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公开(公告)号：CN113421224B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202110583059.8
申请日：2021-05-27
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的缆索结构健康监测方法及系统，属于视觉图像信号处理技术领域。本发明包括获取缆索结构视频图像；构建复可控金字塔，并利用所述复可控金字塔对视频进行空间分解，获得不同尺度及不同方向的幅度谱和相位谱，提取缆索特定方向的振动信号；对所提取振动信号进行主模态分解得到各阶模态，利用各阶模态的参数，计算缆索张力，并筛选出感兴趣的视频微小变化信号；对所述微小变化信号进行放大，将放大后的信号进行金字塔重建，并与输入序列叠加，得到放大后的视频并输出。利用本发明，降低了对缆索结构进行健康监测时的成本，同时能够对振动状态进行可视化，提高了健康状态监测的准确性和便捷性，减少了技术人员的工作负担。
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公开(公告)号：CN118038309A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311869129.1
申请日：2023-12-29
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了基于相位的桥梁拉索微小振动频率检测方法及系统，属于图像处理技术领域。方法为：采集自然激励下的拉索视频；在空间域中，对采集的视频图像帧进行空间金字塔分解获取图像相位信息，在相位空间中结合拉索边缘特征，利用双边滤波和相位放大来增强拉索相位信息；在时间域中，将视频图像帧分割成若干个子区域，提取每个子区域的时域信号，并根据对拉索信号的贡献率赋予不同权重值，最后通过加权求和合成最终的拉索域振动信号计算拉索信号频率。本发明通过在空间域中增强拉索相位信号和在时间域中设计新的信号加权机制，增强拉索相位信息同时减弱噪声相位信息，将子区域信号叠加后合成纯净的拉索信号，提高了计算拉索频率的准确性。
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公开(公告)号：CN117218698A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202310955574.3
申请日：2023-07-28
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06V40/16 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06V10/25 , G06V20/40 , G06F18/21 , G06F18/2415 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种心理压力识别方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。针对现有技术中存在的仅从单一指标中提取心理压力信息无法有效实现稳定的心理压力评估的问题，本发明提供了一种心理压力识别方法、装置、计算机设备及存储介质，通过提取脉率变异性信号特征，将脉率变异性信号特征和表情特征融合得到融合特征，使用序列前向‑后向特征选择算法协同选择出最优融合特征子集，通过最优融合特征子集构建心理压力识别模型，利用心理压力识别模型对心理压力进行分类，从而可以充分获取心理压力信息，有效提高心理压力识别模型的分类性能。
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公开(公告)号：CN116343280A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211453099.1
申请日：2022-11-21
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了基于人脸视频的非接触式冠心病评估装置，属于智能医疗技术领域。它包括数据提取模块，其用于提取包含目标对象视频流中某一特征区域的视频脉搏信号以及与所述视频脉搏信号对应的帧图像作为训练集，用来训练第一预测模型和第二预测模型；判断模块，其用于根据第一预测模型和第二预测模型的整体不确定度判断结果，输出评估结果；本发明综合考虑了脉搏特征和面部特征两方面因素，分别评估两个模型预测的不确定度，选择不确定度较小一方的预测结果作为最终的冠心病检测结果，更全面地评估了冠心病相关特征，使检测结果更加可靠。
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公开(公告)号：CN110544259B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201910834611.9
申请日：2019-09-04
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于计算机视觉的复杂背景下伪装人体目标检测方法，该方法基于人体呼吸频率范围，结合一定的视频处理算法，通过普通的摄像头拍摄一段包含伪装人体的场景视频，对视频在时间维度进行信号分析与处理，提取出包含人呼吸频率信号的集中区域，实现了伪装人体目标的检测，从而可以对伪装人体目标进行显著的标记，实验结果表明，该技术可以很好地分离出在草丛、树林、山坡、灌木丛中经过迷彩伪装的人体对象，适用于不同的复杂场景而无需关注外在环境的变化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115089162A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210596218.2
