-
公开(公告)号：CN113139481B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202110466081.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 广州大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于yolov3的教室人数统计方法，包括以下步骤：S1、通过设置于教室天花板的摄像头采集教室的原始图像作为模型训练的图像集；S2、对原始图像中的每个学生头部俯视图进行标注并生成标注文件，对标注文件中的标注框进行计算；S3、特征提取，对输入图像进行卷积和下采样；S4、建立检测模型，运用k‑means聚类算法对数据集进行聚类，检测模型采用改进的yolov3网络，包括特征提取网络和目标检测层；S5、进行检测模型训练；S6、将待测图像输入检测模型进行人数检测。本发明方法基于yolov3算法，能够快速准确地统计到某一时刻教室里学生的人数，老师可以很快的发现学生是否来齐，讲课途中是否有人混入或早退，达到改善学生迟到、早退以及逃课等现象。
-
公开(公告)号：CN113569656B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202110752439.X
申请日：2021-07-02
Applicant: 广州大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的考场监控方法，包括：监控系统实时拍摄考试视频；将预处理后的考试图像输入到已训练好的卷积神经网络当中，卷积神经网络将考试图像均匀的分成多个网格；每个网格对网格内的待识别物体进行行为类框预测，将行为类框的类别得分与预设阀值比较，过滤低于预设阀值的行为类框，将高于预设阀值的行为类框进行非极大值抑制，得到最终的检测框；根据最终的检测框的得分T与优化后的自适应参数q，p，r进行比较，得到行为类框中含有目标的概率。本发明在现有的一段式算法中的YOLO算法基础上，对检测数据进行深度学习自适应参数优化，并且提出自适应参数区间划分异常行为程度，将进一步提高异常行为检测的精确度。
-
公开(公告)号：CN113569656A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110752439.X
申请日：2021-07-02
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的考场监控方法，包括：监控系统实时拍摄考试视频；将预处理后的考试图像输入到已训练好的卷积神经网络当中，卷积神经网络将考试图像均匀的分成多个网格；每个网格对网格内的待识别物体进行行为类框预测，将行为类框的类别得分与预设阀值比较，过滤低于预设阀值的行为类框，将高于预设阀值的行为类框进行非极大值抑制，得到最终的检测框；根据最终的检测框的得分T与优化后的自适应参数q，p，r进行比较，得到行为类框中含有目标的概率。本发明在现有的一段式算法中的YOLO算法基础上，对检测数据进行深度学习自适应参数优化，并且提出自适应参数区间划分异常行为程度，将进一步提高异常行为检测的精确度。
-
公开(公告)号：CN113569655A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110751701.9
申请日：2021-07-02
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及基于眼部色彩监控的红眼病患者识别系统，包括摄像头、图像预处理模块、眼睛部位识别模块以及颜色识别模块；其中，摄像头与图像预处理模块连接，图像预处理模块分别与摄像头和眼睛部位识别模块连接，眼睛部位识别模块分别与图像预处理模块和颜色识别模块连接。本发明通过摄像头、图像预处理模块、眼睛部位识别模块以及颜色识别模块，扩大红眼病检测的范围，提高红眼病识别精确度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113011367A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110348437.4
申请日：2021-03-31
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标轨迹的异常行为分析方法，包括以下步骤：运动目标跟踪：将视频输入系统，系统对视频进行目标检测，并对视频中目标进行运动目标跟踪，得到视频序列中运动目标在在每帧图像中的位置，进而得到目标运动轨迹；路径提取：对目标运动轨迹采用多项式拟合方法进行预处理，并采用聚类算法进行聚类，将聚类后得到的数据进行建模，提取得到场景路径；行为分析：通过输入待判定的运动模式与正常行为模型进行匹配，根据匹配情况得到行为分析结果；本发明通过获取运动对象的轨迹，进一步对运动对象的行为、活动的理解和预测的分方法，解决传统视频监控系统判断可疑事件的发生主要依赖于人工的问题。
-
公开(公告)号：CN113011367B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202110348437.4
申请日：2021-03-31
Applicant: 广州大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/46 , G06V10/762 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于目标轨迹的异常行为分析方法，包括以下步骤：运动目标跟踪：将视频输入系统，系统对视频进行目标检测，并对视频中目标进行运动目标跟踪，得到视频序列中运动目标在在每帧图像中的位置，进而得到目标运动轨迹；路径提取：对目标运动轨迹采用多项式拟合方法进行预处理，并采用聚类算法进行聚类，将聚类后得到的数据进行建模，提取得到场景路径；行为分析：通过输入待判定的运动模式与正常行为模型进行匹配，根据匹配情况得到行为分析结果；本发明通过获取运动对象的轨迹，进一步对运动对象的行为、活动的理解和预测的分方法，解决传统视频监控系统判断可疑事件的发生主要依赖于人工的问题。
-
公开(公告)号：CN113205687B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110481444.1
申请日：2021-04-30
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视频监控的酒驾车辆轨迹识别系统，包括视频采集模块、数字图像预处理模块、车辆行驶特征检测模块、酒驾车辆识别模块、车牌识别模块以及报送交警人工检测模块，各模块依次连接；其中，数字图像预处理模块包括车道线识别模块、汽车识别模块和图像预处理模块；车辆行驶特征检测模块包括汽车追踪模块、转向灯识别模块、角度检测模块和压线检测模块。本发明通过扩大酒驾检测的范围，提高交警的酒驾检测工作效率，使得酒驾司机不再抱有侥幸心理，进而减少因酒驾引起的交通事故的发生。
-
公开(公告)号：CN113205687A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110481444.1
申请日：2021-04-30
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视频监控的酒驾车辆轨迹识别系统，包括视频采集模块、数字图像预处理模块、车辆行驶特征检测模块、酒驾车辆识别模块、车牌识别模块以及报送交警人工检测模块，各模块依次连接；其中，数字图像预处理模块包括车道线识别模块、汽车识别模块和图像预处理模块；车辆行驶特征检测模块包括汽车追踪模块、转向灯识别模块、角度检测模块和压线检测模块。本发明通过扩大酒驾检测的范围，提高交警的酒驾检测工作效率，使得酒驾司机不再抱有侥幸心理，进而减少因酒驾引起的交通事故的发生。
-
公开(公告)号：CN113139481A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110466081.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于yolov3的教室人数统计方法，包括以下步骤：S1、通过设置于教室天花板的摄像头采集教室的原始图像作为模型训练的图像集；S2、对原始图像中的每个学生头部俯视图进行标注并生成标注文件，对标注文件中的标注框进行计算；S3、特征提取，对输入图像进行卷积和下采样；S4、建立检测模型，运用k‑means聚类算法对数据集进行聚类，检测模型采用改进的yolov3网络，包括特征提取网络和目标检测层；S5、进行检测模型训练；S6、将待测图像输入检测模型进行人数检测。本发明方法基于yolov3算法，能够快速准确地统计到某一时刻教室里学生的人数，老师可以很快的发现学生是否来齐，讲课途中是否有人混入或早退，达到改善学生迟到、早退以及逃课等现象。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.018 seconds)
