-
公开(公告)号：CN104751486A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510128609.1
申请日：2015-03-20
Abstract: 本发明公开了一种多PTZ相机的运动目标接力跟踪算法，其特征是按如下步骤进行：1、采用相机自标定方法估计PTZ相机的内参数矩阵；2、设置相邻PTZ相机之间的视野分割线；3、使用Logistic回归模型作为分类函数，结合均值漂移算法实现目标跟踪；4、跟踪过程中不断调整PTZ相机的角度，使得目标始终处于PTZ相机视野中心区域；5、当目标越过当前PTZ相机的视野分割线进入相邻PTZ相机监控视野时，计算出目标在相邻PTZ相机视野中的坐标，调用相邻PTZ相机继续对目标进行跟踪，并转动原PTZ相机回到预置位。本发明能够精确控制相机转动，对目标进行长时间稳定跟踪，从而获得目标完整的历史运动信息。
-
公开(公告)号：CN102568146A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201210009436.8
申请日：2012-01-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G08B17/12
Abstract: 本发明公开了一种基于红外热图像的火灾预警与早期消除系统，红外热像仪用于采集被监测设备的红外热图像；图像分析控制器，用于对上述红外热图像进行分析并生成分析结果；火灾报警及联动控制器，用于根据图像分析控制器的分析结果生成控制信号。通过获取设备的红外热图像，分析其温度场分布和变化以预防火灾发生，降低了设备发生火灾的可能性；并可实现与定点灭火装置联动对设备进行早期火灾消除，提高了火灾处理的及时性。其具有控制精度较高、误报率较低的特点。
-
公开(公告)号：CN116503792A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202210049114.X
申请日：2022-01-17
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/52 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种基于交叉一致性的多光谱车辆重识别方法，提出交叉一致性多流网络，通过同时约束同一车辆多光谱特征在模态和样本层面上的一致性来帮助多流网络更好的学习多光谱情景下的车辆特征；本发明重新构建数据集MSVR310，弥补当前已有数据集在数据多样性上的不知足，这极大地丰富数据集的数据多样性并包含有更多的挑战。本发明将新提出的交叉一致性多流网络作为新的多光谱车辆重识别模型，该多光谱车辆重识别模型在MSVR310数据集或其他多光谱车辆重识别数据集上均实现较好的重识别效果，为复杂光照环境和恶劣天气下车辆重识别提供了有效的解决思路。
-
公开(公告)号：CN116343034A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310258534.3
申请日：2023-03-14
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/26
Abstract: 本发明提供一种遥感图像的变化检测方法、系统、电子设备及介质，包括：获取预设的训练图像集及多个变化标签图；对所述训练图像集中的所有图像数据进行图像预处理，以生成输入图像集；将所述输入图像集中的某个前时态遥感图像与对应的后时态遥感图像输入变化检测网络模型的编码器结构，以输出前时态特征图及后时态特征图；基于解码器结构，对每对所述前时态特征图与后时态特征图之间的差异特征进行融合处理，以生成变化预测图像。基于所述变化预测图像与对应的所述变化标签图的损失值，对所述变化检测网络模型进行参数更新，以建立训练完成的变化检测网络模型。本发明能够提高遥感图像变化检测的效率与准确度。
-
公开(公告)号：CN114445371A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210099234.0
申请日：2022-01-27
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于椭圆交并比的遥感图像目标检测方法及装置，属于计算机视觉技术领域，方法包括：获取原始图像，将原始图像中目标的标注信息转换为椭圆标注后输入至目标检测器，目标检测器包括依次连接的骨干网络、RRPN网络和RoIHead网络，RRPN网络和所述RoIHead网络的回归损失函数均采用椭圆交并比损失函数；利用骨干网络提取输入图像的多尺度特征图；将多尺度特征图作为所述RRPN网络的输入，得到目标的旋转候选框；将多尺度特征图和旋转候选框作为RoIHead网络的输入，得到原始图像的检测结果。本发明将原始图像中目标的标注信息转换为椭圆标注，并提出椭圆交并比的计算方式计算预测框与目标框之间的重合度，提高了遥感图像目标检测的效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113128441A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110465670.0
