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公开(公告)号：CN101614828A
公开(公告)日：2009-12-30
申请号：CN200910054813.8
申请日：2009-07-15
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种高密度电法堤坝探测空洞位置的自动确定方法。它利用采集的高密度电法勘探数据得到的高密度电法视电阻率断面图及显示视电阻率的视电阻率索引条信息，提取与堤坝空洞视电阻率相对应的视电阻率索引条灰度信息，寻找是否存在与堤坝空洞视电阻率索引条灰度信息相匹配的区域；判断堤坝是否存在空洞，并确定空洞位置。本发明可克服目前人工判断，既耗时又受人为因素影响的不足，简单、快速地自动确定堤坝是否存在空洞及其位置信息。
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公开(公告)号：CN104036250B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201410266099.X
申请日：2014-06-16
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种视频行人检测与跟踪方法。本方法是根据小波变换在时域和空域均具有优异的局部化特征，基于视频帧间差，利用小波多尺度特性，提取前景运动对象，根据人头为人体的重要组成部分且具有刚体不变性，通过对不同人头目标的样本学习与训练，对视频场景中的前景运动对象进行分类与检测，确定人头目标，并基于人头色彩特征的差异性，采用粒子滤波和动态跟踪链，对人头进行跟踪。本发明方法不需要特定的硬件支持以及场景条件约束，方法简便、灵活、易实现。
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公开(公告)号：CN103473533A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310407306.4
申请日：2013-09-10
Applicant: 上海大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种视频运动对象异常行为自动检测方法。它是根据拉格朗日粒子动态系统中粒子的流动反映视频运动对象的运动状态，运动对象的异常行为与其正常行为在运动幅度和运动方向上存在差异，通过比较相邻两帧视频图像中的运动幅度和运动方向的变化，实现视频运动对象异常行为的自动检测。本发明方法不需要对运动对象进行跟踪、无需预先采集运动对象异常行为样本进行训练，可在多种条件下，实现视频运动对象异常行为的自动检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101661110A
公开(公告)日：2010-03-03
申请号：CN200910054814.2
申请日：2009-07-15
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种瑞利波堤坝探测空洞位置的自动确定方法。它利用瑞利波地震勘探实测数据得到的瑞利波速度映像图及其速度索引条信息，提取与瑞利波在堤坝空洞中的传播速度相对应的速度索引信息，寻找是否存在与堤坝空洞对应的速度索引信息相匹配的区域；判断堤坝是否存在空洞，并确定空洞的位置。本发明可以克服目前人工判断，既耗时又受人为因素影响的不足，简单、快速地自动确定堤坝是否存在空洞及其位置。
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公开(公告)号：CN112532686B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011208710.5
申请日：2020-11-03
Applicant: 上海大学
IPC: H04L67/025 , H04L67/12 , G07C3/00 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种可智能识别用户身份的可视化控电管理方法。本方法采用通用计算机语言编程，融合COM、OPC等技术，根据接入通信网络的控电终端发送的信息，进行数据读取、数据分析与判断、文字转图形的可视化，记录、存储和回溯不同用户使用控电终端等信息，实现控电终端状态的实时监控，不仅可在线识别控电终端的用电设备使用过程中的用户身份信息，而且可减少人工参与度，保障控电终端的用电设备使用的安全性与稳定性。本发明方法不限定应用场合等约束，方法简便、灵活、易实现，效率高。
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公开(公告)号：CN112532686A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011208710.5
申请日：2020-11-03
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种可智能识别用户身份的可视化控电管理方法。本方法采用通用计算机语言编程，融合COM、OPC等技术，根据接入通信网络的控电终端发送的信息，进行数据读取、数据分析与判断、文字转图形的可视化，记录、存储和回溯不同用户使用控电终端等信息，实现控电终端状态的实时监控，不仅可在线识别控电终端的用电设备使用过程中的用户身份信息，而且可减少人工参与度，保障控电终端的用电设备使用的安全性与稳定性。本发明方法不限定应用场合等约束，方法简便、灵活、易实现，效率高。
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公开(公告)号：CN104036250A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410266099.X
申请日：2014-06-16
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种视频行人检测与跟踪方法。本方法是根据小波变换在时域和空域均具有优异的局部化特征，基于视频帧间差，利用小波多尺度特性，提取前景运动对象，根据人头为人体的重要组成部分且具有刚体不变性，通过对不同人头目标的样本学习与训练，对视频场景中的前景运动对象进行分类与检测，确定人头目标，并基于人头色彩特征的差异性，采用粒子滤波和动态跟踪链，对人头进行跟踪。本发明方法不需要特定的硬件支持以及场景条件约束，方法简便、灵活、易实现。
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