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公开(公告)号：CN102679957A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210124965.2
申请日：2012-04-26
Applicant: 燕山大学
IPC: G01C11/00
Abstract: 本发明提供了一种融合背景信息与颜色特征的鱼体检测方法，包括如下步骤：计算机读取背景和包括鱼体目标的图像；根据背景减除法对两幅图像进行计算以获得初始的鱼体运动目标，此时图像中包括很多噪声点和背景信息点；为了获得精确的鱼体目标，利用RGB颜色模型的信息，从原始彩色图像中获得鱼体的RGB颜色信息，并利用(R-B)算子对图像处理；处理后的图像目标和背景像素呈现较大差异，其直方图呈双峰分布，寻找直方图的峰谷点为阈值点，对(R-B)后的图像进行阈值处理，大于阈值的像素点即为鱼体目标，否则剔除；此时计算机输出的图像为最终的鱼体目标检测结果。本方法适用于简单背景且摄像机固定的场景下鱼体目标检测，具有通用性好，检测目标精确，速度快等优点。
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公开(公告)号：CN106447672B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201610825236.8
申请日：2016-09-14
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种交叉遮挡鱼体识别计数方法，包括如下步骤：计算机读取拍摄的图像，将RGB色彩空间图像转换至HSI色彩空间，根据H分量图将图像二值化处理；对二值化图像去噪，然后根据鱼体面积不同将单条鱼体的连通域图与多条鱼体的连通域图分割在两幅图中；对各单鱼体连通域求中心点作为鱼体质心，记录在数组M中；对多鱼体连通域图依次进行腐蚀，再分割，骨骼化表示，提取骨骼端点，端点连线等图像形态学操作，最后找出与骨骼化表示的鱼体最近似的直线，定义近似度达到80％的认为是鱼体，并将此线段的中点作为鱼体质心计入数组M中。本方法适用于简单背景且摄像机固定的场景下多鱼体目标检测，具有算法简单，耗时短,通用性好检测目标精确等优点。
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公开(公告)号：CN106447672A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610825236.8
申请日：2016-09-14
Applicant: 燕山大学
CPC classification number: G06T2207/30242
Abstract: 本发明公开了一种交叉遮挡鱼体识别计数方法，包括如下步骤：计算机读取拍摄的图像，将RGB色彩空间图像转换至HSI色彩空间，根据H分量图将图像二值化处理；对二值化图像去噪，然后根据鱼体面积不同将单条鱼体的连通域图与多条鱼体的连通域图分割在两幅图中；对各单鱼体连通域求中心点作为鱼体质心，记录在数组M中；对多鱼体连通域图依次进行腐蚀，再分割，骨骼化表示，提取骨骼端点，端点连线等图像形态学操作，最后找出与骨骼化表示的鱼体最近似的直线，定义近似度达到80％的认为是鱼体，并将此线段的中点作为鱼体质心计入数组M中。本方法适用于简单背景且摄像机固定的场景下多鱼体目标检测，具有算法简单，耗时短,通用性好检测目标精确等优点。
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公开(公告)号：CN102679957B
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201210124965.2
申请日：2012-04-26
Applicant: 燕山大学
IPC: G01C11/00
Abstract: 本发明提供了一种融合背景信息与颜色特征的鱼体检测方法，包括如下步骤：计算机读取背景和包括鱼体目标的图像；根据背景减除法对两幅图像进行计算以获得初始的鱼体运动目标，此时图像中包括很多噪声点和背景信息点；为了获得精确的鱼体目标，利用RGB颜色模型的信息，从原始彩色图像中获得鱼体的RGB颜色信息，并利用(R-B)算子对图像处理；处理后的图像目标和背景像素呈现较大差异，其直方图呈双峰分布，寻找直方图的峰谷点为阈值点，对(R-B)后的图像进行阈值处理，大于阈值的像素点即为鱼体目标，否则剔除；此时计算机输出的图像为最终的鱼体目标检测结果。本方法适用于简单背景且摄像机固定的场景下鱼体目标检测，具有通用性好，检测目标精确，速度快等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114038059B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202111316896.0
申请日：2021-11-09
