-
公开(公告)号：CN115641552A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211403343.3
申请日：2022-11-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于机器视觉的考场异常判断系统设计方法，首先，对视频流的分辨率和帧率进行分析，确定考场异常判断系统运行的环境，进而选取系统运行的频率；其次，为了得到学生的Anchor boxes坐标以及图像块，采用YOLO对考场人员进行目标检测，分类考场中的学生和老师；再次，为了判断学生当前帧行为是否异常，采用AJNet对得到的学生图像块进行异常检测；最后，标注考场异常判断所需的目标检测和姿态识别数据集，并训练系统模型，利用训练模型预测出的结果和真实视频考场异常情况对比，判断任务中目标的完成情况。本发明方法较采用其他考场异常判断方法相比在准确率性能上表现最好，并且处理速度达到针对不同运行环境的实时要求，优势明显。
-
公开(公告)号：CN115760632A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211497560.3
申请日：2022-11-27
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度混合模型的无人机航拍图去雾方法。首先，对无人机航拍图进行预处理，采用压缩激发模块SE，对图片特征进行压缩，从而获得全局感受野，捕捉长程信息；其次，采用不同扩张因子的空洞卷积模块DCLs设计上下文扩展模块CDB，提取并融合多尺度的语义特征，获取丰富的上下文信息；最后，利用训练模型预测出的结果和原始无人机航拍图对比，判断去雾任务的完成情况，在真实无人机航拍数据集上使用YOLOv4可视化去雾结果的目标检测性能。基于上述步骤，将基于多尺度混合模型的单图去雾方法部署在无人机预处理阶段。本发明方法较采用其他单图去雾算法相比本发明在视觉性能和目标检测精度上表现最好，并且处理速度较快，优势明显。
-
公开(公告)号：CN116723365A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310683868.5
申请日：2023-06-10
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于彩色及黑白双摄像头的夜景成像方法及系统。所述方法：首先，用户按下快门，系统自动设置彩色及黑白双摄像头的拍摄参数，通过快门同时获取到低ISO的彩色图像和高ISO的黑白图像；其次，为了得到高质量的成像结果，在低光退化矫正模型（LDRM）中利用黑白图像指导彩色图像增强得到最终高质量成像，其中采用加性矫正网络对彩色图像初步增强，再采用乘性矫正网络利用黑白图像指导彩色图像做精细地增强；最后，利用训练模型预测出的结果与原始未增强的彩色图像进行对比，判断任务中目标的完成情况。本发明较采用其他低光照增强方法相比在准确率性能上表现最好，并且在主观效果上有着出色的表现，在实际低光成像应用场景中优势明显。
-
公开(公告)号：CN115861880A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211496526.4
申请日：2022-11-27
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/40 , H04N7/18 , H04N5/262 , G06V10/25 , G06V10/54 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及了一种基于半监督学习的轻量级监控视频去雨方法。首先，对监控场景进行分析，确定所需处理视频流的分辨率和帧率，确定算法运行的频率，获取参考背景帧信息；其次，采用门控卷积模块GCB提取并融合当前视频帧的雨纹特征和历史背景特征，得到雨纹分布和背景特征的融合输入特征；再次，采用递归残差网络RRN进行多层级处理MTP和递归密集学习RDL，通过跨不同级联块的参数共享降低参数量和提升去雨效果；最后，利用训练模型预测出的结果与原始未去雨的视频帧进行对比，判断任务中目标的完成情况。本发明方法较采用其他监控视频去雨方法相比在准确率性能上表现最好，并且处理速度达到针对不同运行环境的实时要求，优势明显。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.019 seconds)
