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公开(公告)号：CN107958218A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201711221554.4
申请日：2017-11-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种实时手势识别的方法，包括如下步骤：1)将获得的手势视频，分解为按时间顺序进行排序的图像序列，并对所得图像预处理后进行手部区域分割；2)提取每一幅图像中手部区域的手形特征并用SVM支持向量机识别成对应的手势值；3)将每一幅图像的手势值与通过迭代LK金字塔光流算法获得的运动轨迹的方向特征组合为每一个动态手势图像的特征向量；4)循环执行2)-3)，循环结束条件为当前视频的所有图像均被处理，从而获得一组完整的特征向量序列；5)建立手势模板库6)将得到的特征向量序列与模板库中所有模板都进行优化DTW匹配，计算匹配的失真度，如果大于失真阈值，则识别失败，如果小于失真阈值，则输出识别结果。
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公开(公告)号：CN108388885B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201810222865.0
申请日：2018-03-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向大型直播场景的多人特写实时识别与自动截图方法，具体为：将人脸大小、清晰度以及人脸位置分别作为截图的第一、二、三指标，首先实时获取直播视频的当前视频帧图像，检测所述视频帧图像中的人脸获得人脸区域并进行跟踪，然后对人脸区域的人脸大小、清晰度以及位置依次进行评估，进而选取符合截图标准的人脸图像，并将当前视频帧图像截图保存，送入人脸识别模块进行识别，输出识别结果。该发明可应用在大型直播场景下对视频中的多人特写进行识别与截图，当满足截图指标时自动截图保存，确保获得质量更佳的截图。
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公开(公告)号：CN111626112A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010312211.4
申请日：2020-04-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化3D-RDNet模型的烟雾视频检测方法，包括步骤：(1)实时获取视频图像信息；(2)对视频帧图像采用已有的二维烟雾检测模型进行烟雾检测，获得烟雾目标框和评分；(3)通过基于先验评分的疑似烟雾区域定位方法，对步骤(2)得到的目标框进行筛选获取疑似烟雾框；(4)根据动态检测策略选取疑似烟雾目标框生成的视频序列，送入基于改进3D残差稠密网络的烟雾视频检测模型进行处理识别，判定是否存在烟雾目标并给出相应的报警信息。本发明还提供了基于上述方法的烟雾视频检测系统。本发明可以广泛应用于具备智能系统的终端设备，提供有效的烟雾检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108388885A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810222865.0
申请日：2018-03-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向大型直播场景的多人特写实时识别与自动截图方法，具体为：将人脸大小、清晰度以及人脸位置分别作为截图的第一、二、三指标，首先实时获取直播视频的当前视频帧图像，检测所述视频帧图像中的人脸获得人脸区域并进行跟踪，然后对人脸区域的人脸大小、清晰度以及位置依次进行评估，进而选取符合截图标准的人脸图像，并将当前视频帧图像截图保存，送入人脸识别模块进行识别，输出识别结果。该发明可应用在大型直播场景下对视频中的多人特写进行识别与截图，当满足截图指标时自动截图保存，确保获得质量更佳的截图。
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公开(公告)号：CN108491784A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810222737.6
申请日：2018-03-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , H04N21/2187
Abstract: 本发明公开了一种面向大型直播场景的单人特写实时识别与自动截图方法，具体如下：实时获取直播视频当前的视频帧图像，检测所述视频帧图像中是否存在人脸；若所述视频帧图像中存在人脸,则采用人脸检测模块获得人脸区域，然后对人脸区域进行人脸大小、清晰度、位置以及角度综合评估，进而选取最优人脸，并将含有最优人脸的当前视频帧图像进行截图保存；最后将最优人脸图像送入人脸识别模块进行识别，输出识别结果。该发明可应用在大型直播场景下对视频中的单人特写进行识别与截图，当满足截图指标时自动截图保存；同时截图指标不仅可以得到质量更佳的截图，还避免了人脸识别中产生大量的重复人脸快照而带来的后端服务器及计算工作量大的问题。
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公开(公告)号：CN108268859A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201810128013.5
申请日：2018-02-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的人脸表情识别方法，首先将获得的视频信号分解为图像序列，建立肤色模型进行肤色检测并去除背景区域；然后采用空间肤色模型的人脸检测算法，训练人脸分类器并对候选肤色区域进行人脸检测，得到人脸区域；接着对人脸区域图像进行仿射变换、校正等预处理得到人脸表情图像；最后从表情图像中提取LBP特征，用深度信念网络对其进行学习和训练，得到更高层次的抽象特征，将其作为分类器来进行人脸表情识别。该发明可以被广泛应用在公共安全、心理测谎，智能家居等场景，计算机可以通过识别表情来为人类提供更加人性化的服务。有着非常广泛的应用场景以及非常好的应用前景。
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公开(公告)号：CN108491784B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201810222737.6
申请日：2018-03-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , H04N21/2187
Abstract: 本发明公开了一种面向大型直播场景的单人特写实时识别与自动截图方法，具体如下：实时获取直播视频当前的视频帧图像，检测所述视频帧图像中是否存在人脸；若所述视频帧图像中存在人脸,则采用人脸检测模块获得人脸区域，然后对人脸区域进行人脸大小、清晰度、位置以及角度综合评估，进而选取最优人脸，并将含有最优人脸的当前视频帧图像进行截图保存；最后将最优人脸图像送入人脸识别模块进行识别，输出识别结果。该发明可应用在大型直播场景下对视频中的单人特写进行识别与截图，当满足截图指标时自动截图保存；同时截图指标不仅可以得到质量更佳的截图，还避免了人脸识别中产生大量的重复人脸快照而带来的后端服务器及计算工作量大的问题。
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公开(公告)号：CN111626110A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010311886.7
申请日：2020-04-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进MobileNetV2-SSD的烟雾视频检测方法，包括步骤：(1)在SSD目标检测框架上进行优化，得到MobileNetV2-SSD模型；(2)在MobileNetV2-SSD目标检测框架上，对其进行金字塔特征图重构操作；(3)根据烟雾的先验特征设定模型的各个特征层的默认候选框参量；(4)在六个特征层后面嵌入SE-Net模块，得到改进的MobilenetV2-SSD模型；(5)用烟雾数据集训练改进的MobileNetV2-SSD模型，获得烟雾检测模型(Smoke Detection Model，SDM)，用于烟雾视频的检测。本发明还公开了基于上述方法的系统。本发明为烟雾检测提供了更有效的方法，可以广泛应用于智能系统的终端设备而不依赖网络环境，有非常广阔的应用场景。
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