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公开(公告)号：CN103810480A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410073064.4
申请日：2014-02-28
Applicant: 青岛大学 , 青岛广电无线传媒集团有限公司 , 青岛广电动画有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于RGB-D图像的手势检测方法，其包括：第一步，获取RGB-D图像；第二步，从背景中分割手部；第三步，识别手势；第四步，寻找手势的最优分割。本发明提供的RGB-D图像的手势检测方法能有效地分割出人手区域，具有分割准确，即使在手部发生部分自遮挡或者背景中有其他人干扰时也能得到好的手势分割，且算法鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN103810480B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410073064.4
申请日：2014-02-28
Applicant: 青岛大学 , 青岛广电无线传媒集团有限公司 , 青岛广电动画有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于RGB-D图像的手势检测方法，其包括：第一步，获取RGB-D图像；第二步，从背景中分割手部；第三步，识别手势；第四步，寻找手势的最优分割。本发明提供的RGB-D图像的手势检测方法能有效地分割出人手区域，具有分割准确，即使在手部发生部分自遮挡或者背景中有其他人干扰时也能得到好的手势分割，且算法鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN112857219A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110046765.9
申请日：2021-01-14
Applicant: 青岛大学威海创新研究院 , 青岛大学 , 青岛点之云智能科技有限公司
IPC: G01B11/00
Abstract: 本发明提供一种基于TOF深度相机的体积测量方法及装置，其通过获取深度图像；去噪声处理；选取分别经噪声处理后第一帧深度图像的感兴趣区域(下称第一特征区域)和第二帧深度图像的感兴趣区域(下称第二特征区域)，以多个遍历速度对第一特征区域的每个像素点进行遍历，并将当前像素点的深度值与第二特征区域中对应的目标像素点的深度值进行匹配，获取多个总相似程度值；确定最大总相似程度值对应的遍历速度为当前时刻的瞬时速度；根据瞬时速度计算包裹体积。本发明有效解决了现有技术中在传送带速度不固定时无法得到准确的包裹体积的问题，可行性强。
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公开(公告)号：CN117173539A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311123056.1
申请日：2023-09-01
Applicant: 青岛大学 , 青岛点之云智能科技有限公司 , 青岛大学威海创新研究院
Abstract: 本申请涉及图像处理相关技术领域，具体涉及一种包裹实时检测方法、装置、电子设备及存储介质。其中，方法包括：获取实时的原始图像；其中所述原始图像为实时采集的包括包裹的图像；将所述原始图像输入预先训练的实时检测模型，得到包裹检测结果；其中，所述实时检测模型为融合有RepVGG结构，采用SIOU损失函数的YOLO v5s模型，用于识别所述原始图像中的包裹。如此本申请提供的方案可以提高包裹检测的准确率和效率，以便于实时检测包裹。本申请提供的方案下，检测准确率和效率都有所提高，更加符合分拣中心的检测要求。
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公开(公告)号：CN114601452A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210156172.2
申请日：2022-02-21
Applicant: 青岛大学 , 青岛大学威海创新研究院
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明属于人体跌倒检测技术领域，公开了一种人体跌倒检测方法、系统、介质、设备及终端，所述人体跌倒检测方法包括：通过计算人体骨骼点的运动速度，加速度以及身体高度判断人体是否跌倒；系统加入通过模型和速度判断人体是否处于平衡状态的功能，用于解决二次跌倒问题；形成系列跌倒识别方法，用于将多种情况进行分析并解决。本发明通过计算人体骨骼点的运动速度，加速度以及身体高度来判断人体是否处于跌倒状态；通过计算速度和加速度本发明可以完全区分跌倒状态与走路，跑步状态，基本可以区分下蹲状态，在加入身体高度后可以更加准确的判断出来。本发明的系统加入了模型判断，结合速度的判断可以准确的判断出人体是否处于二次跌倒状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112857219B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110046765.9
申请日：2021-01-14
Applicant: 青岛大学威海创新研究院 , 青岛大学 , 青岛点之云智能科技有限公司
IPC: G01B11/00
Abstract: 本发明提供一种基于TOF深度相机的体积测量方法及装置，其通过获取深度图像；去噪声处理；选取分别经噪声处理后第一帧深度图像的感兴趣区域(下称第一特征区域)和第二帧深度图像的感兴趣区域(下称第二特征区域)，以多个遍历速度对第一特征区域的每个像素点进行遍历，并将当前像素点的深度值与第二特征区域中对应的目标像素点的深度值进行匹配，获取多个总相似程度值；确定最大总相似程度值对应的遍历速度为当前时刻的瞬时速度；根据瞬时速度计算包裹体积。本发明有效解决了现有技术中在传送带速度不固定时无法得到准确的包裹体积的问题，可行性强。
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公开(公告)号：CN106548163B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201611054251.3
申请日：2016-11-25
Applicant: 青岛大学
Abstract: 本发明公开了一种基于TOF深度相机客流计数的方法，包括以下步骤；S1：获取TOF深度相机返回的深度图像；S2：提取热点区域，并对热点区域数据进行筛选和修正；S3：去噪声处理；S4：提取特征区域点集；S5：对特征区域点集进行预处理；S6：进行人头区域的匹配和计数；S7：进行人头区域位置的预测和跟踪；S8：将数据控制处理单元显示或发送人流数据。本发明有效解决统计过程中场景震动、拍摄距离近、出入频繁、光线变化、拥挤、遮挡的问题，并且针对乘客头戴遮阳帽、鸭舌帽、乘客怀抱婴儿、乘客身高小于一米二、同一乘客反复处于识别区的问题提出了有效的解决方案，该计数方法准确、有效，可行性强。
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公开(公告)号：CN109059770B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201811034435.2
申请日：2018-09-10
Applicant: 青岛大学 , 青岛点之云智能科技有限公司 , 青岛华正信息技术股份有限公司
IPC: G01B11/00
Abstract: 本发明提供了一种基于TOF深度相机的包裹体积测量方法，其包括：第一步，相关参数校准；第二步，获取TOF深度相机返回的深度图像；第三步，提取热点区域，并对热点区域数据进行筛选和修正，保留矩形热点区域；第四步，噪声处理；第五步，体积测量。可以有效地解决传送带上包裹堆积的体积计算以及形状不规则的异形包裹体积计算问题，该测量方法准确、有效，可行性强。
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公开(公告)号：CN106548163A
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201611054251.3
申请日：2016-11-25
Applicant: 青岛大学
CPC classification number: G06K9/00778 , G06K9/4609
Abstract: 本发明公开了一种基于TOF深度相机客流计数的方法，包括以下步骤；S1：获取TOF深度相机返回的深度图像；S2：提取热点区域，并对热点区域数据进行筛选和修正；S3：去噪声处理；S4：提取特征区域点集；S5：对特征区域点集进行预处理；S6：进行人头区域的匹配和计数；S7：进行人头区域位置的预测和跟踪；S8：将数据控制处理单元显示或发送人流数据。本发明有效解决统计过程中场景震动、拍摄距离近、出入频繁、光线变化、拥挤、遮挡的问题，并且针对乘客头戴遮阳帽、鸭舌帽、乘客怀抱婴儿、乘客身高小于一米二、同一乘客反复处于识别区的问题提出了有效的解决方案，该计数方法准确、有效，可行性强。
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