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公开(公告)号：CN112465817B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202011496294.3
申请日：2020-12-17
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于方向滤波器的路面裂缝检测方法，包括以下步骤：对待测图片的光栅干扰进行检测，并对所述检测到的光栅进行去除；自然光干扰去除；对所述待测图片进行小块黑斑去除；通过方向滤波器提取所述待测图片上的候选裂缝；去除所述待测图片上的水渍干扰；判定并去除路面标识线。本发明解决了传统边缘检测不能区分裂缝和噪声的问题，能够有效的避免检测到路面标志，同时有效的抑制了水渍黑斑等噪声的影响，在乡镇道路等干扰较多的复杂路面情况中都有很好的表现。同时节省了前期的训练成本，能够即时得到输出图片，加快处理速度，提高了路面检测系统的效率。
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公开(公告)号：CN112800267B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202110152570.2
申请日：2021-02-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/538
Abstract: 本发明提供一种细粒度鞋印图像检索方法及系统，包括以下步骤：鞋印属性信息提取；鞋印属性相似度计算；鞋印内容相似度计算；结合鞋印内容信息与属性信息的排序得分计算；按照排序得分将数据集中的图像降序输出得到查询结果。通过结合鞋印属性信息、鞋印内容信息以及鞋印语义块空间布局关系计算鞋印图像间的相似性，有效增大了差异小鞋印图像之间的区分性，从而提高了细粒度鞋印图像检索精度。
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公开(公告)号：CN113569872B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110913759.9
申请日：2021-08-10
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于压力显著性的多分辨穿鞋足迹序列识别方法，涉及足迹识别技术领域，包括离线训练过程和在线识别过程；所述离线训练过程至少包括以下步骤：获取足迹压力能量图组；计算足迹压力能量图组的局部灰度统计特征；筛选足迹压力能量图组的压力显著性区域；所述在线识别过程至少包括以下步骤：获取足迹压力能量图组；对足迹压力能量图组的压力显著性区域进行修补；构建多分辨率足迹能量图组；计算待识别多分辨率足迹能量图组与多分辨率足迹能量图组特征库的匹配得分，从而得到多分辨穿鞋足迹序列的识别结果。本发明考虑到足迹图像的局部信息差异，将图像划分为局部区域块进行灰度统计特征的提取，获得更精准、更稳定的特征。
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公开(公告)号：CN112116012B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202011006912.1
申请日：2020-09-23
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V40/14 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的手指静脉即时注册、识别方法及系统。本发明方法包括如下步骤：获取指静脉库的数据并做增强处理；判断是否为新任务训练，如果不是新任务训练，则进行网络预训练；如果是新任务训练，则进行新任务训练的步骤；加载已经训练完成的模型的参数，将预处理后的待识别图像输入网络中进行识别，得到分到每个类别的置信度并进行排序；基于置信度与阈值的关系，确定类别标签。本发明在训练阶段，新任务训练的步骤基于已训练完成的旧任务模型进行，显著降低在增加新类别时，深度学习训练的时长，缓解深度学习在增加新任务时，旧任务遗忘快的问题。在识别阶段，通过增加二次筛选，进一步提升识别的准确率。
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公开(公告)号：CN112115909B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202011034090.8
申请日：2020-09-27
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于区域加权梯度分布的足迹表达方法，包括以下步骤：基于PCA的足迹图像校正；对足迹轮廓点的梯度分布进行提取；对足迹非轮廓点的梯度分布进行提取；所述足迹轮廓点和所述足迹非轮廓点梯度分布相结合的足迹表达。本发明根据PCA原理求取图像的主方向进行旋转校正，不易受噪声的影响。本发明兼顾足迹的局部轮廓形状信息，体现了不同区域足底压力梯度的重要性。本发明区分了足迹轮廓点区域与足迹非轮廓点区域的压力梯度分布特征，很好的体现了人行走时足底压力梯度的分布特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112966716B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110152568.5
