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公开(公告)号：CN114708543A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210629393.7
申请日：2022-06-06
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种考场监控视频图像中考生定位方法，主要包括，首先根据考场监控视频图像数据中考生的耳朵可见情况、对包含了不同考试场景、不同考生的大量考场监控视频图像数据进行基于考生头顶部头发区域的框选标记，建立考生头顶部头发区域数据集，在此基础上进行基于高虚警率的目标检测的初步筛选，最后建立基于SSD深度学习目标检测的模型，对考生头发区域定位，最终实现考生的定位，该方法提高了对考场监控视频图像中考生定位的准确性、可靠性及泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114694233A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210611129.0
申请日：2022-06-01
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征的考场监控视频图像中人脸定位方法，主要包括：首先基于SSD目标检测框架，建立针对考场监控视频图像数据中人的头发区域定位的目标检测深度学习模型，对考生头发区域定位，然后对考场监控视频图像数据在不同颜色空间进行基于阈值的像素点检测，并且引入多次索引图像更新方案，实现对皮肤区域的定位，最后将头发区域、皮肤区定位结果进行基于锚框翻转的融合，最终实现人脸的定位，该方法提高了对考场监控视频图像中人脸定位的准确性、可靠性及泛化能力。
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公开(公告)号：CN106725401B
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201710022239.2
申请日：2017-01-12
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: A61B5/022
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的听诊器音频数据处理方法，包括：首先，采集音频数据，并对音频数据进行切分处理，通过切分对音频数据进行分帧；其次，采用深度学习方法对语音数据进行分类，然后，按照切分处理的顺序重组分类结果；最后，进行血压值映射，将分类结果转换为血压值。本专利提出的方法将血压值的测量简化为一个分类问题，采用应用最广泛的深度学习方法，来对采集到的听诊器音频数据进行分类，即判断听诊器数据中的信号，是或者不是柯式音信号。本发明提供的听诊器音频数据处理方法较为科学，测量结果较为精确、可靠。
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公开(公告)号：CN114694233B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210611129.0
申请日：2022-06-01
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征的考场监控视频图像中人脸定位方法，主要包括：首先基于SSD目标检测框架，建立针对考场监控视频图像数据中人的头发区域定位的目标检测深度学习模型，对考生头发区域定位，然后对考场监控视频图像数据在不同颜色空间进行基于阈值的像素点检测，并且引入多次索引图像更新方案，实现对皮肤区域的定位，最后将头发区域、皮肤区定位结果进行基于锚框翻转的融合，最终实现人脸的定位，该方法提高了对考场监控视频图像中人脸定位的准确性、可靠性及泛化能力。
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公开(公告)号：CN106725401A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710022239.2
申请日：2017-01-12
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: A61B5/022
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的自动血压测量方法，包括：首先，采集音频数据，并对音频数据进行切分处理，通过切分对音频数据进行分帧；其次，采用深度学习方法对语音数据进行分类，然后，按照切分处理的顺序重组分类结果；最后，进行血压值映射，将分类结果转换为血压值。本发明提出的方法将血压值的测量简化为一个分类问题，采用应用最广泛的深度学习方法，来对采集到的听诊器音频数据进行分类，即判断听诊器数据中的信号，是或者不是柯式音信号。本发明提供的自动血压测量方法较为科学，测量结果较为精确、可靠。
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公开(公告)号：CN114708543B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210629393.7
申请日：2022-06-06
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种考场监控视频图像中考生定位方法，主要包括，首先根据考场监控视频图像数据中考生的耳朵可见情况、对包含了不同考试场景、不同考生的大量考场监控视频图像数据进行基于考生头顶部头发区域的框选标记，建立考生头顶部头发区域数据集，在此基础上进行基于高虚警率的目标检测的初步筛选，最后建立基于SSD深度学习目标检测的模型，对考生头发区域定位，最终实现考生的定位，该方法提高了对考场监控视频图像中考生定位的准确性、可靠性及泛化能力。
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