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公开(公告)号：CN119028001B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411124661.5
申请日：2024-08-14
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V20/40 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于文本位置注意力的对比微表情识别方法。本发明使用视频光流特征，计算光流注意力，该光流注意力用于分析Vision Transformer的视觉特征，提取光流注意力的微表情视觉特征。对于微表情位置难以发现的困难，提取微表情文本的token，学习文本位置注意力，提取文本位置注意力的微表情特征。为了有效区分不同微表情的显著位置，分析文本位置注意力的正负例对比损失，有效分离容易混淆的微表情类别。本发明考虑了光流注意力特征，文本位置注意力，文本位置对比关系，可以有效避免微表情识别中相互混淆。
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公开(公告)号：CN118537844A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410699447.6
申请日：2024-05-31
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V20/59 , G06V20/40 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种全局‑局部选择尺度注意力的异常驾驶状态识别方法。本发明使用全局处理时，生成多尺度的全局图像，并估计各尺度全局图像特征的Transformer注意力。融合多尺度Transformer注意力，并使用卷积操作，生成各尺度的选择注意力。将各尺度的选择注意力，与各尺度的全局图像特征融合，获得融合尺度的全局特征。本发明使用局部处理时，首先进行网格划分获得头部局部区域，并生成多尺度局部图像，并计算局部图像特征的各尺度选择注意力，并最终获得融合各尺度的局部特征。本发明关注于多尺度注意力的选择过程，能够注意到驾驶人员特定尺度的局部细节特征，用于识别分心、疲劳的异常状态。
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公开(公告)号：CN110477921B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201910751720.4
申请日：2019-08-15
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于骨架折线Ridge回归的身高测量方法。通过对场景中人体骨架进行标定，实现了对人体身高的测量。据此，利用人体骨架模型，对拍摄图像中人体身高骨架的关键点进行选择和提取。将得到的犯罪人身高骨架关键点的坐标，使用2范数和反正切函数来计算出身高骨架的距离形状参数和方向形状参数。再基于骨架夹角的姿态最近邻匹配，提取参考人身高骨架的距离形状参数。最后根据骨架折线身高模型的训练数据集和Ridge回归的损失函数的解析解构建身高测量预测模型，来实现犯罪人身高测量。本发明具有简单易操作，可靠性强，场景适应度高等优点，且当图像中的人体处于身体扭曲或者姿态复杂的情况下也能完成身高测量。
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公开(公告)号：CN108053370B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201711223610.8
申请日：2017-11-29
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于匹配误差抑制的成像坐标校正方法，手工标记测量图像背景区域，获取其匹配点对。并基于匹配点对利用迭代误差法建模几何校正映射矩阵，提高了实验结果的精度。据此，利用欧式距离及阈值，检测并抑制噪声匹配点。再次利用迭代误差拟合求解新的映射矩阵，并对参考图像进行校正。将测量图像与边缘二值掩膜融合，获取足部坐标。再将测量图像边缘与几何校正后的参考图像进行融合，根据足部点误差，水平平移获得足部对齐的参考图像。本发明具有直观有效，鲁棒性强，场景适应度高等优点，不仅能够解决成像坐标在对齐标定中受到背景信息、复杂结构混杂信息、足部近邻结构信息的干扰，而且也能够解决多幅参考图像拟合结果的不一致性。
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公开(公告)号：CN112651388A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202110075179.7
申请日：2021-01-20
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于无人机的灾区生命信号检测与定位方法，包括：步骤S1，利用无人机进行视频采集及稳像处理；步骤S2，针对处理后的视频进行运动信号提取；步骤S3，针对运动信号进行频率特性分析，提取运动信号的峰值频率序列；步骤S4，信号分类器设计，所述信号分类器用于判断峰值频率是否随时间大致保持不变，和判断峰值频率是否满足搜救对象的正常呼吸率范围；步骤S5，生命信号检测与定位：通过设计的信号分类器区分出呼吸运动信号，并映射至稳像处理后的视频图像的预定帧中，得到呼吸运动信号的分布图，即得到潜在幸存者的位置。本发明有效提高了灾区生命信号检测与定位的准确性，对背景运动具有较强的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104200210B
