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公开(公告)号：CN105303192B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201510566612.1
申请日：2015-09-08
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院 , 苏州大学
Abstract: 本申请提供了一种基于混合描述子的形状匹配方法，获取目标形状的边缘，得到所述目标形状的边界轮廓点；计算每个所述边界轮廓点的混合描述子；根据所述目标形状中所有边界轮廓点的混合描述子，计算所述目标形状与数据库中各个模板形状的匹配度值；根据各个所述匹配度值，确定与所述目标形状相匹配的模板形状。本发明计算每个边界轮廓点的混合描述子，并根据目标形状中所有边界轮廓点的混合描述子，计算所述目标形状与数据库中各个模板形状的匹配度值，可以对图像形状进行特征的提取和有效表示，具有尺度不变性、旋转不变性和平移不变性等优良性能，有效抑制了噪声的干扰，从而提高了形状匹配的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN105303192A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510566612.1
申请日：2015-09-08
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院
CPC classification number: G06K9/6204 , G06K9/4604
Abstract: 本申请提供了一种基于混合描述子的形状匹配方法，获取目标形状的边缘，得到所述目标形状的边界轮廓点；计算每个所述边界轮廓点的混合描述子；根据所述目标形状中所有边界轮廓点的混合描述子，计算所述目标形状与数据库中各个模板形状的匹配度值；根据各个所述匹配度值，确定与所述目标形状相匹配的模板形状。本发明计算每个边界轮廓点的混合描述子，并根据目标形状中所有边界轮廓点的混合描述子，计算所述目标形状与数据库中各个模板形状的匹配度值，可以对图像形状进行特征的提取和有效表示，具有尺度不变性、旋转不变性和平移不变性等优良性能，有效抑制了噪声的干扰，从而提高了形状匹配的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN105139677A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510446762.9
申请日：2015-07-28
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院
IPC: G08G1/0962
CPC classification number: G08G1/0962
Abstract: 本发明公开了一种基于车路协同的无控交叉口车辆通行引导系统及其引导方法，该引导系统包括车载设备、路侧设备和监控中心，所述车载设备与路侧设备之间、车载设备与车载设备之间、以及路侧设备与监控中心之间均通过无线通信网络进行信息传递，该基于车路协同的无控交叉口车辆通行引导系统及其引导方法可有效避免无控交叉口处的车辆碰撞，并提高交叉口处的通行效率，真正实现交通管控一体。
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公开(公告)号：CN105243352A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510562853.9
申请日：2015-09-07
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00335
Abstract: 本发明公开了一种3D运动识别的方法，包括：获取物体3D运动轨迹上的预定个数的轨迹点；根据轨迹点的位置信息，将轨迹点按照预定规则形成至少一个轨迹原子；按照预定算法对每个轨迹原子中的所有轨迹点进行计算，得到每个轨迹点的积分不变描述子，并将每个轨迹原子中的所有轨迹点的积分不变描述子按轨迹顺序排列，作为每个轨迹原子的积分不变描述子；将物体3D运动轨迹的所有轨迹原子的积分不变描述子与数据库中所有运动轨迹的积分不变描述子进行匹配，确定物体3D运动轨迹的类型；该方法提高了3D复杂运动的识别精度和准确率；本发明还公开了一种3D运动识别的装置。
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公开(公告)号：CN113591797B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202110967362.8
申请日：2021-08-23
