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公开(公告)号：CN107450583A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710727623.2
申请日：2017-08-23
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: G05D1/0808 , G05D1/101
Abstract: 一种基于高通骁龙处理器的无人机运动跟踪系统，由Qx200四旋翼机架(1000)、信号转接板(1100)、高通骁龙控制板(1200)三部分组成，其中高通骁龙控制板(1200)用于实现系统的飞行控制、运动目标检测与跟踪、无人机跟踪飞行；信号转接板(1100)用于实现高通骁龙处理器的串行电机控制信号的转换和面向系统的电源输出；Qx200四旋翼机架(1000)作为系统的基础构架，用于负责执行高通骁龙控制板(1200)和信号转接板(1100)的控制命令，实现跟踪飞行。本发明系统的集成度高，可以在小型化无人机上实现在线图像采集和运动跟踪飞行，提高了无人机在线视频图像处理系统的效率。
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公开(公告)号：CN106022218A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610298658.4
申请日：2016-05-06
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: G06K9/00892 , G06K9/6276 , G06K9/629
Abstract: 一种基于小波变换和Gabor滤波器的掌纹掌静脉图像层融合方法，包括以下步骤：1)采集到掌纹、掌静脉图像，然后分别进行感兴趣区域提取；2)对输入的ROI图像做基于小波变换和Gabor滤波的图像层融合：采用二维Mallat算法进行小波分解ROI之后的掌纹掌静脉图像，采用Gabor滤波器对高频子图像进行纹理的增强，最后采用二维Mallat快速算法对图像进行重构，得到融合后的图像；3)对得到的融合图像采用基于子空间的特征提取；4)采用最近邻分类器进行分类。本发明提供一种安全性较高、识别率较高的基于小波变换和Gabor滤波器的掌纹掌静脉图像层融合方法。
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公开(公告)号：CN105787432A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610028275.5
申请日：2016-01-15
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00228 , G06K9/00281
Abstract: 一种基于结构感知的人脸遮挡检测方法，遮挡存在的形式尽管多种多样，但与正常人脸图像的结构差异主要表现在颜色、方向和纹理等三方面，而且一般以某种差异最为显著。为了凸显可能存在的显著结构差异，给出了六个特征变换域：恒等变换域、对数变换域、对数?梯度模变换域、梯度方向变换域、拉普拉斯变换域、差分激励变换域，基于这六个特征变换域度量遮挡与人脸图像的各种结构误差，并对结构误差进行二值均值聚类和形态学滤波，从而得到六个可能的遮挡检测结果；为了自动判别哪种遮挡检测结果最优，给出了结构感知准则：最小边界正则化准则。实验表明，本发明所提供的方法能够有效地检测到遮挡的位置，并感知到遮挡的显著结构，具有很强的实用性。
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公开(公告)号：CN105741319A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610045316.1
申请日：2016-01-22
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 基于盲目更新策略和前景模型的改进视觉背景提取方法，包括如下步骤：第一步：读取视频的首帧，进行背景模型的初始化及建模；第二步：进行前景模型的初始化及建模；第三步：读取新的视频帧，首先根据背景模型判断该点是否分类为背景点，若分类为背景点，则将该点继续与其前景模型进行分类判断；第四步：使用形态学滤波对二值前景图像进行处理；第五步，更新前景模型与背景模型；第六步：读取新的视频帧，重复第三步到第五步，实时检测视频序列中的运动前景区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104915639A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510257647.7
申请日：2015-05-19
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00221 , G06K9/00288
Abstract: 一种基于混合误差编码的人脸识别方法，为了排除遮挡和光照变化所形成的局部显著特征的影响，利用遮挡和光照变化的空间结构，即：连续性和局部方向性，构造结构化误差，以选取待识别图像的有效特征；为了弥补遮挡和光照变化所造成的特征损失，由稀疏表示理论和图像在高维特征空间中的表示，构造判别误差，以有效地识别人脸图像。结构化误差和判别误差既相互独立又相互影响，本发明将基于这两种误差编码的人脸识别方法称为混合误差编码方法。实验表明，混合误差编码方法，可以有效地识别现实中的人脸图像，为面向现实的人脸识别系统提供了有力的支撑。本发明识别率高、可行性好，特别地，对于有遮挡或光照变化的人脸图像，具有良好的识别性能。
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公开(公告)号：CN102663491B
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201210064543.0
申请日：2012-03-13
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于SURF特征的高密度人群计数方法，包括如下步骤：1)通过摄像头采集实时监控数据，并对图像进行预处理；2)对预处理后的图像提取运动人群的特征点；3)特征点聚类：采用基于传统DBSCAN算法的MST-DBSCAN算法；4)人流计数：依照步骤3)的聚类结果通过(4)计算实时的人群特征向量T，采用支持向量回归机得到(5)，经(5)给出预测人数。本发明提供一种有效适用人流量大或人群密度高的场景的基于SURF特征的高密度人群计数方法。
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公开(公告)号：CN101814137B
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201010132349.2
申请日：2010-03-25
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于红外眼态识别的疲劳驾驶预警系统，包括视频获取模块，用以采集驾驶员的头部视频图像；眼睛初始定位模块，用以对头部视频图像采用背景差分技术处理，进行眼睛初始定位；眼睛跟踪预测模块，用以采用kalman滤波器进行眼睛位置跟踪预测；眼睛精确定位模块，用以采用融合红外图像空间纹理的改进Mean-Shift算法实现眼睛最终位置的精确定位；眼睛状态识别模块，用以对眼睛区域进行二值化或边缘检测，获得眼睛的长宽信息；疲劳状态计算模块，用以根据当前检测时间段的眼睛状态，依照PERCLOS的P80标准进行眼睛疲劳状态判断；疲劳驾驶预警模块，用以当判定当前状态为疲劳状态，发出告警指令。本发明可靠性高、系统计算量相对较小、实时性好。
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公开(公告)号：CN102054167B
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201010586166.8
申请日：2010-12-14
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于无线红外监控的全天候多路通道人流量监测系统，包括视频采集终端，视频采集终端包括安装在各个人流监控通道口处的主动式红外监控摄像头和视频采集模块、以及码本背景模块，图像预处理模块以及无线发射模块；还包括：用以接收人流采集数据，并进行投影、跟踪和计数处理的中心服务器端；中心服务器端包括：无线接收模块、新进人流检测模块和人流跟踪和计数模块。本发明提供一种具有良好自适应能力、可靠性良好的基于无线红外监控的全天候多路通道人流量监测系统。
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公开(公告)号：CN102609507A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210024044.9
申请日：2012-02-03
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于Web的数据可视化系统，包括Web服务平台和客户端，所述Web服务平台包括Web浏览器、Web服务器和数据库服务器，所述Web服务器接收客户端浏览器的数据请求，负责数据计算工作并将生成的处理结果转发到客户端浏览器，所述Web服务器内设置地图可视化组件、树图可视化组件、平行坐标可视化组件、时间流图可视化组件、散点图可视化组件、柱状图可视化组件、网状图可视化组件、饼状图可视化组件、折线图可视化组件和标签云组件，所述Web服务器还包括用以根据预先设置的规则配合使用两种以上可视化组件共同展示数据的可视化组件协同模块。本发明对客户端硬件要求较低、降低客户使用成本、适用性较好。
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