一种基于车型检索的智能串并案的方法

    公开(公告)号:CN109508395A

    公开(公告)日:2019-03-22

    申请号:CN201811122295.4

    申请日:2018-09-26

    摘要: 本发明属于科技强警技术领域,具体一种基于车型检索的智能串并案的方法。本发明包括以下步骤:1)、建立嫌疑车底库;2)、形成相似车辆列表;3)、形成案件、嫌疑车图像以及相似车辆的映射关系;4)、进行相似车辆所属案件的特征向量的比对,计算各相似车辆之间的特征向量的相似值;5)、对每个特征向量赋予权重,根据特征向量的相似值与权重值,计算各相似车辆所属案件间的相似度值,提取出案件间相似度超过第二阈值的相似车辆图像,形成串并案列表。本发明能有效的将车型识别、检索技术与大数据分析技术相结合,能为侦查人员的案件侦查提供有效的智能化技术支撑,进而能显著提高案件侦查的效率。

    一种基于卷积神经网络的人脸表情识别方法

    公开(公告)号:CN108256426A

    公开(公告)日:2018-07-06

    申请号:CN201711344904.6

    申请日:2017-12-15

    IPC分类号: G06K9/00 G06N3/04

    摘要: 本发明涉及一种人脸表情识别方法,特别涉及一种基于卷积神经网络的人脸表情识别方法。本发明首先从视频中获取人脸图像,对获取到的人脸图像进行尺度归一化操作处理,得到尺寸相同的人脸图像,并对所述尺寸相同的人脸图像进行对齐预处理操作,得到预处理后的人脸图像;使用卷积神经网络对预处理后的人脸图像进行特征提取操作,得到人脸图像的特征,利用Softmax分类器对所述人脸图像的特征进行分类识别操作,利用卷积神经网络实现的人脸表情识别算法是一种端对端的过程,本方法只需对人脸图像做简单的预处理,然后送入卷积神经网络中,自动进行特征提取,并给出分类结果,不仅大幅度的提高了准确率,减少了可调参数,极大程度上简化了中间的处理步骤。

    一种高光谱地物分类识别方法

    公开(公告)号:CN108171130A

    公开(公告)日:2018-06-15

    申请号:CN201711351786.1

    申请日:2017-12-15

    摘要: 本发明涉及一种高光谱地物分类识别方法,包括以下步骤:对已知分类情况的遥感图像依次进行大气校正和几何校正,得到校正后的遥感图像;对校正后的遥感图像进行去噪处理,得到去噪后的遥感图像;对去噪后的遥感图像进行重组分批,得到重组后的遥感图像;对重组后的遥感图像使用构建的多层深度网络进行训练,提取出重组后的遥感图像的深层特征;将待分类识别图像通过构建的多层深度网络进行训练,得到待分类识别图像的深层特征,将待分类识别图像的深层特征与训练得到的深层特征进行比较,得到待分类识别图像的最终分类结果。本发明的地物分类识别方法能够快速的对高光谱遥感图像的数据进行预处理,并高精确度的对高光谱遥感图像进行地物分类。

    一种基于车型检索的智能串并案的方法

    公开(公告)号:CN109508395B

    公开(公告)日:2022-03-29

    申请号:CN201811122295.4

    申请日:2018-09-26

    摘要: 本发明属于科技强警技术领域,具体一种基于车型检索的智能串并案的方法。本发明包括以下步骤:1)、建立嫌疑车底库;2)、形成相似车辆列表;3)、形成案件、嫌疑车图像以及相似车辆的映射关系;4)、进行相似车辆所属案件的特征向量的比对,计算各相似车辆之间的特征向量的相似值;5)、对每个特征向量赋予权重,根据特征向量的相似值与权重值,计算各相似车辆所属案件间的相似度值,提取出案件间相似度超过第二阈值的相似车辆图像,形成串并案列表。本发明能有效的将车型识别、检索技术与大数据分析技术相结合,能为侦查人员的案件侦查提供有效的智能化技术支撑,进而能显著提高案件侦查的效率。

    应用于雾霾天气下的视频图像的两级分割图像的方法

    公开(公告)号:CN108062751A

    公开(公告)日:2018-05-22

    申请号:CN201711263907.7

    申请日:2017-12-05

    IPC分类号: G06T7/10 G06T7/90 G06T5/00

    摘要: 本发明属于图像处理领域,特别涉及一种应用于雾霾天气下的视频图像的两级分割图像的方法。本发明首先从视频中获取原始图像,对获取的原始图像进行暗通道预处理,获取预处理后的图像,使用Grab cut方法对预处理后的图像进行图像分割,得到第一次分割后的图像,使用模糊C‑均值聚类算法对第一次分割后的图像进行第二次分割,得到最终分割的图像。本发明大大减少了雨雾条件下的图像模糊,对获取的图像进行清晰化处理,增强了图像画面的清晰度和对比度,丰富了图像的细节,减少了图像的失真,提高了图像的质量,本发明能够大大减少无关背景图像的干扰,获取更为精准的目标图像。