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公开(公告)号:CN118196767A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410401644.5
申请日:2024-04-03
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于概率注意力的危险驾驶交互行为识别方法。本发明提取驾驶视频帧的空间关系,并学习空间关系的概率注意力,进行驾驶场景目标检测。本发明提取目标之间的交互行为特征,学习交互行为的时间关系,并学习时间关系的概率注意力,用于提取概率交互行为特征。本文方法计算概率化的交互行为损失,用于优化危险驾驶交互行为识别模型。本发明关注于危险驾驶交互行为的空间关系概率注意力,时间关系概率注意力,能够避免交互行为特征变化造成错误识别。
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公开(公告)号:CN116660364A
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202310605404.2
申请日:2023-05-26
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及管道缺陷检测技术领域,具体是一种基于双传感器漏磁检测的管道缺陷量化方法,包括以下步骤:使用有限元分析软件建立管道模型,仿真模拟出对应的信号特征;以提离值和缺陷深度作为自变量,以信号特征作为因变量,建立三者之间的函数关系;并以信号特征为Z轴、提离值为X轴、缺陷深度为Y轴,建立空间直角坐标系O‑XYZ;通过霍尔传感器测量对应的信号特征,并将该提离值和对应的信号特征导入函数关系中,以形成空间曲线;将两个霍尔传感器分别形成的两条空间曲线均沿着Z轴方向投影在XY平面上,以形成两条平面曲线,两条平面曲线相交点对应的缺陷深度即为该管道缺陷深度的计算值;本发明能够提高管道缺陷检测的准确性。
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公开(公告)号:CN119579517A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411621943.6
申请日:2024-11-14
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加噪点扩散卷积核的运动模糊跑道异物检测方法,包括以下步骤:步骤1、获取跑道异物图像数据集;步骤2、构建多尺度加噪点扩散卷积核模型,将跑道异物图像输入至多尺度加噪点扩散卷积核模型,得到多尺度运动模糊复原图像;步骤3、构建YOLO模型,利用多尺度运动模糊复原图像对YOLO模型进行训练,得到跑道异物检测模型;步骤4、将待检测跑道异物图像通过多尺度加噪点扩散卷积核模型得到的多尺度运动模糊复原图像,输入至跑道异物检测模型,由此检得到跑道异物。
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公开(公告)号:CN113822188A
公开(公告)日:2021-12-21
申请号:CN202111067634.5
申请日:2021-09-13
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种时间因果诱导的斗殴行为的识别方法。本发明针对群体斗殴行为特点,即多人之间具有因果关系,具有时间延迟关系,具有空间依赖关系,来实现群体斗殴行为的特征提取。针对上述三个问题,分别使用Granger因果关系估计多人的因果关系矩阵,Granger因果时间延迟关系估计多人的因果时间延迟矩阵,用于因果特征融合,空间外观图模型估计,用于多人空间特征融合。依次,提取因果图融合的个体特征,空间图融合的个体特征,并使用最大池化方法将个体特征矩阵转化为群体特征,使用全连接层识别群体斗殴行为。本发明可有效实现群体斗殴的多人因果图特征提取,多人空间图特征提取,以及实现对群体斗殴行为检测。
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公开(公告)号:CN104156978A
公开(公告)日:2014-11-19
申请号:CN201410323784.1
申请日:2014-07-04
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于球载平台的多目标动态跟踪方法,包括有手动框选目标跟踪方法、自动检测跟踪方法,所述的手动框选目标跟踪方法是手动的在球载平台录像上标定一个跟踪目标然后予以跟踪,采用压缩降维方法,通过压缩降维理论来降维前景目标和背景的特征,作为在线学习更新分类器的正样本和负样本,然后使用该训练分类器去预测下一帧图像的目标位置;自动跟踪方法是通过在高空球载相机传下来的图像上手动设定一块初始化检测区域,然后对这块指定区域实时检测运动目标,对于检测出来的运动目标,予以标注出来,然后使用上述同样的在线学习跟踪方法去跟踪。本发明在保持跟踪实时性和一定准确率前提下有效克服球载视频晃动引起的跟踪难题。
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公开(公告)号:CN118038684A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202311164153.5
申请日:2023-09-11