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201410395832.8
申请日：2014-08-12
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于部件的车牌字符分割方法，在车牌区域内提取7个字符作为部件，并根据部件外观特征，将其分为汉字字符和字母/数字字符两类，用于组成车牌部件模型。利用垂直边缘检测和形态学处理的方法确定目标候选区域，分别检测车牌中的汉字字符和字母/数字字符。根据字符间隔填充字符。分析字符间的空间位置关系，验证车牌类型。利用检测到的字符位置和大小修正目标候选区域，获取车牌修正区域。通过车牌位置和车牌类型反向修正字符位置，从而准确分割车牌字符。本发明具有易实现、鲁棒性强、适应不同光照条件等优点，不仅可以分割光照条件良好下的车牌，也能够处理含噪车牌。可应用于光照条件不佳或含噪条件下的车牌字符分割。
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公开(公告)号：CN104200213B
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201410395827.7
申请日：2014-08-12
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种基于多部件的车辆检测方法，首先根据车辆部件的显著程度和不同遮挡情况从车辆对象上提取6个部件，用于组成车辆部件模型；接着采用SVM训练各部件的部件模板和部件检测阈值；最后利用基于帧差法的背景建模得到运动区域；分别检测6个车辆部件，分析不同部件检测标记组合情况，验证车辆遮挡类型，实现车辆检测。本发明具有易实现、鲁棒性强、适应适度形变等优点，不仅能够检测正面遮挡车辆，也能检测一定角度范围内的侧面遮挡车辆，可应用于检测道路交通场景中的遮挡车辆。
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公开(公告)号：CN107103614A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710236963.5
申请日：2017-04-12
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于层次独立成分编码的运动异常检测，在获取光流区域块的第一层训练集基础上，构建归一化矩阵及其特征向量，并对特征向量进行正交化作为初始基元，采用双曲正切变换损失函数进行基元学习，挖掘运动高频模式作为S1层基元；使用S1层学习基元对光流图像卷积获得初始响应，采用截断线性校正获取C1层响应；对C1层响应利用空间采样构建第二层训练集，学习S2层独立成分基元，采用截断线性校正获取C2层响应，挖掘获得S3层独立成分基元；对测试视频序列的光流进行S1层、S2层、S3层基元的逐层卷积获得运动模式响应，利用聚类方法生成多聚类中心，使用多高斯核密度估计实现异常概率估计，实现运动异常检测和区域标记。
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公开(公告)号：CN106204572A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610528752.4
申请日：2016-07-06
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于场景深度映射的道路目标深度估计方法，通过获取场景深度映射关系和目标定位两个要素，实现场景目标深度估计。在场景边缘检测和直线检测基础上，针对消失点和消失线定位不确定问题，使用最大期望算法，精确估计中心消失点和中心视野消失线；并利用摄像机模型，完成场景的深度映射关系构建。针对场景目标定位不准确问题，在场景分割基础上，采用Adaboost分类器训练并识别分割区域的类别标记；分析垂直目标的地面接触线，查找深度映射关系表，获得场景目标深度估计。
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公开(公告)号：CN101532881B
公开(公告)日：2010-07-07
申请号：CN200910116484.5
申请日：2009-04-03
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G01J4/00
Abstract: 基于瑞利散射的单因素大气偏振建模方法，选取观测点并建立天球坐标系，利用观测时刻、观测点经纬度，获得当前时刻太阳位置；选取天球表面任一被测点，由当前时刻太阳位置唯一确定以被测点为坐标原点的东北天坐标系；在东北天坐标系中，将入射自然光分解为强度相等、电场振动方向垂直、没有固定相位关系的两束线偏振光，求解线偏振光入射下的散射光电场强度分量。本发明采用电场强度矢量描述光波，利用散射光电场强度分量的矢量大小获得被测点偏振度，利用散射光电场强度分量的矢量方向获得被测点偏振方向，以此得到全天域大气偏振信息的分布模型，提高了大气偏振模型的准确性和扩展性。
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