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公开(公告)号：CN110428450B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201910707197.5
申请日：2019-08-01
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种应用于矿井巷道移动巡检图像的尺度自适应目标跟踪方法，属于目标跟踪技术领域，解决了现有矿井目标跟踪算法在目标剧烈变化、遮挡、背景干扰等场景下无法获取较好的跟踪效果的问题。步骤如下：接收矿井巷道移动巡检视频帧序列的当前视频帧，根据上一帧的目标跟踪位置及尺度信息，得到当前视频帧中的待检测图像块；提取当前视频帧中待检测图像块的HOG特征及LQC特征，分别利用HOG特征相关滤波器和LQC特征相关滤波器计算得到HOG特征响应图及LQC特征响应图；对HOG特征响应图及LQC特征响应图进行加权融合响应，将加权融合响应结果中的最大值位置确定为当前视频帧的目标位置；利用尺度滤波器对目标位置进行尺度估计，得到当前视频帧的尺度信息。
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公开(公告)号：CN107886066A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711084863.1
申请日：2017-11-07
Applicant: 中国矿业大学
CPC classification number: G06K9/00362 , G06K9/6269 , G06K9/629
Abstract: 本发明涉及一种基于改进HOG-SSLBP的行人检测方法，包括以下步骤：获取待检测图像序列；提取上述图像的SSLBP特征和HOG特征并进行融合，得到融合特征；利用训练好的HIK SVM分类器对上述融合特征进行分类，获得行人检测结果。本发明的行人检测方法在对光照、噪声和旋转具有鲁棒性，保留原始图像纹理信息和边缘信息的同时,简单有效地解决了尺度问题，提高局部二值模式的尺度不变性，获得尺度不变特征提高了检测精度，且提取特征耗时较短，具有较高的实时性。
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公开(公告)号：CN108549868A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810326872.5
申请日：2018-04-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种行人检测方法，属于检测技术领域，解决了现有技术中实时性差、难以处理遮挡、不适用光照变化明显且噪声较强场合的问题。所述方法包括如下步骤：输入图像，获取其像素点灰度值；根据所述像素点灰度值获取三种CRLBP算子，得到CRLBP纹理特征谱；计算输入图像的HOG特征、CRLBP直方图特征、CRLBP纹理特征谱的HOG特征；将输入图像的HOG特征、CRLBP直方图特征、CRLBP纹理特征谱的HOG特征进行融合，得到图像描述子；然后，使用主成分分析法对图像描述子进行降维，并对降维结果使用分类器实现行人检测和识别。本发明检测效率高，实时性好，且对光照和噪声具有良好的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107886067B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201711085825.8
申请日：2017-11-07
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于HIKSVM分类器的多特征融合的行人检测方法，具体包括以下步骤：确定行人图像序列中的行为区域；在行为区域内提取多项特征，形成融合特征；利用训练好的基于上述融合特征的HIKSVM分类器进行行人检测。本发明改进了特征提取方法，提取出HOG特征之后，通过类比，把梯度场改为光流场，提取HOF特征，保留了物体的形状信息和运动信息，同时避免了使用光流场描述整幅运动物体的计算复杂性，鲁棒性强；通过对LBP算法的改进，使用LQC算法提取纹理特征，不损失纹理信息的基础上，减少了计算复杂度；使用直方图交叉核，通过交叉坐标下降的方法，对SVM分类器进行分类训练，计算复杂度低，检测精度高。
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公开(公告)号：CN106175328A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610879126.X
申请日：2016-10-08
Applicant: 中国矿业大学
IPC: A47G9/10
CPC classification number: A47G9/10
Abstract: 本发明实施例提供升降枕头。在一个实施例中，所述升降枕头包括：枕体、传感器、控制器及升降机构。所述传感器安装在所述枕体的第一表面。所述控制器安装在所述升降机构上，与所述传感器电性连接。所述升降机构包括：安装在所述枕体第二表面的第一支撑板；交叉铰接在一起的主臂和副臂，所述主臂的一端安装在所述第一支撑板一侧，另一端安装有电机，所述控制器控制所述电机运作，所述电机用于控制所述主臂的转动，使主臂带动所述第一支撑板移动；所述副臂的一端安装在所述第一支撑板的一侧，另一端安装有第二支撑板。
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公开(公告)号：CN110428450A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910707197.5
申请日：2019-08-01
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种应用于矿井巷道移动巡检图像的尺度自适应目标跟踪方法，属于目标跟踪技术领域，解决了现有矿井目标跟踪算法在目标剧烈变化、遮挡、背景干扰等场景下无法获取较好的跟踪效果的问题。步骤如下：接收矿井巷道移动巡检视频帧序列的当前视频帧，根据上一帧的目标跟踪位置及尺度信息，得到当前视频帧中的待检测图像块；提取当前视频帧中待检测图像块的HOG特征及LQC特征，分别利用HOG特征相关滤波器和LQC特征相关滤波器计算得到HOG特征响应图及LQC特征响应图；对HOG特征响应图及LQC特征响应图进行加权融合响应，将加权融合响应结果中的最大值位置确定为当前视频帧的目标位置；利用尺度滤波器对目标位置进行尺度估计，得到当前视频帧的尺度信息。
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公开(公告)号：CN107886067A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711085825.8
申请日：2017-11-07
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于HIKSVM分类器的多特征融合的行人检测方法，具体包括以下步骤：确定行人图像序列中的行为区域；在行为区域内提取多项特征，形成融合特征；利用训练好的基于上述融合特征的HIKSVM分类器进行行人检测。本发明改进了特征提取方法，提取出HOG特征之后，通过类比，把梯度场改为光流场，提取HOF特征，保留了物体的形状信息和运动信息，同时避免了使用光流场描述整幅运动物体的计算复杂性，鲁棒性强；通过对LBP算法的改进，使用LQC算法提取纹理特征，不损失纹理信息的基础上，减少了计算复杂度；使用直方图交叉核，通过交叉坐标下降的方法，对SVM分类器进行分类训练，计算复杂度低，检测精度高。
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公开(公告)号：CN206239009U
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201621106222.2
申请日：2016-10-08
Applicant: 中国矿业大学
IPC: A47G9/10
Abstract: 本实用新型实施例提供升降枕头。在一个实施例中，所述升降枕头包括：枕体、传感器、控制器及升降机构。所述传感器安装在所述枕体的第一表面。所述控制器安装在所述升降机构上，与所述传感器电性连接。所述升降机构包括：安装在所述枕体第二表面的第一支撑板；交叉铰接在一起的主臂和副臂，所述主臂的一端安装在所述第一支撑板一侧，另一端安装有电机，所述控制器控制所述电机运作，所述电机用于控制所述主臂的转动，使主臂带动所述第一支撑板移动；所述副臂的一端安装在所述第一支撑板的一侧，另一端安装有第二支撑板。
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