申请日：2022-05-30
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机视频的呼吸率检测方法及装置，属于无人机图像处理技术领域。该方法通过获取包含目标物呼吸动作体征的视频流，选择视频流中目标物胸腹部作为感兴趣区域；对所述感兴趣区域进行灰度处理，将目标物胸腹部振动区域作为对象，对呼吸振动区域进行时间相位处理，提取原始信号；由于原始信号中夹杂着无人机抖动造成的干扰信号，使用模态分解原始信号获得候选的呼吸模态信号，去除无人机晃动造成的干扰信号，抑制了噪声干扰，最终得到良好的呼吸率波形拟合，同时将幅度信息对相位信息的空间域加权可以提升呼吸信号信噪比，实现了精准呼吸率的动态检测。
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公开(公告)号：CN112001361B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010943253.8
申请日：2020-09-09
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于欧拉视角的多目标微小振动频率测量方法，该方法包括：采集实际场景中物体的微小振动视频数据，利用边缘掩膜图像Edge Mask提取视频图像边缘上N个像素点处的亮度差信号；利用傅里叶变换求取N组微小振动信号的频谱；从视频数据中提取干扰运动的信号，并计算衰减系数向量V(fq)，将该向量与所有微小振动信号的频谱点乘；利用PCA对所有振动信号频谱进行分解，获得一组按方差大小排列的主成分；利用特征值最大比值法选取方差较大的一组主成分，对每个主成分进行PCA回归，求得均值频谱，并对其进行归一化；通过检测归一化频谱中峰值对应的频率即可得到该主成分对应的振动模式的频率。本发明提供的测量方法具有测量速度快，测量精度高等特点。
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公开(公告)号：CN109793506B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201910046723.8
申请日：2019-01-18
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种非接触式桡动脉波形提取的方法，主要解决真实场景下非接触式腕部桡动脉脉搏波提取准确性和健壮性的问题，其实现过程是：（1）通过计算机控制摄像头采集30s正对着人体手腕的视频；（2）对采集的视频进行拉普拉斯金字塔，以实现空间分解，然后对金字塔分解的子带进行IIR滤波，以完成时域滤波，该过程实现视频中桡动脉搏动信号放大；（3）对放大后的视频分块处理，分析所有分块的功率谱，选取信噪比最高的区域作为感兴趣的区域；（4）选取感兴趣的区域作为输入信号，将该区域分为3个信号源，进行独立成分分析，最终得到桡动脉波形。本发明利用桡动脉的搏动特性，通过视频运动放大提取腕部桡动脉搏动信号，而后进行感兴趣区域精确选取，降低了环境噪声的干扰，同时使用独立成分分析，进一步提高了脉搏波波形的准确性。
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公开(公告)号：CN113425273A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110686119.9
申请日：2021-06-21
Applicant: 合肥工业大学
IPC: A61B5/021
Abstract: 本发明公开了一种建模个体脉搏波特征的血压测量系统，包括处理器及可读存储介质，可读存储介质中存储的程序指令包括血压模型构建模块、校准样本存储模块、血压模型更新模块，其中血压模型构建模块基于用户脉搏信号创建初始血压模型，并获取用户的血压校准样本后保存至校准样本存储模块；血压模型更新模块读根据校准样本数量与设定的阈值的比较结果，在必要时调用血压模型构建模块，由血压模型构建模块训练更新初始血压模型得到新的血压模型。本发明解决了个体间生理差异以及个体生理状态变化等对血压测量的不利影响，血压测量精度高，具有很好的应用价值和市场价值。
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公开(公告)号：CN112837221A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110103891.3
申请日：2021-01-26
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双重判别的SAR图像超分辨率重建方法，其步骤包括：1、获取高分辨率SAR图像并进行预处理；2、利用生成器网络生成高分辨率SAR图像；3、利用高分判别器对高分辨率图像进行判别；4、利用低分判别器对低分辨率图像进行判别；5、高分判别器指导低分判别器的训练；6、训练网络模型并重建高分辨率SAR图像。本发明通过对高分辨率图像和低分辨率图像进行联合判别，以进一步提高重建高分辨率图像的准确性。
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