公开(公告)号：CN116128813A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202211638129.6

申请日：2022-12-20

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 史玉华 ,  张天飞 ,  丁娇 ,  陈曦

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06V10/44 ,  G06V10/56 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种提取立体图像显著性特征的方法，采用LIVE2图像库(现有的立体图像库)来建立哈希表，该图像库中一共有779幅图像，选择每幅图像的最优图像质量块，本方案考虑到了立体图的显著性这一重大特征，通过改进SDSP模型得到显著特征图，左右视图包含了图像的大量信息，对视差图进行高斯差分滤波得到深度特征，再将深度特征和显著图进行融合得到深度显著图。相比于现有技术，本方案的模型预测的图像质量分数与图像库提供的分数将会具有较好的相关性，会更加符合人眼视觉感知，实现图像提取作业中，在图像或者视频处理的显示终端可以实现质量监控的要求，可以更加准确地评价出立体图像的质量。

公开(公告)号：CN114333235A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111593285.0

申请日：2021-12-23

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 李胜 ,  朱佳伟 ,  史玉华 ,  潘玥 ,  李津津

IPC: G08B21/04 ,  G06V40/20 ,  G06V40/10 ,  G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06T7/246 ,  G06T5/30 ,  G06T5/20 ,  G06T5/00 ,  G06K9/62 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明公开了一种人体多特征融合的跌倒检测方法，属于跌倒预警技术领域，该人体多特征融合的跌倒检测方法，包括以下步骤：步骤一、从监控视频中获取图像序列，对输入图像进行预处理，利用中值滤波算法去除图像中的噪声，步骤二、通过PC‑GMM运动目标检测算法检测出监控视频中出现的运动人体，利用形态学腐蚀、膨胀、开运算和闭运算消除图像间细小的间断，以此得到更加平滑的人体目标。形状特征检测算法、头部轨迹检测算法和运动特征的检测算法，形状特征检测方法依据人体姿态的变化来检测跌倒事件，基于头部轨迹的检测算法是根据跟踪人体头部的运动轨迹来判断跌倒行为，基于人体运动特征的检测算法主要通过空间信息和时间信息对跌倒进行检测。