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公开(公告)号：CN107133971B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201710256750.9
申请日：2017-04-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于网络节点能量传递的人物异常轨迹检测方法。该方法提出一种将整个场景模型化为一个网络，网络中的每个节点相当于场景中的一个网格，每一条边代表不同网格之间的能量传递关系，再使用上述网络将场景中的人物以其中心点表示，人物的运动轨迹被模型化为网络中节点之间的能量传递，最后通过计算轨迹起始点间总的传递能量并和正常轨迹所需能量作对比即可检测该轨迹是否异常。本发明中网络节点间的能量阈值能够根据实际情况动态更新调整，对人物异常轨迹检测具有良好的检测效果。
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公开(公告)号：CN107133971A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710256750.9
申请日：2017-04-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于网络节点能量传递的人物异常轨迹检测方法。该方法提出一种将整个场景模型化为一个网络，网络中的每个节点相当于场景中的一个网格，每一条边代表不同网格之间的能量传递关系，再使用上述网络将场景中的人物以其中心点表示，人物的运动轨迹被模型化为网络中节点之间的能量传递，最后通过计算轨迹起始点间总的传递能量并和正常轨迹所需能量作对比即可检测该轨迹是否异常。本发明中网络节点间的能量阈值能够根据实际情况动态更新调整，对人物异常轨迹检测具有良好的检测效果。
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公开(公告)号：CN107169420A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710256950.4
申请日：2017-04-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像梯度的眼球中心定位方法。该方法提出一种通过计算人眼区域图像的梯度值，构造并求解以梯度值和像素值为变量的目标函数的最优解，从而定位图像中眼球中心的坐标。本发明方法具有简单易于实现的特点，以几何数学为支撑具有较低的时间复杂度和较强的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107066958A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710196748.7
申请日：2017-03-29
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/00295 , G06K9/4647
Abstract: 本发明公开一种基于HOG特征和SVM多分类器的人脸识别方法，该方法提出一种通过计算和统计人脸图像局部区域的梯度方向直方图所构成的特征对SVM多分类器进行训练，并通过两两投票形式对样本图像进行识别，得票最高的类别即为该样本的识别结果。本发明方法在保证时间复杂度较低的情况下，实现了较高的识别率。
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公开(公告)号：CN107169420B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201710256950.4
申请日：2017-04-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像梯度的眼球中心定位方法。该方法提出一种通过计算人眼区域图像的梯度值，构造并求解以梯度值和像素值为变量的目标函数的最优解，从而定位图像中眼球中心的坐标。本发明方法具有简单易于实现的特点，以几何数学为支撑具有较低的时间复杂度和较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107066985B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201710265693.0
申请日：2017-04-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于快速霍夫变换的路口斑马线检测方法。该方法提出一种通过对公路图进行边缘检测，并把检测到的边缘进行快速霍夫变换，从而获取图像中存在的直线的方向和位置。通过进一步判断，得出在一定区域内直线的方向一致且直线数量超过一个阈值，则该区域判定为路口斑马线所在区域，进而能对车辆和行人做出预警。本发明具有稳定性强，准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN107066985A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710265693.0
申请日：2017-04-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于快速霍夫变换的路口斑马线检测方法。该方法提出一种通过对公路图进行边缘检测，并把检测到的边缘进行快速霍夫变换，从而获取图像中存在的直线的方向和位置。通过进一步判断，得出在一定区域内直线的方向一致且直线数量超过一个阈值，则该区域判定为路口斑马线所在区域，进而能对车辆和行人做出预警。本发明具有稳定性强，准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN107038419A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710191810.3
申请日：2017-03-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00335 , G06K9/00724
Abstract: 本发明公开了一种基于视频序列深度学习的人物行为语义识别方法，该方法提出了一种运动分析模型提取视频关键帧，并通过人体的外轮廓作为特征值，结合RBF神经网络对人物行为语义进行识别。本发明方法可以解决对一个视频流中人物动作的识别，能够有效弱化光照变化和颜色的影响。
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