公开(公告)号：CN110766723B

公开(公告)日：2020-11-24

申请号：CN201911006505.8

申请日：2019-10-22

Applicant: 湖南大学

Inventor： 谭建豪 ,  张思远 ,  王耀南 ,  周士琪 ,  黄亨斌

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/73 ,  G06T5/40

Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于颜色直方图相似性的无人机目标跟踪方法及系统，提取待跟踪目标的HOG、CNN以及CN特征作为特征子集进行位置滤波器初始化等，通过翻转和以不同的样本标签训练深度特征，增加样本数量；利用训练好的滤波器进行目标搜索得到目标位置和尺度；将当前帧图片及跟踪结果加入样本空间并更新样本空间模型；利用颜色相关性判别模型和主次峰判别模型进行更新判别，在预测的目标和前一帧目标的颜色直方图相关性较高且置信图中主、次峰差距明显时，更新位置滤波器；最后更新尺度滤波器，输出完整的目标位置。本发明能有效应对无人机目标跟踪时出现的目标快速移动、大幅度形变和遮挡等复杂情况。

公开(公告)号：CN110210432A

公开(公告)日：2019-09-06

申请号：CN201910492676.X

申请日：2019-06-06

Applicant: 湖南大学

Inventor： 王耀南 ,  黄亨斌 ,  毛建旭 ,  朱青 ,  周士琪 ,  张思远 ,  钟杭 ,  袁小芳

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06T3/40 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明公开了一种基于智能安防机器人非受限条件下的人脸识别方法，首先，利用HOG特征对图像进行人脸检测，然后提取人脸区域图像用于后续处理；然后，利用CNN卷积神经网络训练一个对清晰图像和模糊图像进行二分类的分类器，之后再对分类出来的模糊图像进行去模糊处理，清晰图像则跳过这一步骤；接着，再利用Lucy-Richardson算法对运动图像帧序列进行去模糊处理；再使用SRCNN图像超分辨算法将图像归一化到同一大小尺度；再将经过以上步骤处理的图像输入到训练好的CNN卷积神经网络中提取特征向量；最后，通过SVM对提取出的特征向量进行分类，从而实现人脸识别。本发明具有有效地提高智能安防机器人在巡逻过程中识别人脸的效率和精度的优点。

公开(公告)号：CN110766723A

公开(公告)日：2020-02-07

申请号：CN201911006505.8

申请日：2019-10-22

Applicant: 湖南大学

Inventor： 谭建豪 ,  张思远 ,  王耀南 ,  周士琪 ,  黄亨斌

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/73 ,  G06T5/40

Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于颜色直方图相似性的无人机目标跟踪方法及系统，提取待跟踪目标的HOG、CNN以及CN特征作为特征子集进行位置滤波器初始化等，通过翻转和以不同的样本标签训练深度特征，增加样本数量；利用训练好的滤波器进行目标搜索得到目标位置和尺度；将当前帧图片及跟踪结果加入样本空间并更新样本空间模型；利用颜色相关性判别模型和主次峰判别模型进行更新判别，在预测的目标和前一帧目标的颜色直方图相关性较高且置信图中主、次峰差距明显时，更新位置滤波器；最后更新尺度滤波器，输出完整的目标位置。本发明能有效应对无人机目标跟踪时出现的目标快速移动、大幅度形变和遮挡等复杂情况。