公开(公告)号：CN104408449B

公开(公告)日：2018-01-30

申请号：CN201410581464.6

申请日：2014-10-27

Applicant: 西安电子科技大学宁波信息技术研究院

Inventor： 卢朝阳 ,  李静 ,  刘晓佩 ,  姜维 ,  通天意 ,  汪文芳

IPC: G06K9/20

Abstract: 本发明涉及一种智能移动终端场景文字处理方法，包括步骤1：基于边缘的文本粗检测；步骤2、获取输入场景图像I的笔画宽度图T，对候选文本区域集合S中的每个候选文本区域进行笔画宽度和几何特征分析，剔除不符合要求的非文本区域，最后输出定位结果图L1；步骤3、识别预处理；步骤4、对切分后的单字符进行规范化和方向线素特征的提取操作；步骤5、基于Gabor特征的细分类。与现有技术相比，本发明的优点在于：准确率有了较大地提升，召回率较高，时间性能上有了大幅提升，字符识别的准确率大幅提升。

公开(公告)号：CN104392007A

公开(公告)日：2015-03-04

申请号：CN201410794606.7

申请日：2014-12-18

Applicant: 西安电子科技大学宁波信息技术研究院

Inventor： 李静 ,  卢朝阳 ,  黄韵 ,  倪康康 ,  徐斌 ,  刘晓璐 ,  郝绪祥 ,  董芬芬

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F16/29

Abstract: 本发明涉及一种智能移动终端的街景检索与识别方法，其实现步骤为：(1)对不同位置区域分别建立街景图像数据库和热点信息数据库；(2)对数据库图像建立词汇树索引结构；(3)通过移动设备上传GPS位置信息，获取当前位置周围的热点区域；(4)上传街景图像，服务器端程序进行根据上传的GPS位置信息和图像信息进行检索，返回所需内容；(5)在移动设备上进行显示。本发明可以在地图上直观地显示热点区域，并获取丰富的标注信息，提高用户体验。

公开(公告)号：CN103971103A

公开(公告)日：2014-08-06

申请号：CN201410220291.5

申请日：2014-05-23

Applicant: 西安电子科技大学宁波信息技术研究院

Inventor： 卢朝阳 ,  李静 ,  高远

IPC: G06K9/00 ,  G06T7/20 ,  G06M15/00

Abstract: 本发明涉及一种人数统计系统，其特征在于：包括人体目标检测模块和人体目标跟踪计数模块，其中人体目标检测模块包括：Kinect深度传感器，感兴趣目标检测模块，人脸目标检测模块；人体目标跟踪计数模块包括：目标模型集合，第一匹配模块，二匹配模块，和计数模块，用于对目标模型集合中的人体目标轮廓进行计数。与现有技术相比，本发明的优点在于：采用基于Kinect深度传感器进行人数统计的系统，统计结果比较精确，能适用于任何受控环境的场景，并能实时统计检测空间内的人数。

公开(公告)号：CN104392007B

公开(公告)日：2017-11-24

申请号：CN201410794606.7

申请日：2014-12-18

Applicant: 西安电子科技大学宁波信息技术研究院

Inventor： 李静 ,  卢朝阳 ,  黄韵 ,  倪康康 ,  徐斌 ,  刘晓璐 ,  郝绪祥 ,  董芬芬

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明涉及一种智能移动终端的街景检索与识别方法，其实现步骤为：(1)对不同位置区域分别建立街景图像数据库和热点信息数据库；(2)对数据库图像建立词汇树索引结构；(3)通过移动设备上传GPS位置信息，获取当前位置周围的热点区域；(4)上传街景图像，服务器端程序进行根据上传的GPS位置信息和图像信息进行检索，返回所需内容；(5)在移动设备上进行显示。本发明可以在地图上直观地显示热点区域，并获取丰富的标注信息，提高用户体验。

公开(公告)号：CN104408449A

公开(公告)日：2015-03-11

申请号：CN201410581464.6

申请日：2014-10-27

Applicant: 西安电子科技大学宁波信息技术研究院

Inventor： 卢朝阳 ,  李静 ,  刘晓佩 ,  姜维 ,  通天意 ,  汪文芳

IPC: G06K9/20

CPC classification number: G06K9/2054 ,  G06K2209/01

Abstract: 本发明涉及一种智能移动终端场景文字处理方法，包括步骤1：基于边缘的文本粗检测；步骤2、获取输入场景图像I的笔画宽度图T，对候选文本区域集合S中的每个候选文本区域进行笔画宽度和几何特征分析，剔除不符合要求的非文本区域，最后输出定位结果图L1；步骤3、识别预处理；步骤4、对切分后的单字符进行规范化和方向线素特征的提取操作；步骤5、基于Gabor特征的细分类。与现有技术相比，本发明的优点在于：准确率有了较大地提升，召回率较高，时间性能上有了大幅提升，字符识别的准确率大幅提升。

公开(公告)号：CN104899601A

公开(公告)日：2015-09-09

申请号：CN201510288179.X

申请日：2015-05-29

Applicant: 西安电子科技大学宁波信息技术研究院

Inventor： 卢朝阳 ,  李静 ,  瞿萌 ,  许亚美 ,  李克 ,  帕提古丽·艾麦尔尼亚孜 ,  郝珍珍

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/60

CPC classification number: G06K9/6268 ,  G06K9/60

Abstract: 本发明涉及手写维吾尔文单词识别方法，该方法首先对手写维文单词预处理，接着分别提取了维文单词的笔画结构特征和梯度特征，笔画结构特征是直接在时间坐标序列上提取的，而梯度特征是把预处理后手写维吾尔文单词的时间坐标序列映射为二维图像，在二维的图像中提取的，然后将两者特征进行串行融合，最后采用欧式距离分类器进行分类识别，得到识别结果。本发明提取了两种维文单词特征，并将串行融合，相比提取单一的特征，提高了识别率。本算法具有算法性能好、实时性强、可靠性高、识别率高等优点，主要应用于移动终端上实现手写维文识别，为维文的信息化处理提供了一种新的方法，开辟了新的应用途径。