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公开(公告)号：CN115049961A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210702553.6
申请日：2022-06-21
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都知行创智科技有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于视频监控的违规丢地垃圾检测方法，包括以下步骤：S1、采用目标检测器检测出视频中的垃圾目标框；S2、对垃圾目标的运动轨迹进行跟踪，得到垃圾目标框的跟踪框；S3、根据垃圾目标的跟踪框在连续视频帧中的静止程度，检测出违规丢弃的垃圾；本发明解决了现有检测方法检测准确率低，以及现有检测方法无法将违规丢地的垃圾与非违规垃圾进行区分的问题。
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公开(公告)号：CN112085010B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011173258.3
申请日：2020-10-28
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图像识别的口罩检测和部署系统及方法，属于生物识别技术领域，包括：数据处理模块，用于分别收集人脸图像和口罩图像，并分别对人脸图像和口罩图像进行标注；模型训练模块，用于利用标注后的人脸图像和口罩图像训练人脸口罩检测模型；模型推理模块，用于根据人脸口罩检测模型，利用非极大值抑制算法对人脸和口罩的位置进行检测；模型部署模块，用于根据检测结果对人脸口罩检测模型进行部署。本发明包括完整统一的图像数据采集、数据标注、模型训练、模型部署与应用集成的流程，其核心的多结构和多目标检测模型以及自动化目标平台推理引擎部署特性可满足不同场景、硬件配置、检测精度和人流量的需求。
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公开(公告)号：CN113362457B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110911023.8
申请日：2021-08-10
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于散斑结构光的立体视觉测量方法及系统，通过采集不同曝光条件下待测物体图像的第一散斑图像、第二散斑图像以及彩色图像并进行校正，并对校正后的第一散斑图像、第二散斑图像进行自适应匹配，得到不同曝光条件下视差图；对不同曝光条件下视差图进行多曝光点融合，得到三维点云信息，并结合校正后的彩色图像与第一散斑图像匹配的色彩信息，匹配得到三维模型；本发明通过对散斑图像进行自适应匹配，并结合多次生成窗口策略，使得符合图像匹配接近性原则，提高遮挡区域匹配精度，并结合多曝光点云融合配准算法，对不同曝光条件下的点云数据进行融合，弥补反光区域所形成较大无法填补的问题，精确得到反光物体的三维信息。
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公开(公告)号：CN113362457A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110911023.8
申请日：2021-08-10
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于散斑结构光的立体视觉测量方法及系统，通过采集不同曝光条件下待测物体图像的第一散斑图像、第二散斑图像以及彩色图像并进行校正，并对校正后的第一散斑图像、第二散斑图像进行自适应匹配，得到不同曝光条件下视差图；对不同曝光条件下视差图进行多曝光点融合，得到三维点云信息，并结合校正后的彩色图像与第一散斑图像匹配的色彩信息，匹配得到三维模型；本发明通过对散斑图像进行自适应匹配，并结合多次生成窗口策略，使得符合图像匹配接近性原则，提高遮挡区域匹配精度，并结合多曝光点云融合配准算法，对不同曝光条件下的点云数据进行融合，弥补反光区域所形成较大无法填补的问题，精确得到反光物体的三维信息。
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公开(公告)号：CN112330659A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011326655.X
申请日：2020-11-24
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种结合LSD直线检测和连通域标记法的几何公差符号分割方法，该方法包括采集几何公差标注块图像并进行图像预处理，对预处理后图像中的几何公差框进行定位，对定位得到的几何公差框的上下框线进行去除处理，采用LSD直线检测和连通域标记法对几何公差标注块图像中的几何公差符号进行分割。本发明首先对几何公差标注块图像进行图像预处理，以减少图像中的干扰，再使用深度学习目标检测方法对几何公差标注块进行定位，然后去除几何公差框的上下框线，最后利用LSD直线检测和连通域标记法对几何公差框进行分割，提取出几何公差符号，解决了现有技术中存在的几何公差定位不准确、几何公差符号分割空白的问题，实现了几何公差符号的准确分割。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112085010A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202011173258.3
