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公开(公告)号：CN104715239B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201510109349.3
申请日：2015-03-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于去雾处理和权重分块的车辆颜色识别方法。包括以下步骤：采集待识别的车辆图像；对采集到的车辆图像进行预处理；将处理好的图像进行图像权重分块；分别对每一块图像进行RGB向HSV颜色空间转换，把图像按照H、S、V分量分成三个独立的单通道，分别统计每一通道不同像素的直方图，找到每一通道直方图中的最大值，将三个通道的最大值合并，得到该块图像主要颜色的H、S、V个分量的值；对所有分块图像的颜色进行搜索，找出所有分块图像中出现最多的颜色作为车辆颜色的备选颜色，根据H、V值进行颜色分类，确定最终的车辆颜色。本发明具有准确率高、鲁棒性好、实用性高的优点。
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公开(公告)号：CN116152886A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211549583.4
申请日：2022-12-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/10 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种口罩佩戴方式检测方法，首先对输入图像使用YOLO系列基础网络进行特征提取与融合，生成三层特征图；再利用五种不同的卷积层和池化层操作后进行拼接，产生三层增强特征图；随后分别使用注意力机制模块、卷积操作与Softmax操作共同处理，得到三层降噪特征图，并计算注意力损失；最后利用YOLO系列预测模块对三层降噪特征图和注意力损失做分类和坐标回归，采用非极大值抑制处理后输出标记口罩位置和佩戴方式。本发明使得图像中目标的特征信息更加明确，背景信息存在的无用噪声被有效抑制，对于检测精度提升效果明显，该方法具有良好的应用前景和经济效益。
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公开(公告)号：CN111046866B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911289182.8
申请日：2019-12-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V30/14 , G06V30/148 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种结合CTPN和SVM的人民币冠字号区域检测方法，包括以下步骤：通过摄像设备拍摄各币值人民币，标注人民币冠字号区域为正样本，其他区域为负样本，建立样本集；利用样本集训练CTPN网络，得到提议冠字号区域的初步定位模型；对样本集进行预处理并提取投影统计特征向量，训练SVM，得到能筛选冠字号区域的二次判别模型；进行检测时，对获得的待检测人民币图片，先利用初步定位模型提议多个候选的冠字号区域，再提取候选区域的投影统计特征向量，并结合二次判别模型，得到正确的冠字号区域。本发明的有益效果是：在大幅减小漏检概率的同时，提高了检测冠字号区域的准确度；在人民币图片变色、模糊等情况下仍具备准确识别冠字号区域的能力。
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公开(公告)号：CN110288539B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201910474573.0
申请日：2019-06-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种结合颜色空间移动与暗通道先验的水下图像清晰方法，通过采集水下图像，对输入的已经产生雾化效果的水下图像，反演水下图像雾化过程建立退化模型；通过颜色空间移动得到暗通道图，使此暗通道图更适应水下环境成像特性，进而对暗通道图进行分块循环筛选，定位到最佳分析区域，以便更加准确的利用上述模型估计全局背景光强；再通过得到的暗通道图与全局背景光强，带入已建立的模型，反演图像退化过程，复原水下图像，有效的去除雾化效果带来的模糊，实现水下图像的清晰化。该水下图像去雾清晰化方法具有实用性强、鲁棒性好、易于实现的特点，对人工照明、白色鱼群等不利因素有一定抗性，具有广阔的应用前景和良好的经济效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109859246B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201910117155.6
申请日：2019-02-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/246 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06T7/136 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V20/52
Abstract: 本发明为一种基于相关滤波算法与视觉显著性算法的低空慢速无人机跟踪方法，属于图像处理领域，主要包括如下步骤：在实际应用场合获取地面监控提供的图片序列数据，获取上帧目标信息后，通过相关滤波算法在较小搜索区域内计算相关性响应输出，再通过视觉显著性算法在较大搜索区域内提取目标周边显著性图，最后对二者的输出结果进行融合，获取目标的跟踪结果。该无人机跟踪方法适用于地面监控对空中无人机进行跟踪，具有实用性强、鲁棒性好、易于实现的特点，并能适应较复杂的气象背景，对目标过小、目标快速运动、目标尺度快速变化等不利因素有一定抗性；该方法可以广泛应用于四旋翼无人机跟踪领域。
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公开(公告)号：CN109859200B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201910117583.9
申请日：2019-02-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明为一种基于背景分析的低空慢速无人机快速检测方法，属于四旋翼无人机快速检测领域。该方法主要包括如下步骤：在实际应用场合获取地面监控提供的图片序列数据，提取并量化图像中运动目标的信息，同时提取图像边缘信息进行背景分析，借此检测出低空慢速无人机。在背景分析的过程中，首先选取运动目标的邻近区域，进行分块处理，并统计各个分块内的边缘信息量；然后通过统计结果判断该运动目标的背景情况，保留天空背景下的疑似目标信息；最后对下一帧再次进行背景分析，若分析结果均为疑似目标，则判断为无人机。该方法具有实用性强、鲁棒性好、易于实现的特点，并能适应较复杂的气象条件，对镜头抖动、镜头转动、等不利因素有一定抗性。
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公开(公告)号：CN111624549A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010408859.1
申请日：2020-05-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供非共视条件下无源滤波跟踪方法，由观测信息及模型建立系统状态方程和量测方程；判断是否发生非共视情形，调整过程噪声矩阵及其附加系数；根据可视观测站个数，确定量测矩阵维数并进行滤波跟踪中的预测、估计及更新。本发明在跟踪过程中出现非共视情形，即观测站在各时刻接收到的目标信息量不均等，为保证连续跟踪，给定不同的阶段过程噪声及非线性过程噪声附加系数，实时调节对目标预测值与观测值的信任程度，并应用更适合非线性系统的UKF算法，使得跟踪效果更加优越。
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公开(公告)号：CN111046866A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911289182.8
申请日：2019-12-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种结合CTPN和SVM的人民币冠字号区域检测方法，包括以下步骤：通过摄像设备拍摄各币值人民币，标注人民币冠字号区域为正样本，其他区域为负样本，建立样本集；利用样本集训练CTPN网络，得到提议冠字号区域的初步定位模型；对样本集进行预处理并提取投影统计特征向量，训练SVM，得到能筛选冠字号区域的二次判别模型；进行检测时，对获得的待检测人民币图片，先利用初步定位模型提议多个候选的冠字号区域，再提取候选区域的投影统计特征向量，并结合二次判别模型，得到正确的冠字号区域。本发明的有益效果是：在大幅减小漏检概率的同时，提高了检测冠字号区域的准确度；在人民币图片变色、模糊等情况下仍具备准确识别冠字号区域的能力。
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公开(公告)号：CN104715239A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201510109349.3
申请日：2015-03-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于去雾处理和权重分块的车辆颜色识别方法。包括以下步骤：采集待识别的车辆图像；对采集到的车辆图像进行预处理；将处理好的图像进行图像权重分块；分别对每一块图像进行RGB向HSV颜色空间转换，把图像按照H、S、V分量分成三个独立的单通道，分别统计每一通道不同像素的直方图，找到每一通道直方图中的最大值，将三个通道的最大值合并，得到该块图像主要颜色的H、S、V个分量的值；对所有分块图像的颜色进行搜索，找出所有分块图像中出现最多的颜色作为车辆颜色的备选颜色，根据H、V值进行颜色分类，确定最终的车辆颜色。本发明具有准确率高、鲁棒性好、实用性高的优点。
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