申请日：2021-04-28
Applicant: 安徽大学
Abstract: 一种属性和状态引导的结构嵌入车辆重识别系统和方法，属于计算机视觉技术领域，解决车辆重识别中的相同车辆间的类内差异和不同车辆间类间差异的问题，系统通过基于属性的增强和基于状态的弱化来学习车辆重识别中具有判别力的特征，包括：残差网络模块、基于属性的增强和扩展模块、基于状态的削弱和收缩模块以及全局结构嵌入模块；方法，含两个阶段：训练阶段和测试阶段；利用属性的增强和扩展来增加不同车辆间的特征间距，利用状态的弱化和收缩来减小相同车辆间的特征间距，从而更好的帮助网络学习车辆的特征。
-
公开(公告)号：CN106954069B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201710306336.4
申请日：2017-05-04
Applicant: 安徽大学
IPC: H04N19/467 , H04N19/176 , G06T9/00
Abstract: 本发明公开一种面向数字图像隐私保护和管理的可逆数据嵌入编码方法，将灰度图像分为八个位平面图，对每个位平面图进行图像加密和数据嵌入联合编码，然后将这八个位平面图重新合成为灰度图像，即为携有秘密信息的密文图像，得到携有秘密信息的密文图像后，每个位平面图使用解密密钥可对密文信息进行解密，解密后的位平面图根据数据嵌入编码可直接提取嵌入信息并将图像恢复为原始载体图像。本发明有效保证数据的大容量嵌入，载体数据的可逆恢复。
-
公开(公告)号：CN106254345B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201610632663.4
申请日：2016-08-04
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种移动终端语音通信完整性认证装置及其方法。方法包括认证信息处理；认证信息嵌入；认证信息提取。对于没有信道噪声的情况，使用精确的完整性认证：精确的完整性认证用改进的LSB信息隐藏算法隐藏认证信息，将处理后的认证信息嵌入到待嵌入语音的高频部分。对于存在信道噪声的情况，使用鲁棒的完整性认证：鲁棒的完整性认证将处理后的认证信息嵌入到待嵌入语音的DWT‑DCT域。在接收到的音频文件中提取信息，如果提取的信息和所述处理后的认证信息相同，则认为所述音频文件可信。本发明考虑到多种信道环境因素，针对认证信息的嵌入部分，提供了两种完整性认证方案——精确的完整性认证、鲁棒的完整性认证。
-
公开(公告)号：CN109086809A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810787550.0
申请日：2018-07-18
Applicant: 安徽安大笃北信息科技有限责任公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的监督局部线性嵌入的早期阿尔茨海默病分类方法，包括以下步骤：(1)图像预处理：将采集的结构核磁共振图像进行图像校正、标准化、颅骨剥离和脑组织分割等过程；(2)相关特征的选取：根据脑区各功能的划分和统计分析技术提取出全脑感兴趣灰质体积和脑区平均皮层厚度，从数据集中获取CSF数据，将三组数据的组合作为原始特征；(3)高维空间特征的降维：将原始的高维特征作为改进的监督局部线性嵌入算法的输入，进行非线性降维，提取更具有鉴别信息的特征；(4)分类：将降维后的特征作为支持向量机分类器的输入，得到最终的分类精度。本发明相较于现有技术可以有效提高小样本数据的早期阿尔茨海默病分类结果。
-
公开(公告)号：CN108932729A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810939906.8
申请日：2018-08-17
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种最小障碍距离加权跟踪方法，在搜索窗口内进行采样产生一组候选样本；将当前帧的边界框分为不重叠的图像块并扩大为扩展边界框，提取每个图像块的特征；以边框图像作为种子节点，计算其他节点与种子节点的最小障碍距离，然后得到距离转换图；将最小障碍距离作为权重加于对应的图像块特征上，得到空间有序的加权图像块特征描述子，带有图像特征的组合权重被合并到结构化支持向量机中以执行跟踪。本发明结合图像颜色直方图特征和方向梯度直方图特征计算得到基于背景种子节点集合的距离转换图，根据图像图像块与背景节点的最小障碍距离，解决了遮挡和形变的问题，同时能够减少漂移，增强跟踪的稳定性和鲁棒性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
67
records
(took 0.033 seconds)