申请日：2020-10-28
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图像识别的口罩检测和部署系统及方法，属于生物识别技术领域，包括：数据处理模块，用于分别收集人脸图像和口罩图像，并分别对人脸图像和口罩图像进行标注；模型训练模块，用于利用标注后的人脸图像和口罩图像训练人脸口罩检测模型；模型推理模块，用于根据人脸口罩检测模型，利用非极大值抑制算法对人脸和口罩的位置进行检测；模型部署模块，用于根据检测结果对人脸口罩检测模型进行部署。本发明包括完整统一的图像数据采集、数据标注、模型训练、模型部署与应用集成的流程，其核心的多结构和多目标检测模型以及自动化目标平台推理引擎部署特性可满足不同场景、硬件配置、检测精度和人流量的需求。
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公开(公告)号：CN111582122A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010358319.7
申请日：2020-04-29
Abstract: 本发明涉及一种监控视频多维度行人行为智能分析系统及方法，该系统包括个体行为分析模块、小群组行为分析模块、群组行为分析模块、场景分析模块、行人行为维度评估模块、智能网关、应用逻辑集成模块和视频来源管理模块。该方法为：获取监控视频数据流，从监控视频数据流中提取视频帧，使用关键视频帧数据进行场景分类和行人行为维度的选择；合并场景和行人行为维度信息；进行行人行为分析模块选择的决策及管理数据的传输；通过选定的行为维度下的行人行为分析模块中集成的一种场景的行人行为分析模型，进行智能行为识别，输出最终行人行为识别结果。本发明可支持各种复杂监控场景和行人行为维度的行人行为识别。
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公开(公告)号：CN112215185A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011131723.7
申请日：2020-10-21
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种从监控视频中检测跌倒行为的系统及方法，属于视频监控技术领域，包括依次连接的关键帧提取模块、行人检测模块、人体关键点检测模块、连续姿态特征编码模块以及输出模块。本发明从监控视频中检测跌倒行为包括从监控画面中检测行人、人体关键点检测与姿态估计、连续时间域的人体姿态类图像特征编码和基于CNN卷积神经网络的跌倒行为分类器四个部分，解决了现有技术跌倒检测系统需要额外穿戴设备、检测精度不高和需要额外安装监控设备的缺陷和不足，提供一种低成本、无需额外安装监控设备的、从现有的普通监控摄像头所拍摄的视频中分析人体的动作行为，并检测是否有跌倒行为发生。
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公开(公告)号：CN110263690A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910505137.5
申请日：2019-06-12
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请公开了一种基于小群组的群体行为特征提取与描述方法及系统，将自适应帧间差分法融入混合高斯背景模型获得改进的混合高斯背景模型；使用改进的ST时空立方体分割算法在时间上通过目标追踪KLT算法检测并跟踪群体运动区域中的特征点，在空间上连接所述特征点，进而将所述特征点划分为小群组；基于小群组改进群体的一致性、冲突性、稳定性和密度属性的计算方法，将改进的群体运动交互信息融合编码成STFD时空体特征描述算子。实现了完整地描述行人的全局和局部运动信息。
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公开(公告)号：CN110245603A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910505120.X
申请日：2019-06-12
Abstract: 本申请公开了一种群体异常行为实时检测方法，基于STFD时空体特征描述算子和原始图像帧构建进行群体异常行为检测的第一DCCNN结构；设置训练参数来优化第一DCCNN结构，以获得具有高层语义特征的第二DCCNN结构；根据第二DCCNN结构设计群体异常行为实时检测系统，以确定待检测视频流中是否存在群体异常行为。系统使用STFD提取并量化描述了子群体间的运动交互信息，进一步提高了DCCNN的识别准确率，同时解决了当前群体异常行为智能识别系统计算量大的问题。而且将多帧光流地图通道替换成单帧的运动通道，使得DCCNN的训练参数大大减少，加快了DCCNN的训练和识别计算速度。
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