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G08G1/04 , G08G1/017 , G08G1/0967 , G08G1/0968 , G08G1/0969 , H04W4/024 , H04W4/40 , H04W84/06
Abstract: 本发明公开了一种面向巡警事故追捕的地空子母机系统。本发明包括地面无人车基站的母机系统,无人机巡检的子机系统。母机装配了三维激光雷达、深度相机,用于判断场景中是否有违法行为发生。母机系统装配了通信模块,用于指挥无人机巡逻和罪犯追捕。母机为提供移动充电功能,用于延长无人机巡警时间。子机可以无视地形实现高速犯罪人员追捕。子机系统装配了三维激光雷达、深度相机,可以实现巡警事故场景中,犯罪人员、道路、车辆、建筑环境的可视化重建。本发明结合地面母机的通信和续航能力,空中子机的无障碍移动和场景信息感知能力,可以有效协助犯罪人员追捕行动。当出警时母机打开机舱,释放出子机,并由母机操控子机进行监控追踪。
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公开(公告)号:CN104156978B
公开(公告)日:2018-08-10
申请号:CN201410323784.1
申请日:2014-07-04
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于球载平台的多目标动态跟踪方法,包括有手动框选目标跟踪方法、自动检测跟踪方法,所述的手动框选目标跟踪方法是手动的在球载平台录像上标定一个跟踪目标然后予以跟踪,采用压缩降维方法,通过压缩降维理论来降维前景目标和背景的特征,作为在线学习更新分类器的正样本和负样本,然后使用该训练分类器去预测下一帧图像的目标位置;自动跟踪方法是通过在高空球载相机传下来的图像上手动设定一块初始化检测区域,然后对这块指定区域实时检测运动目标,对于检测出来的运动目标,予以标注出来,然后使用上述同样的在线学习跟踪方法去跟踪。本发明在保持跟踪实时性和一定准确率前提下有效克服球载视频晃动引起的跟踪难题。
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公开(公告)号:CN119130932B
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202411142786.0
申请日:2024-08-20
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/80 , G06T5/70 , G06T5/40 , G06T5/60 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多光照噪声场扩散的低光照异常铁路状态检测方法。本发明对于低光照铁路图像,采用直方图均衡化,获得初步的光照校正图像;采用高斯平滑策略,估计图像噪声标准差,获得低噪声校正图像;采用多Gamma校正,生成多噪声分布下的校正图像;利用光照校正图像的YOLO卷积特征,来估计多噪声分布场,并采用扩散模型抑制特征中的光照噪声;使用多分支的YOLO检测器,进行多噪声分布下的异常铁路状态检测。本发明估计多光照噪声场,并使用扩散模型来抑制光照噪声,可以提高异常铁路状态检测准确性。
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公开(公告)号:CN113822188B
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202111067634.5
申请日:2021-09-13
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种时间因果诱导的斗殴行为的识别方法。本发明针对群体斗殴行为特点,即多人之间具有因果关系,具有时间延迟关系,具有空间依赖关系,来实现群体斗殴行为的特征提取。针对上述三个问题,分别使用Granger因果关系估计多人的因果关系矩阵,Granger因果时间延迟关系估计多人的因果时间延迟矩阵,用于因果特征融合,空间外观图模型估计,用于多人空间特征融合。依次,提取因果图融合的个体特征,空间图融合的个体特征,并使用最大池化方法将个体特征矩阵转化为群体特征,使用全连接层识别群体斗殴行为。本发明可有效实现群体斗殴的多人因果图特征提取,多人空间图特征提取,以及实现对群体斗殴行为检测。
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公开(公告)号:CN119130932A
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202411142786.0
申请日:2024-08-20
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/80 , G06T5/70 , G06T5/40 , G06T5/60 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多光照噪声场扩散的低光照异常铁路状态检测方法。本发明对于低光照铁路图像,采用直方图均衡化,获得初步的光照校正图像;采用高斯平滑策略,估计图像噪声标准差,获得低噪声校正图像;采用多Gamma校正,生成多噪声分布下的校正图像;利用光照校正图像的YOLO卷积特征,来估计多噪声分布场,并采用扩散模型抑制特征中的光照噪声;使用多分支的YOLO检测器,进行多噪声分布下的异常铁路状态检测。本发明估计多光照噪声场,并使用扩散模型来抑制光照噪声,可以提高异常铁路状态检测准确性。
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