-
公开(公告)号：CN103778432B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410007538.5
申请日：2014-01-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于深信度网络的人车分类方法。所述方法将训练图像归一化为灰度图像，提取HOG算子，得到HOG特征直方图，将灰度图像拉直后与HOG特征直方图串联，训练DBN，构造基于DBN的人车分类网络；将待分类图像进行归一化和HOG特征提取后，输入基于DBN的人车分类网络中分类。本发明方法的深信度网络具有多个隐含层，拥有比浅层网络更加优异的特征表达能力；将原始图像和特征直方图相结合作为输入数据，在保留图像外观信息的基础上突出了局部梯度方向的统计信息；本发明对于光照、外观大幅变化的人车图像，仍可以获得优良的分类性能。
-
公开(公告)号：CN104301585A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410490143.5
申请日：2014-09-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种运动场景中特定种类目标实时检测方法，所述方法首先对获取的视频帧序列进行单帧的显著性检测，获得概率最大地包含疑似目标的显著性区域，然后利用离线训练的深度学习特定目标分类器对多个显著性区域进行目标分类判定，确定每个显著性区域的属性；发现关注的特定种类目标后，以当前帧显著性检测结果为起始，实现目标后续运动轨迹的跟踪和记录。本发明所述方法能够在摄像机承载平台运动的条件下，基于单帧图像快速确定少量疑似目标的显著性区域，减少了全图搜索的计算量，使得算法满足实时计算的条件；采用的深信度网络具有多个隐含层，拥有比浅层网络更加优异的特征表达能力，对于光照、外观大幅变化的目标图像，仍能获得优良的分类性能。
-
公开(公告)号：CN104008396A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410220571.6
申请日：2014-05-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于人头部色彩和形状特征的进出口人流量统计方法，属于视频图像处理技术领域，首先根据头部颜色特征对人头、人身进行分离，在分析运动人头部区域的轮廓具有近似圆形基础上，提出基于Canny边缘检测和基于hough变换圆检测的人头部识别方法，并进一步对其进行跟踪计数。结果表明，根据人头颜色特征和形状特征的进出口人流量统计方法，能有效的对人头进行高效率、稳定、精确度高的跟踪计数，具有很高的实用价值。
-
公开(公告)号：CN103778432A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410007538.5
申请日：2014-01-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于深信度网络的人车分类方法。所述方法将训练图像归一化为灰度图像，提取HOG算子，得到HOG特征直方图，将灰度图像拉直后与HOG特征直方图串联，训练DBN，构造基于DBN的人车分类网络；将待分类图像进行归一化和HOG特征提取后，输入基于DBN的人车分类网络中分类。本发明方法的深信度网络具有多个隐含层，拥有比浅层网络更加优异的特征表达能力；将原始图像和特征直方图相结合作为输入数据，在保留图像外观信息的基础上突出了局部梯度方向的统计信息；本发明对于光照、外观大幅变化的人车图像，仍可以获得优良的分类性能。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.014 seconds)
