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公开(公告)号：CN110084169A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910323850.8
申请日：2019-04-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于K-Means聚类和轮廓拓扑约束的违章建筑物识别方法，包括以下步骤：采集到的图像信息经预处理后得到图像直线段，通过K-Means聚类对图像直线中点进行分类；检测每类直线簇的直线数量，并计算直线间相对位置距离及角度关系；构建常见违章建筑物直线轮廓角度分布直方图，并将其与检测图像的直线角度分布情况相匹配，计算欧氏距离；然后根据每个直线簇直线数量、位置距离约束及角度分布与常见违章建筑物角度分布直方图相似度对违章建筑物特征进行识别。本发明解决了利用定点视频监控自动发现违章建筑物时，违章建筑物特征提取困难及受自然场景下各种物体干扰多的问题，大大提高了违章建筑物自动识别的效率和检测结果的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108932292A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810529562.3
申请日：2018-05-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种大范围遥感影像快速多分辨率调度显示方法，包括如下内容：计算最佳分辨率对应的影像金字塔的层数，将该层瓦片映射到屏幕空间，判断瓦片的长高是否都大于屏幕的长高，若是即为最佳大小，调用当前最佳分辨率瓦片层显示；当瓦片长和高至少有一个小于屏幕空间的长和高时：若屏幕上同时加载的瓦片数量未超过4，则不进行调整；若加载的瓦片数量大于4，则向影像金字塔上层搜索低分辨率但是更大的瓦片，直到影像金字塔的某一层的瓦片映射到屏幕空间后，长和高都大于屏幕空间的长和高，停止搜索，调用该层的瓦片进行显示。本发明可减少系统内存开销，提高影像加载速度，且控制屏幕加载的瓦片数不超过四张，保证了内存使用量的稳定。
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公开(公告)号：CN108230364A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810028891.X
申请日：2018-01-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的前景物体运动状态分析方法，将采集的视频经过高斯混合模型进行前景提取；采用深度学习中的SSD模型将提取出的前景进行目标分类，得到各个前景物体的类别信息；利用SIFT特征匹配算法得到相邻帧的前景物的对应信息；基于前景的质心计算其运动轨迹，利用RNN时空序列模型分析其运动状态以及对下一时刻物体运动状态进行预判。本发明从速度、实用、鲁棒性等方面考虑，提出了一种基于运动目标重心分析的新思路，适用于视频图像序列中场景复杂的情况下对监控视频范围内出现的运动物体进行准确识别、跟踪并预警，实用价值高，具有广阔的应用前景。
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