公开(公告)号：CN113627383A

公开(公告)日：2021-11-09

申请号：CN202110978611.3

申请日：2021-08-25

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 张楠 ,  黄绩 ,  程德强 ,  寇旗旗 ,  赵凯 ,  吕晨

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种用于全景智能安防的行人徘徊重识别方法，该方法主要包括视频图片采集，图片质量评估，行人检测和重识别，徘徊判断几个部分：第一部分是图片采集部分，该部分是实现实时预览安防视频按秒截取图片并收集在存储器中；第二部分是图片质量评估，截取到的图片可能存在模糊，遮挡物过多等问题，将这样一些图片筛选掉；第三部分是行人检测和行人重识别，在这部分，我们联合检测和行人特征识别，将截取到的全景图片送入一个单一的神经网络中联合处理行人检测和重识别这两个任务；第四部分是行人徘徊判断，我们通过对相机id是否相同以及图片间隔时长判断行人是否徘徊。

公开(公告)号：CN110232703B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN201910506528.9

申请日：2019-06-12

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 寇旗旗 ,  程德强 ,  于文洁 ,  吕晨 ,  孙红光 ,  袁永 ,  李纳森 ,  徐冬冬

IPC: G06T7/246

Abstract: 本发明提出一种基于颜色和纹理信息的运动目标识别装置及方法，包括视频采集单元、显示单元、目标识别单元和PC控制单元，所述目标识别单元包括FPGA模块和数字信号处理模块，所述数字信号处理模块对FPGA模块预处理后的图像数据进行特征提取、信息融合以及进行目标识别计算，并将识别计算结果通过PC控制单元传输至显示单元；本发明通过利用在HSV颜色空间中对光照变化不敏感的H和S分量进行颜色特征信息的提取，可以提高对目标识别过程中对非均匀光照的鲁棒性，通过利用微分几何中的图像几何表面曲率结构对运动目标进行纹理特征信息的提取，可以提高照明不均匀、颜色背景相似条件下的运动目标的识别率。

公开(公告)号：CN115439793A

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202211200631.9

申请日：2022-09-29

Applicant: 中国矿业大学 ,  江苏华图矿业科技有限公司

Inventor： 王奕 ,  程德强 ,  寇旗旗 ,  张华强 ,  陈俊辉 ,  韩成功 ,  吕晨 ,  张皓翔

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种面向矿井煤流AI视频分析的异物识别系统，属于图像处理技术领域，包括数据收集模块，采用工业相机对履带上的煤流进行实时视频监控收集；黑夜检测模块，采用改进的U‑net网络结构作为模型，对底片进行预测得到RGB图片；YOLOv4模块，用于对RGB图片进行预测得到目标的位置和类别，使用CSPDarknet53作为该模块整体网络模型的主干网络。基于此还提供了一种面向矿井煤流AI视频分析的异物识别方法，利用加入黑夜检测模块对底片进行预测得到RGB图片，解决了光线不足能见度低的问题，然后用YOLO v4模块对RGB进行预测得到目标的位置和类别，提高了矿井异物识别算法的检测精度和检测速度。

公开(公告)号：CN115294282A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202211003081.1

申请日：2022-08-19

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 陈俊辉 ,  程德强 ,  寇旗旗 ,  徐飞翔 ,  王晓艺 ,  韩成功 ,  张皓翔 ,  吕晨

IPC: G06T17/00 ,  G06T7/70 ,  G06T7/579 ,  G06T7/246 ,  G06V10/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种三维场景重建中增强特征融合的单目深度估计系统，该系统包括单目深度估计网络，单目深度估计网络采用自监督方式优化训练；单目深度估计网络包括深度估计网络和位姿预测网络，深度估计网络用于帮助目标图像恢复深度；位姿预测网络用于输出邻帧间运动量；深度估计网络包括深度编码器和深度解码器；深度编码器接用于提取输入图像的深度信息特征；深度解码器生成各尺度的深度预测图；深度编码器与深度解码器采用全尺度跳跃连接，获得全尺度的编、解码器特征信息，并将其融合。本发明通过深度编码器和深度解码器采用全尺度跳跃连接，优化学习分配各层特征信息的参数权重，得到精确的深度边界与预测精度。

公开(公告)号：CN111667509A

公开(公告)日：2020-09-15

申请号：CN202010531057.X

申请日：2020-06-11

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 吕晨 ,  程德强 ,  寇旗旗 ,  赵凯 ,  陈亮亮 ,  高蕊 ,  唐守锋

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/143 ,  G06T7/136 ,  G06T7/90 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明涉及目标跟踪技术领域，尤其涉及一种目标与背景颜色相似下的运动目标自动跟踪方法及系统，解决了直接采用CAMshift算法进行目标跟踪时的缺陷。方法包括：步骤S1：处理视频流，得到去噪后的序列帧图像；步骤S2：处理序列帧图像，得到第一帧图像中的前景目标；去除前景目标中的阴影，得到第一帧图像的运动目标区域；步骤S3：读取下一帧图像，将其作为当前帧图像，获取并处理当前帧图像、前一帧图像的运动目标区域的颜色-曲率概率分布图，得到当前帧图像的候选区域；步骤S4：若当前帧图像的候选区域与前一帧图像的运动目标区域之间的巴氏距离大于距离阈值，将候选区域作为其运动目标区域；重复执行步骤S3与步骤S4，实现所述运动目标的跟踪。