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双帧速率分治行为识别网络的动态手势识别方法，采用一种双通道三维卷积神经网络模型来提取动态手势的时空特征，所使用的输入设备为普通的USB摄像头采集的视频帧序列，通过普通USB摄像头采集手势图像和视频进能够完成手势识别，相较于使用3D传感器大大节省了设备成本，旨在能够广泛的应用于多种领域。同时本发明根据目前手势人机交互常使用的手势种类定义诸如向左、向右、确定等手势，是一种通过深度学习实现的分类问题，本发明根据常见的人机交互指令创建的手势视频数据集，在采集过程中考虑到不同场景和角度的应用情况，在虚拟现实和智能办公领域保持良好的识别准确率。
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公开(公告)号：CN114038059A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111316896.0
申请日：2021-11-09
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双帧速率分治行为识别网络的动态手势识别方法，采用一种双通道三维卷积神经网络模型来提取动态手势的时空特征，所使用的输入设备为普通的USB摄像头采集的视频帧序列，通过普通USB摄像头采集手势图像和视频进能够完成手势识别，相较于使用3D传感器大大节省了设备成本，旨在能够广泛的应用于多种领域。同时本发明根据目前手势人机交互常使用的手势种类定义诸如向左、向右、确定等手势，是一种通过深度学习实现的分类问题，本发明根据常见的人机交互指令创建的手势视频数据集，在采集过程中考虑到不同场景和角度的应用情况，在虚拟现实和智能办公领域保持良好的识别准确率。
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公开(公告)号：CN105069441A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510518054.1
申请日：2015-08-21
Applicant: 燕山大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00825
Abstract: 一种基于背景更新与粒子群算法的运动车辆检测方法，所述方法包括以下步骤：利用双边滤波法对视频图像进行预处理，去除图像噪声的同时又能保护图像的边缘信息；采用surendra背景更新算法实现背景更新；背景更新过程中，通过粒子群极大熵法求得帧差图像的最优阈值实现背景更新；再通过背景差分法获得运动目标的灰度图像，并采用粒子群极大熵法求得差分图像的最优阈值实现图像分割；经过形态学处理检测出运动车辆。本发明能够适应简单的交通环境，同样也能克服复杂环境的影响，提高检测目标的准确率。
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公开(公告)号：CN104749334A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510086346.2
申请日：2015-02-16
Applicant: 燕山大学
IPC: G01N33/18
Abstract: 一种基于模式识别的生物式异常水质评价系统设计方法，其基本思想是：针对水质评价所表现出的多因子、高维、非线性等特点，及评价因子与水质之间的复杂关系的问题，本发明以生物式水质评价中常见的生物指示物鱼为研究对象，运用计算机图像处理技术提出了一种快速的异常水质评价系统。首先基于计算机视觉采集可以反映水质状况的鱼类运动视频图像，然后利用图像处理技术获得水质评价指标即鱼类行为特征参数，同时基于模式识别建立可以反映水质状况与鱼类行为特征参数的语义映射模型，最后考察模型的可行性。本发明在提取鱼类运动信息时能够克服环境光照变化和噪声变化的影响，利用支持向量机SVM构造水质异常评价模型并实时更新提高模型鲁棒性。
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公开(公告)号：CN203149351U
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201220608695.8
申请日：2012-11-15
Applicant: 燕山大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 一种四足并联腿步行机器人分布式控制系统，其包括控制层和执行层，所述控制层为主控计算机，主控计算机通过CAN总线接口卡连接到CAN总线；所述执行层主要由各分支控制器组成，集成CAN通信接口的DSP控制器TMS320F28016作为分支控制器，各分支控制器通过CAN收发器连接到总线。具有独立处理能力的分支控制器可有效融合位置、速度、加速度、力、振动等检测信息，从而获得了较为完整的系统运动特征。本实用新型具备高速稳定通信、独立分散控制、多信息处理等优点，可实现四足并联腿步行机器人的平稳协调控制。
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