-
-
公开(公告)号：CN106570888A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610991481.6
申请日：2016-11-10
Applicant: 河海大学
IPC: G06T7/246
CPC classification number: G06T2207/10016 , G06T2207/30232
Abstract: 本发明公开了一种基于FAST角点和金字塔KLT的目标跟踪方法。所述方法结合FAST算法与金字塔KLT算法，首先通过FAST算法从第一帧视频图像中得到需要跟踪的角点，用金字塔KLT方法对需要跟踪的角点进行跟踪，然后通过层层筛选找到最优的角点，最后使用光流信息更新目标位置，解决了视频中的目标跟踪问题，使目标跟踪更加精确。本发明能够高效的选择合适的特征信息进行跟踪并且准确性高，鲁棒性强，同时本发明提供的方法更加简单，运行时间更短。
-
-
公开(公告)号：CN105513053A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510844031.X
申请日：2015-11-26
Applicant: 河海大学
CPC classification number: G06T2207/10016 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明公开了一种用于视频分析中背景建模方法，先根据PBAS算法，对一幅图像上所有像素点进行分类，分类的阈值采用亮度和纹理的融合阈值，根据融合阈值将像素分成前景点和背景点，待像素被分类完成后，当有新图像进入模型后，对于亮度信息有变化的像素点进行混合高斯建模，然后再更新每个像素点对应的阈值。本发明将两个检测算法的优点融合，并融合纹理和色彩亮度来作为阈值进行比较，能够在存在多种外部扰动，如光照变化、摄像机轻微抖动、动态的背景元素等情况下，准确的提取背景并抑制阴影对真实运动目标的影响。能够在一定程度上抑制阴影影响，增强抗干扰能力，加快图像处理的速度。同时能够有效提高运动目标分割精度。
-
公开(公告)号：CN105469428A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510837688.3
申请日：2015-11-26
Applicant: 河海大学
Inventor： 王敏
CPC classification number: G06T2207/10016 , G06T2207/20036 , G06T2207/30212
Abstract: 本发明公开了一种基于形态学滤波和SVD的弱小目标检测方法，步骤1：通过形态学滤波目标增强算法进行背景抑制、噪声去除，得到预处理后图像序列；步骤2：读入Nmax幅所得图像序列，进行帧数估计，得到需要处理的帧数N；步骤3：将N+1幅图像组成的图像合并成二维数据，求其自相关矩阵并对其自相关矩阵进行SVD；步骤4：选择合适的特征向量重构图像序列，得到新的特征图像序列；步骤5：对重构图像序列进行阈值分割，从背景中分离得到原图像中弱小目标的位置；步骤6：对序列中的每幅图像分别进行修正；步骤7：将N代替Nmax后，重复步骤2～7。本发明将形态学滤波与奇异值分解的方法有效的结合对视频中的弱小目标进行检测，计算时间短，检测效率高，准确性和鲁棒性都比较好。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105469427A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510837448.3
申请日：2015-11-26
Applicant: 河海大学
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T2207/10016 , G06T2207/20164
Abstract: 本发明公开了一种用于视频中目标跟踪方法，有效的将FAST算法与KLT算法相结合，解决视频中的目标跟踪问题，同时还对FAST算法与KLT算法进行了相应的改进，从而使目标跟踪的更加精确。本发明能够高效的选择合适的特征信息进行跟踪并且准确性高，鲁棒性强，同时本发明提供的方法更加简单，运行时间短，目标能够被准确的跟踪。
-
公开(公告)号：CN105426895A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510760313.1
申请日：2015-11-10
Applicant: 河海大学
Inventor： 王敏
CPC classification number: G06K9/4671 , G06K9/6277
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔科夫模型的显著性检测方法。首先运用多尺度对比，中央周围直方图和颜色空间分布这三种不同的显著度计算得到显著特征图。然后通过马尔科夫模型学习计算各个显著特征图的权重，采用最大似然估计方法获取模型参数估计最优解。最后利用马尔科夫模型检测测试图像。本发明提供的方法能够更加精确地检测显著目标，检测得到的结果分辨率高，目标边界定义精准，方法计算复杂度低。
-
公开(公告)号：CN103679718A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310658853.X
申请日：2013-12-06
Applicant: 河海大学
Inventor： 王敏
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出了一种基于显著性的快速场景分析方法，所述方法借鉴人类视觉系统的神经机制来设计计算机视觉模型，提供了一种自底向上、各个特征图可并行计算的机制，并且将多种特征在多尺度下进行融合，最后合成一张综合的视觉显著图。通过两层的胜者为王神经网络得到显著性区域,最后通过禁止返回机制,抑制当前显著性区域,转而寻找下一个显著性区域，直到遍历所有显著性区域。该方法模拟了人类视觉注意力系统智能地处理图像信息，在一幅图像中快速提取人眼所能观察到的引人注意的区域。
-
公开(公告)号：CN103679145A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310654467.3
申请日：2013-12-06
Applicant: 河海大学
Inventor： 王敏
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出了一种手势自动识别方法，所述方法将获得的手势视频数据中的每帧源图像转换到YCbCr颜色空间；运用肤色椭圆模型进行皮肤检测；使用连通域分析、边缘检测和轮廓提取完成手势分割；通过手势分析来进行特征向量提取，选取图像归一化转动惯量、不变矩特征等统计特征参数，手势的外围矩形、方向、周长、面积、比例值等形状特征参数，和手指的个数、是否包含拇指等结构特征参数作为分析识别手势的参数；采用基于改进欧氏距离的模板匹配法进行手势识别。该方法可有效识别不同手势，使得以高效、直接、自然的手势为主要方式的人机交互更加接近人与人之间的交流。
-
公开(公告)号：CN102569007A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201210057887.9
申请日：2012-03-07
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H01J65/04 , H01J61/52 , H05B41/282
CPC classification number: Y02B20/183
Abstract: 本发明公开了镜像磁路感应耦合无极灯，其包括闭合回路灯管，其特征在于：其还包括两个外径相切地连在一起的环形磁芯，两所述磁芯的内孔之间缠绕有初级线圈绕组和输出线圈，所述初级线圈绕组接电源，所述输出线圈接所述闭合回路灯管，所述闭合回路灯管为穿过两个所述磁芯内孔的管形的封闭的结构。本发明与现有无极灯相比，在同等漏磁、线圈的结构、相互几何位置、空间磁介质的条件下，耦合器的耦合系数基本不变。但是，相对于整个次级闭合回路而言，镜像磁路的磁通加大1倍，会使灯管的感生电动势增大1倍。即产生相同激发电压时，耦合器初级交流电压已经降低为原来的一半。本发明具有结构简单、低频、高效率、高功率、散热好等优点。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
136
records
(took 0.041 seconds)
