-
公开(公告)号：CN112270323B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011057659.2
申请日：2020-09-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/75 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于信息处理技术领域，公开了一种智能医疗复检控制方法、系统、介质、计算机设备及应用，针对每种待复检的输液袋种类都筛选出一张清晰的模板图用于辅助复检，标注出模板图的关键位置并记录；将待检测的输液袋图片与对应模板进行整体相似度计算；对整体相似度过关的输液袋进行关键位置的相似度计算与OCR识别，得到最终的复检结果。本发明采用初步筛查和精细筛查，初步筛查计算量小，筛除大部分干扰项后再进行精细的二次筛查，有效的节省了复检时间，二次筛查同时采用了OCR识别和相似度计算的方法，保证了复检结果的准确性。本发明对于变形程度在25％以内的图片也能精准识别，有效减少了复检过程的耗时。
-
公开(公告)号：CN112270323A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011057659.2
申请日：2020-09-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于信息处理技术领域，公开了一种智能医疗复检控制方法、系统、介质、计算机设备及应用，针对每种待复检的输液袋种类都筛选出一张清晰的模板图用于辅助复检，标注出模板图的关键位置并记录；将待检测的输液袋图片与对应模板进行整体相似度计算；对整体相似度过关的输液袋进行关键位置的相似度计算与OCR识别，得到最终的复检结果。本发明采用初步筛查和精细筛查，初步筛查计算量小，筛除大部分干扰项后再进行精细的二次筛查，有效的节省了复检时间，二次筛查同时采用了OCR识别和相似度计算的方法，保证了复检结果的准确性。本发明对于变形程度在25％以内的图片也能精准识别，有效减少了复检过程的耗时。
-
公开(公告)号：CN111241343A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010012511.0
申请日：2020-01-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/783 , G06F16/78 , G06F16/732 , G06F16/74 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于交通目标检测技术领域，公开了一种道路信息监控与分析检测方法、智慧交通控制系统，从外部连接的视频采集设备获取携带交通路况图像的视频数据并转码为带有时间戳的视频流；从获取的视频流中提取关键帧；用深度学习算法对关键帧进行检测，得到带有检测结果的视频流和图像；对检测结果在可视化平台上进行实时模块化展示；完成检测结果的保存与分析，对带有检测结果的视频、目标截图、区间统计数据等结果进行输出保存。本发明有效的解决了单标签目标检测表示物体不充分的问题，对于实时检测速度慢的问题提出了关键帧提取的方法进行加速，同时深度学习算法YOLOv3具有更好的小目标检测能力，具有更好的精确性与稳定性。
-
公开(公告)号：CN111402616A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010104835.7
申请日：2020-02-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G08G1/0968 , G08G1/14 , G08G1/01
Abstract: 本发明属于智慧交通中的停车场路径规划领域，公开了一种智能停车控制方法、系统、存储介质、计算机程序、终端，利用获取到的停车场物理信息构建出叠加数据能量场，完成停车位的推荐；对停车场所有停车位的停车时长进行定期统计，拟合统计结果，将拟合结果与原始数据能量场叠加完成参数的更新；通过实时的停车场物理信息计算出所有道路实时的权值并构建出停车场实时的无向带权图，利用改进后的Dijkstra算法规划出实时的最优路径；对结果进行展示并利用获取到的实时的停车场物理信息对结果进行不断优化直至用户完成停车。本发明有效的解决了大型停车场车位多且分布不规则所带来的问题；具有更好的动态性和实时性。
-
公开(公告)号：CN104700370B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201510112670.7
申请日：2015-03-15
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于半确定性传感矩阵的图像压缩感知方法，克服了现有压缩感知方法中需要的随机变量数量多、计算复杂度高的问题，实现的步骤为：(1)采样初始化；(2)获取待采样图像信号；(3)确定算子向量；(4)抽取信号元素；(5)修正已抽取信号向量；(6)生成测量值；(7)判断采样数量；(8)判断是否继续采样；(9)终止。本发明按块输入图像信号，并且算子向量直接与等间隔抽取的确定位置的输入图像信号元素进行运算，采样需要的随机变量数量少、计算复杂度低并能够实现流式采样。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112001225B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010642053.9
