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公开(公告)号：CN116994330A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310594794.8
申请日：2023-05-24
Applicant: 广州大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/22
Abstract: 一种基于机器视觉的排球运动战术分析方法，包括以下步骤：S1：使用Yolov5目标检测算法训练排球运动员和排球的模型，对排球视频中的排球运动员和排球进行识别，分别输出所述排球运动员和所述排球的检测框的坐标位置和检测框的外观特征矩阵；S2：通过改进的DeepSORT跟踪算法对所述排球运动员进行跟踪；S3：通过区域搜索对所述排球进行跟踪；S4：使用差帧法对所述排球运动员和所述排球的轨迹进行修补；S5：计算击球点和落地点；S6：对排球运动场景进行二维映射。本发明提供的技术方案能够快速稳定的识别排球运动中的图像信息，并呈现为平面图，便于教练进行战术策划。
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公开(公告)号：CN116977914A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310590639.9
申请日：2023-05-23
Applicant: 广州大学
Abstract: 一种基于机器视觉的商场人流量分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对Yolov5网络进行改进；S2：对deepSORT算法进行改进；S3：使用改进后的Yolov5网络训练模型；S4：使用训练好的模型对商场高清监控视频进行测试；S5：将坐标集打印在二维平面中，进行人流走向分析。本发明提供的技术方案使用了更适合检测行人的先验框，提高了检测行人目标的准确率，减少了训练模型的时间。
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公开(公告)号：CN116649890A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210148197.8
申请日：2022-02-17
Applicant: 广州大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/103 , A61B5/11 , A61B5/0205
Abstract: 本发明涉及睡眠监测技术领域，且公开了基于薄膜压电传感器的床垫式无负荷睡眠监测系统。该基于薄膜压电传感器的床垫式无负荷睡眠监测系统，通过高灵敏的薄膜压电传感器，检测睡眠中心脏跳动、呼吸以及翻身等体动导致的压力变化，经数字信号处理后分离出心脏跳动、呼吸及体动波形，再进一步提取心率、呼吸率和体动次数等信息，通过对睡眠过程中心率、呼吸率及体动等信息的融合统计分析，用于睡眠质量评估，并且以智能手机为平台，实现基于薄膜压电传感器的床垫式睡眠监测系统，实现了无负荷睡眠过程中心率、呼吸和体动等参数检测，进行睡眠质量评估，可用于航天员训练中睡眠监测，也可推广应用于普通人群家庭睡眠质量监测。
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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。
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公开(公告)号：CN114529870A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210147833.5
申请日：2022-02-17
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及CAE数据技术领域，且公开了基于Faster‑RCNN的人数检测系统，包括S1、采集人物数据样本，将数据样本制作成数据集；S2、将数据集划分为训练集和测试集；S3、采用训练集训练Faster‑RCNN网络；S4、对训练得到的模型进行检测效果评估。本发明通过解决小区域内人数流动性小的人数检测，将检测到的人数反馈给用户，让用户快捷方便获取区域内的人数；将得到的模型进行效果评估，将人物识别训练的模型进行区域内人物检测，将识别模型检测到的人物进行统计，将统计得到的人数反馈给用户，该系统能有效的对人物进行检测并统计，能够准确将区域内的人数反馈给用户，让用户快速便捷知晓区域内的人数并进行相应的工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113206949A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110354965.0
申请日：2021-04-01
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于熵加权图像梯度的半直接单目视觉SLAM方法，包括以下步骤：S1、记录曝光时间，并读入下一帧图像；S2、将图像分成若干个图像块；S3、计算每个图像块的图像熵，根据图像熵分配权重；S4、计算每个图像块的图像梯度；S5、记录6次调整相机曝光时间后的图像熵加权图像梯度值，分别作为多项式拟合曲线的6个点的x坐标和y坐标，拟合曲线后用牛顿迭代法寻找曲线函数值最大值，其对应的x坐标即为最优曝光时间；S6、通过对应接口传入半直接法单目视觉SLAM的视觉里程计中；S7、判断相机获取的图片是否为最后一帧图像。本发明相比传统曝光算法下直接法的单目视觉SLAM方法，利用图像熵梯度寻找最佳曝光时间可以大大提高动态范围。
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公开(公告)号：CN113128387A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110397494.1
申请日：2021-04-14
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于面部表情特征分析的吸毒者毒瘾发作识别方法，该方法步骤包括：采集被监察者的视频并进行人脸识别；对提取得到的人脸图像进行图像预处理；构建DNN深度神经网络并进行网络训练，设置待训练的DNN深度神经网络的超参数值，将训练集样本输入到DNN深度神经网络进行训练；DNN深度神经网络包括依次连接的输入层、卷积层、池化层、GRU层和Softmax输出层；将图像预处理后的人脸图像输入到训练好的DNN深度神经网络，对人脸图像的特征进行提取，输出毒瘾发作概率的预测值；当输出毒瘾发作概率的预测值大于预设的阈值时，判定被监察者毒瘾发作。本发明提供判断精确度的效果，具有良好的分类效果和泛化能力。
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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。
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公开(公告)号：CN113206949B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202110354965.0
申请日：2021-04-01
Applicant: 广州大学
IPC: H04N23/73 , H04N23/741 , H04N23/60 , H04N23/95 , H04N25/57
Abstract: 本发明公开了一种基于熵加权图像梯度的半直接单目视觉SLAM方法，包括以下步骤：S1、记录曝光时间，并读入下一帧图像；S2、将图像分成若干个图像块；S3、计算每个图像块的图像熵，根据图像熵分配权重；S4、计算每个图像块的图像梯度；S5、记录6次调整相机曝光时间后的图像熵加权图像梯度值，分别作为多项式拟合曲线的6个点的x坐标和y坐标，拟合曲线后用牛顿迭代法寻找曲线函数值最大值，其对应的x坐标即为最优曝光时间；S6、通过对应接口传入半直接法单目视觉SLAM的视觉里程计中；S7、判断相机获取的图片是否为最后一帧图像。本发明相比传统曝光算法下直接法的单目视觉SLAM方法，利用图像熵梯度寻找最佳曝光时间可以大大提高动态范围。
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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。
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