基于图像分割和语义提取实现人员行为识别的系统及方法

    公开(公告)号:CN102880873A

    公开(公告)日:2013-01-16

    申请号:CN201210317234.X

    申请日:2012-08-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于图像分割和语义特征提取实现人员行为识别检测的系统及方法。该系统包括图像采集单元、人员行为检测上位机、用户查询单元和输出接口单元,该方法中人员行为检测上位机通过图像分割和图像语义特征提取对图像采集单元采集的图像数据中的人员行为进行识别,产生人员行为表述信息。该方法中,人员行为检测上位机通过支持向量机将图像的底层特征映射为高层语义,在图像及图像描述之间建立映射关系,从而能够通过数字图像处理和分析来理解画面中的内容,实现对场景中人员行为的智能检测,大幅提高图像中人员行为识别的准确性,且本发明的系统结构简单,方法实现方式简便,应用成本低廉,应用范围也较为广泛。

    基于广角枪机和多球机实现人脸识别的系统及方法

    公开(公告)号:CN103761514A

    公开(公告)日:2014-04-30

    申请号:CN201410037796.8

    申请日:2014-01-26

    Abstract: 本发明涉及一种基于广角枪机和多球机实现人脸识别的系统及方法,系统包括广角枪机,用以在广角枪机图像中进行行人检测和行人空间位置的计算;数个球机,用以根据目标行人的位置由位置对应的球机对目标行人进行实时跟踪和人脸图像提取;服务器,用以根据广角枪机确定的目标行人位置将跟踪任务实时分配到位置对应的球机,以及利用球机提取的人脸图像进行人脸识别。采用该种基于广角枪机和多球机实现人脸识别的系统及方法,解决了重点场所实时视频监控环境下的人脸识别问题,通过一个广角枪机和多球机的协同工作,实现在实时监控环境下人脸识别的准确率和可用性,提升了用于监控和安防等领域的实用性,具有更广泛的应用范围。

    车辆颜色识别方法
    15.
    发明公开

    公开(公告)号:CN103544480A

    公开(公告)日:2014-01-29

    申请号:CN201310488682.0

    申请日:2013-10-17

    Abstract: 本发明公开了一种车辆颜色识别方法,属于图像处理领域。该方法包括:定位车牌位置并识别车牌颜色;根据车牌位置和颜色信息,确定车辆颜色识别参考区域;通过对参考区域饱和度等特征参数的统计,将车辆分为彩色车和黑白银灰色车;若判定结果为彩色车,分离出彩色区域,并对此区域进行颜色识别;若判定结果为黑白银灰车,则将参考区域分割,通过投票的方法确定车辆的颜色。本发明解决了现有技术对图像中的干扰敏感的问题。

    在多径以及其它信号噪声干扰环境下的信号强度室内测距方法

    公开(公告)号:CN103257335A

    公开(公告)日:2013-08-21

    申请号:CN201210587678.5

    申请日:2012-12-28

    Abstract: 本发明公开了在多径以及其它信号噪声干扰环境下的信号强度室内测距方法,其包括如下步骤:(1)首先布置一个测距节点,再布置一个目标节点;由目标节点向测距节点发射电磁波,并由测距节点接受该电磁波;(2)在测距节点,利用在不同信道上面测量的信号强度来建立电磁波接收模型;(3)利用建立完成的一条直射路径和多条反射路径完成接收端电磁场叠加模型;(4)利用离散傅立叶变换DFT原理,对电磁场叠加模型进行求解,得到直射距离,反射系数和反射距离。本发明既能保证测距准确,而且硬件代价不高可以适用于很多的应用场景。

    应用于基于信号强度室内定位的多径干扰消除方法

    公开(公告)号:CN103207381A

    公开(公告)日:2013-07-17

    申请号:CN201210587610.7

    申请日:2012-12-28

    Abstract: 本发明公开了应用于基于信号强度室内定位的多径干扰消除方法,该方法通过定位系统中的叠加系统建立了相应的模型,并由此建立一个求解方程组来求解室内定位中真实发射端到接收端的距离。本方法可以克服室内环境中,反射路径的信号对直射路径信号所造成的叠加带来的干扰,大大提高基于电磁强度来进行室内定位的精确度。

    基于小波的认知无线电频谱感知方法

    公开(公告)号:CN103051401A

    公开(公告)日:2013-04-17

    申请号:CN201210587592.2

    申请日:2012-12-28

    Abstract: 本发明公开了基于小波的认知无线电频谱感知方法,其包括如下步骤:(1)接受天线在接受信号之后,首先对信号进行采样将其变换成数字信号;(2)利用带通滤波器将数字信号中不需要的频段信号滤除;(3)利用小波去噪技术对滤波后的信号值进行去噪处理;(4)将经小波去噪后的信号波形与去噪前的信号波形进行对比,若信号波形的幅值没有发生改变,则说明存在PU信号;若信号波形的幅值发生大改变,则说明不存在PU信号。本方法将会比传统的能量检测方法准确、比传统的匹配滤波方法更不需要任何先验知识、比传统的循环平稳检测方法更加节省计算成本。

    基于图像分割和语义提取实现人员行为识别的系统及方法

    公开(公告)号:CN102880873B

    公开(公告)日:2015-06-03

    申请号:CN201210317234.X

    申请日:2012-08-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于图像分割和语义特征提取实现人员行为识别检测的系统及方法。该系统包括图像采集单元、人员行为检测上位机、用户查询单元和输出接口单元,该方法中人员行为检测上位机通过图像分割和图像语义特征提取对图像采集单元采集的图像数据中的人员行为进行识别,产生人员行为表述信息。该方法中,人员行为检测上位机通过支持向量机将图像的底层特征映射为高层语义,在图像及图像描述之间建立映射关系,从而能够通过数字图像处理和分析来理解画面中的内容,实现对场景中人员行为的智能检测,大幅提高图像中人员行为识别的准确性,且本发明的系统结构简单,方法实现方式简便,应用成本低廉,应用范围也较为广泛。

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