申请日：2020-07-06
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉与深度学习技术领域，公开了一种在线多目标跟踪方法、系统及应用，将视频当前帧图像输入到卷积神经网络中；在卷积神经网络中卷积后，对不同目标在不同通道特征图上的特征进行提取；融合所提取到的特征为一个特征矩阵；将视频下一帧图像输入，重复上述步骤得到该帧的特征矩阵；将当前帧的特征矩阵与之前得到的前n(1≤n≤30)帧特征矩阵进行数据关联操作；将数据关联操作后的结果利用改进后的匈牙利算法实现目标之间的正确跟踪，实现多目标跟踪方法。根据实验结果，本发明的在线多目标跟踪方法有效提高了跟踪准确度，且在复杂场景下也有很好的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN112001225A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010642053.9
申请日：2020-07-06
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉与深度学习技术领域，公开了一种在线多目标跟踪方法、系统及应用，将视频当前帧图像输入到卷积神经网络中；在卷积神经网络中卷积后，对不同目标在不同通道特征图上的特征进行提取；融合所提取到的特征为一个特征矩阵；将视频下一帧图像输入，重复上述步骤得到该帧的特征矩阵；将当前帧的特征矩阵与之前得到的前n(1≤n≤30)帧特征矩阵进行数据关联操作；将数据关联操作后的结果利用改进后的匈牙利算法实现目标之间的正确跟踪，实现多目标跟踪方法。根据实验结果，本发明的在线多目标跟踪方法有效提高了跟踪准确度，且在复杂场景下也有很好的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN110516666B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN201910618457.1
申请日：2019-07-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/62 , G06V20/54 , G06V30/146 , G06V30/19
Abstract: 本发明属于模式识别与图像处理技术领域，公开了一种基于MSER和ISODATA相结合的车牌定位方法，将待检测图像转换为灰度图像，提取出灰度图像中的最大稳定极值区域MSER并拟合出最小矩形框，根据车牌字符特征对矩形框进行筛选，得到候选字符矩形框；对得到的候选字符矩形框左上角纵坐标进行迭代自组织处理ISODATA，得到聚类后的结果，找到聚类后含有矩形框最多的一个样本集，确定为候选车牌字符矩形框；根据矩形框的位置确定车牌上下边界；根据矩形框的位置，通过滑窗方法，找出包含矩形框最多的窗口，确定左右边界。本发明的车牌定位方法能够克服恶劣天气、光照较差等不利条件进行准确定位，鲁棒性强。
-
公开(公告)号：CN111402616B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202010104835.7
申请日：2020-02-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G08G1/0968 , G08G1/14 , G08G1/01
Abstract: 本发明属于智慧交通中的停车场路径规划领域，公开了一种智能停车控制方法、系统、存储介质、计算机程序、终端，利用获取到的停车场物理信息构建出叠加数据能量场，完成停车位的推荐；对停车场所有停车位的停车时长进行定期统计，拟合统计结果，将拟合结果与原始数据能量场叠加完成参数的更新；通过实时的停车场物理信息计算出所有道路实时的权值并构建出停车场实时的无向带权图，利用改进后的Dijkstra算法规划出实时的最优路径；对结果进行展示并利用获取到的实时的停车场物理信息对结果进行不断优化直至用户完成停车。本发明有效的解决了大型停车场车位多且分布不规则所带来的问题；具有更好的动态性和实时性。
-
公开(公告)号：CN111553205A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010282766.9
申请日：2020-04-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种无车牌信息车辆重识别方法、系统、介质、视频监控系统，获取数据集并进行数据集划分、预处理；使用预先训练过的ResNet-50作为主干网络，进行提取基础特征张量；加入通道注意力机制与空间注意力机制得到新的特征张量；设计四个相对独立的网络分别用于提取更高层次的语意特征；利用交叉熵损失函数和三元组损失函数对车辆整体网络进行训练优化得到训练模型；用训练好的模型对测试图像测试得到重识别初始排序结果；对初始排序结果使用重排序算法再次排序；可视化最终排序结果。本发明有效提高无车牌信息情况下的车辆重识别识别率，提高了复杂场景下的基于无车牌信息的车辆重识别准确率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
16
records
(took 0.036 seconds)
