场，收费卡口，刑事侦查等方面。
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公开(公告)号：CN201814561U
公开(公告)日：2011-05-04
申请号：CN201020530814.3
申请日：2010-09-16
Applicant: 复旦大学附属中山医院 , 复旦大学
Abstract: 本实用新型提供了一种用于建立心肺功能辅助分级预警的系统，其特征在于：包括受测客户端设备，受测客户端设备通过第一通信链路连接数据处理设备，数据处理设备通过第二通信链路连接医疗服务端设备。本实用新型由受测客户端设备采集受测客户心肺功能生理参数，将数据传输至数据处理设备，由数据处理设备分析所述数据，产生分级预警信息，最后将数据和分级预警信息传输至医疗服务端设备，从而能够将预警机制包含在心肺功能日常监护中。
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公开(公告)号：CN201814560U
公开(公告)日：2011-05-04
申请号：CN201020530813.9
申请日：2010-09-16
Applicant: 复旦大学附属中山医院 , 复旦大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本实用新型提供了一种用于辅助模块化心肺功能监护的系统，其特征在于：包括受测客户端设备，受测客户端设备通过第一通信链路与数据处理设备相连，数据处理设备通过第二通信链路与医疗服务端设备相连。本实用新型的优点是：能够考虑到个体差异以及病情的动态变化，同时能够根据受测客户病情对监护模块做出相应调整，有利于病情的及时发现和早期诊断，使医疗资源更为有效地分配，受测客户病情得到更好的监护。
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公开(公告)号：CN201855262U
公开(公告)日：2011-06-08
申请号：CN201020530812.4
申请日：2010-09-16
Applicant: 复旦大学附属中山医院 , 复旦大学
IPC: A61B5/08
Abstract: 本实用新型提供了一种用于肺功能指标辅助诊断的系统，其特征在于：包括采集前端设备，采集前端设备通过第一通信链路连接医疗服务端设备，医疗服务端设备通过第二通信链路连接数据处理设备。本实用新型的优点是：提供了一种能够辅助医生完成肺功能指标诊断的专用设备，该设备能采集患者进行肺功能检查时的呼吸气流，温度，湿度和大气压强数据，再由数据处理设备对数据进行分析，动态产生肺功能指标诊断参考范围和新模型，以弥补因肺功能指标预测值不合理设定对后期诊断产生的影响。
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