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公开(公告)号：CN109308445A
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201810823443.9
申请日：2018-07-25
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
CPC分类号： G06K9/00288 , G06K9/00248 , G06K9/00281 , G06K9/00744 , G06K9/6268 , G06K9/6288
摘要： 本发明公开了一种基于信息融合的固定岗位人员疲劳检测方法，解决了单路视频下疲劳特征检测及决策级信息融合问题。首先采用回归树方法对输入图像进行人脸标定，实现高精度的人脸检测；然后，对检测到的人脸采用基于级联卷积神经网络人眼特征点定位技术，实现眼部和嘴部特征点的精确检测，通过对视频的多帧图像特征点进行分析，分别计算PERCLOS参数，眨眼频率以及哈欠频率。接着，采用基于ASM局部定位和人脸特征三角形的方法实现头部姿态估计，从而计算点头频率。最后，采用基于粗糙集理论的信息融合算法实现固定岗位人员的疲劳检测。
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公开(公告)号：CN110517288B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201910665691.X
申请日：2019-07-23
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
摘要： 本发明公开了基于全景多路4k视频图像的实时目标检测跟踪方法，主要解决现有技术中的全景多路4k图像处理处理速度慢、目标跨多路摄像机错检漏检和目标检测跟踪稳定性低的问题。首先对全景视频图像进行长时间目标概率统计，实现区域重要性划分及背景建模参数阈值设定；然后，对全景视频图像进行自适应背景建模，获取场景前景目标候选区域；接着采用对前景目标候选进行融合与处理，形成候选目标点迹；最后采用动态航迹管理实现全景视频的多目标稳定跟踪。本发明可以用于机场远程塔台监视、全景视频增强、道路交通车辆检测等领域，目标检测跟踪性能优异。
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公开(公告)号：CN110852323A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911124953.8
申请日：2019-11-18
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于角点的空中目标探测方法，首先接收红外图像或可见光图像，将图像数据放置于缓冲区；对图像进行色彩空间转换，获取对应的灰度图像；针对灰度图像进行边缘检测，获取边缘闭合区域；利用角点检测算法，获取图像中所有符合计算规则的角点，并根据筛选规则，进行角点筛选；利用闭合区域对角点进行分组，将处于同一轮廓内的角点作为同一组；分别计算各组角点中心位置于外部轮廓，作为检测目标的位置信息；输出各个目标位置和大小信息，完成目标检测。本发明不仅能够快速定位目标位置，而且能够有效排除空中的多云背景干扰，从而突破空中目标在穿过云背景时出现的目标丢失现象，从而完成多云背景下的空中目标探测难题。
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公开(公告)号：CN110852323B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201911124953.8
申请日：2019-11-18
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于角点的空中目标探测方法，首先接收红外图像或可见光图像，将图像数据放置于缓冲区；对图像进行色彩空间转换，获取对应的灰度图像；针对灰度图像进行边缘检测，获取边缘闭合区域；利用角点检测算法，获取图像中所有符合计算规则的角点，并根据筛选规则，进行角点筛选；利用闭合区域对角点进行分组，将处于同一轮廓内的角点作为同一组；分别计算各组角点中心位置于外部轮廓，作为检测目标的位置信息；输出各个目标位置和大小信息，完成目标检测。本发明不仅能够快速定位目标位置，而且能够有效排除空中的多云背景干扰，从而突破空中目标在穿过云背景时出现的目标丢失现象，从而完成多云背景下的空中目标探测难题。
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公开(公告)号：CN110517288A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910665691.X
申请日：2019-07-23
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
摘要： 本发明公开了基于全景多路4k视频图像的实时目标检测跟踪方法，主要解决现有技术中的全景多路4k图像处理处理速度慢、目标跨多路摄像机错检漏检和目标检测跟踪稳定性低的问题。首先对全景视频图像进行长时间目标概率统计，实现区域重要性划分及背景建模参数阈值设定；然后，对全景视频图像进行自适应背景建模，获取场景前景目标候选区域；接着采用对前景目标候选进行融合与处理，形成候选目标点迹；最后采用动态航迹管理实现全景视频的多目标稳定跟踪。本发明可以用于机场远程塔台监视、全景视频增强、道路交通车辆检测等领域，目标检测跟踪性能优异。
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公开(公告)号：CN109308445B
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201810823443.9
申请日：2018-07-25
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于信息融合的固定岗位人员疲劳检测方法，解决了单路视频下疲劳特征检测及决策级信息融合问题。首先采用回归树方法对输入图像进行人脸标定，实现高精度的人脸检测；然后，对检测到的人脸采用基于级联卷积神经网络人眼特征点定位技术，实现眼部和嘴部特征点的精确检测，通过对视频的多帧图像特征点进行分析，分别计算PERCLOS参数，眨眼频率以及哈欠频率。接着，采用基于ASM局部定位和人脸特征三角形的方法实现头部姿态估计，从而计算点头频率。最后，采用基于粗糙集理论的信息融合算法实现固定岗位人员的疲劳检测。
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公开(公告)号：CN107895375B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201711179924.2
申请日：2017-11-23
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于视觉多特征的复杂道路线提取方法，包括如下步骤：(1)摄像头标定；(2)透视变换矫正；(3)图像滤波及兴趣点提取；(4)快速LSD线检测；(5)伪道路线剔除及合并；(6)左右边界查找；(7)道路线信息提取。本发明的有益效果为：本发明解决了复杂场景下道路线提取的实时性差与鲁棒性低的问题；在两个挑战性数据集Caltech和SLD都获得较高的性能，道路线提取完整性平均精度达到92％，单帧平均运行时间35ms，充分验证了本发明的有效性。
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公开(公告)号：CN109785291A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811563209.3
申请日：2018-12-20
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
摘要： 本发明公开了一种自适应的车道线检测算法，首先针对摄像机采集图像进行预处理；其次对图像进行分割，判断环境状况，由判断结果自适应地采用不同阈值，利用soble边沿检测、HLS色彩空间对道路部分图像进行处理，获取道路部分的二值图像；提取车道线感兴区域，利用透视变换算法对感兴区域进行透视变换，得到车道线鸟瞰图；再利用二次函数拟合鸟瞰图中的车道线信息，得到车道线方程，进行车道线绘制，同时根据车道线方程对车辆偏离道路情况进行判断；最后将鸟瞰图中所绘车道线透视变换到原图像，即得到最终检测结果。本发明解决了传统车道线检测算法自适应能力较差、无法有效处理弯道信息等问题。
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公开(公告)号：CN109785291B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201811563209.3
申请日：2018-12-20
申请人： 南京莱斯电子设备有限公司
摘要： 本发明公开了一种自适应的车道线检测算法，首先针对摄像机采集图像进行预处理；其次对图像进行分割，判断环境状况，由判断结果自适应地采用不同阈值，利用soble边沿检测、HLS色彩空间对道路部分图像进行处理，获取道路部分的二值图像；提取车道线感兴区域，利用透视变换算法对感兴区域进行透视变换，得到车道线鸟瞰图；再利用二次函数拟合鸟瞰图中的车道线信息，得到车道线方程，进行车道线绘制，同时根据车道线方程对车辆偏离道路情况进行判断；最后将鸟瞰图中所绘车道线透视变换到原图像，即得到最终检测结果。本发明解决了传统车道线检测算法自适应能力较差、无法有效处理弯道信息等问题。
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