Applicant: 苏州大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种深度视频行为识别方法，包括以下步骤：将每个行为样本的深度视频进行正面、右侧面、左侧面和顶面投影，获得相应的投影序列；通过计算每个投影序列的动态图像，获得每个行为样本的动态图像；将每个行为样本的动态图像输入特征提取模块并提取特征；将每个行为样本的动态图像所提取到的特征进行连接，并将连接后的特征输入全连接层；构造四流人体行为识别网络；计算每个训练行为样本的深度视频的正面、右侧面、左侧面、顶面投影序列的动态图像，并输入四流人体行为识别网络，训练四流人体行为识别网络至收敛；计算待测试行为样本的每个动态图像，并将计算后的每个动态图像输入训练好的四流人体行为识别网络，实现行为识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108681700B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810421670.9
申请日：2018-05-04
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种复杂行为识别方法，包括：利用传感器获取目标运动的三维骨骼关节点信息；对关节点信息预处理，归一化坐标系；提取每个关节点的运动轨迹，投影至三个二维平面；提取每两帧间的运动向量及其长度和方向角，用k‑means算法聚类得到运动基元，统计得到直方图；利用时间金字塔结合时间信息，结合所有直方图的各个簇的值，计算各关节点的权重，形成描述符；用SVM分类，实现动作识别。本发明可以对动作骨骼关节点信息进行特征的提取和有效表示，提高动作识别的准确率；所有的运动信息被完整保留，可以进行动作重建；对所有动作类进行聚类，从全局上捕捉人类动作特征；使用低级别特征，降低了计算难度，提高动作识别效率，满足系统的实时性要求。
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公开(公告)号：CN106910169B
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201710057467.3
申请日：2017-01-26
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种防止边缘模糊的图像椒盐噪声去除方法，分别进行边缘像素判断、椒盐噪声判断和滤波处理，对边缘像素进行单独处理，并对其它像素中的噪声点根据噪声密度选取大小不同的滤波窗口采用一致权重均值滤波进行处理。本发明首先进行边缘像素判断，利用图像边缘像素点周围像素值差异较大的特性，判断出边缘像素，采用单独的方法进行噪声去除，使得图像边缘信息得到较好保持，防止了边缘模糊情况；在进行椒盐噪声滤波时，无需设计模糊规则；不需要进行阈值的选取，提高了计算效率，能适应不同污染程度的图像的噪声去除。
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公开(公告)号：CN105139677B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510446762.9
申请日：2015-07-28
Applicant: 苏州大学
IPC: G08G1/0962
CPC classification number: G08G1/0962
Abstract: 本发明公开了一种基于车路协同的无控交叉口车辆通行引导系统及其引导方法，该引导系统包括车载设备、路侧设备和监控中心，所述车载设备与路侧设备之间、车载设备与车载设备之间、以及路侧设备与监控中心之间均通过无线通信网络进行信息传递，该基于车路协同的无控交叉口车辆通行引导系统及其引导方法可有效避免无控交叉口处的车辆碰撞，并提高交叉口处的通行效率，真正实现交通管控一体。
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公开(公告)号：CN104361600B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201410687341.0
申请日：2014-11-25
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种运动识别方法及系统，包括：获取运动轨迹上的N个轨迹点；确定每个所述轨迹点的描述子，该描述子包括运动类别和尺度等级；对N个所述轨迹点的描述子进行排序，得到所述运动轨迹的描述子序列；利用所述运动轨迹的描述子序列，确定所述运动轨迹的运动类型，以完成运动识别。上述技术方案达到了有效利用运动轨迹的特征信息，进而提高了识别精度和准确率。
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公开(公告)号：CN106910169A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710057467.3
申请日：2017-01-26
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种防止边缘模糊的图像椒盐噪声去除方法，分别进行边缘像素判断、椒盐噪声判断和滤波处理，对边缘像素进行单独处理，并对其它像素中的噪声点根据噪声密度选取大小不同的滤波窗口采用一致权重均值滤波进行处理。本发明首先进行边缘像素判断，利用图像边缘像素点周围像素值差异较大的特性，判断出边缘像素，采用单独的方法进行噪声去除，使得图像边缘信息得到较好保持，防止了边缘模糊情况；在进行椒盐噪声滤波时，无需设计模糊规则；不需要进行阈值的选取，提高了计算效率，能适应不同污染程度的图像的噪声去除。
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