申请日：2021-02-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V10/75 , G06N3/0464 , G06T3/40 , G06T7/40 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种素描引导的鞋印图像检索方法，包括以下步骤：构建鞋印花纹内容与语义信息协同模型；基于花纹内容特征与语义信息协同的鞋印图像在线检索。本发明在缺损区域引入了素描引导，无论是对随机缺损或者是大块区域乃至半个脚掌的缺损，都可以生成完整的，符合人眼主观感受的鞋印图像，再使用完整的鞋印图像进行检索，这样就可以解决信息不足，花纹的认知无法加入等问题，从而解决残大面积缺损的鞋印图像检索精度不高，匹配不准确的问题。另外，本发明也可以通过完全手绘素描的方式进行鞋印图像的检索，从而解决了背景复杂，现场鞋印图像无法提取情况下的检索问题。
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公开(公告)号：CN110427877B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201910706013.3
申请日：2019-08-01
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于结构信息的人体三维姿态估算的方法，包括以下步骤：将单目RGB图像输入到二维姿态检测器中，获取所述单目RGB图像中人体的各个关节的关节点坐标；构建人体姿态拓扑图及其拉普拉斯矩阵L；构建基于关节点结构信息的图卷积网络；在三维姿态估计数据集上对所述图卷积网络进行预训练；将所述姿态拓扑图及所述拉普拉斯矩阵L输入到所述图卷积网络中，输出人体三维姿态。本发明使用图卷积进行人体三维姿态识别，充分学习到人体的全身结构信息；利用注意力机制和兼顾关节局部结构的损失函数，从全局和局部两个方面学习关节点结构信息；基于上述两点，本方法提高了三维姿态估计的精度。
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公开(公告)号：CN109871827B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201910194508.2
申请日：2019-03-14
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种结合区域置信度和压力分布方向强度的足迹表达方法，至少包括以下步骤：获取待识别的足迹图像并对图像进行预处理；将所述待识别的足迹图像分块积分并对积分后的足迹图像计算；将所述分块后的足迹图像区域置信度计算；基于区域置信度的足迹特征表达通过主成分分析技术以及线性判别分析技术，将对得到的区域置信度的压力方向梯度特征进行特征选择。本发明的方法不直接提取足迹的长度、角度等特征，因此不易受噪声的影响。同时兼顾足迹重压分布以及轮廓形状信息，能够更好的体现了人行走时足底压力的分布特点。进一步的本发明采用的方法消除了穿袜时纹理影响，无需对赤足和穿袜进行区分，适用性更加广泛。
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公开(公告)号：CN109325546B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201811224871.6
申请日：2018-10-19
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种结合步法特征的成趟足迹识别方法，其特征在于，至少包括：离线训练过程和在线识别过程。通过采集单元获取待训练的成趟足迹图像，得到初始待训练的成趟足迹图像数据集。提取所述待训练的成趟足迹图像中单枚足迹。构建所述待训练的成趟足迹图像的步法能量图。提取用于粗粒度分类的待训练成趟足迹图像的步幅特征，根据提取的步幅特征构建成趟足迹粗粒度分类模型，进一步根据步法能量图与粗粒度分类模型再构建细粒度识别模型。本发明根据三角形稳定性原理，采用三枚单个足迹组成的图像加权平均，得到步法能量图作为判别图像，通过将不同时间段采集的脚印加权平均，减少了匹配误差，还保持了左右脚的相对关系，是足迹步法特征的融合，充分体现了成趟足迹的差异性。
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公开(公告)号：CN112966716A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110152568.5
申请日：2021-02-03
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种素描引导的鞋印图像检索方法，包括以下步骤：构建鞋印花纹内容与语义信息协同模型；基于花纹内容特征与语义信息协同的鞋印图像在线检索。本发明在缺损区域引入了素描引导，无论是对随机缺损或者是大块区域乃至半个脚掌的缺损，都可以生成完整的，符合人眼主观感受的鞋印图像，再使用完整的鞋印图像进行检索，这样就可以解决信息不足，花纹的认知无法加入等问题，从而解决残大面积缺损的鞋印图像检索精度不高，匹配不准确的问题。另外，本发明也可以通过完全手绘素描的方式进行鞋印图像的检索，从而解决了背景复杂，现场鞋印图像无法提取情况下的检索问题。
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