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公开(公告)号：CN111193877A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010067417.5
申请日：2020-01-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种ARM-FPGA协同的广域视频实时融合方法及嵌入式设备，ARM-FPGA协同的广域视频实时融合方法包括读取Linux操作系统的镜像文件，启动整个Linux嵌入式操作系统，并完成系统的Linux内核、文件系统以及设备树的初始化配置和视频流解码库的加载；获取第一数量路网络摄像机视频流，并基于视频流解码库进行解码，得到第一数量路视频的帧图像；基于存储至安全数码卡内的查找表文件对第一数量路视频的帧图像进行融合处理，得到全景图像，其中，查找表文件包括第一坐标映射表、第二坐标映射表和加权融合权重列表。实现运用查找表文件，用于缝合线拼接方式下不同场景、监控视角、位置视频影像间的融合，具有良好的通用性。
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公开(公告)号：CN109859276A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910053026.5
申请日：2019-01-21
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明提出一种鱼眼镜头内部参数自标定方法,该方法包括：建立鱼眼成像模型并获得待标定的鱼眼镜头内部参数；根据空间直线在水平面的理想投影椭圆约束建立标定方程；利用鱼眼图像有效区域椭圆轮廓边界及空间直线在鱼眼图像上的投影椭圆弧段信息给出待标定的鱼眼镜头内部参数初值并迭代求解标定方程获得标定参数的最小二乘估计。本发明以空间直线在水平面的理想投影椭圆约束为基础建立标定方程估计鱼眼镜头内部参数，标定计算不涉及相机外部参数，不仅避免了过参数化问题，其标定参数更精确地表征球面透视投影模型，且标定计算形式、过程统一、精度高，可灵活应用于单视、多视条件。
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公开(公告)号：CN105335104B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201510904302.6
申请日：2015-12-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明为一种兼容多种接口的多硬盘管理系统，微机连接的主控制模块连接1～10个子控制模块，每个子控制模块连接1～10个连接硬盘的接口转换器。主控制模块的主集线器的主数据传输接口与微机连接，与主集线器相连的切换控制器的控制信号输出端口与子控制模块的硬盘控制信号输入接口相连，其1～10个数据电源接口与各子控制模块子集线器的数据电源传输接口相连。子控制模块与子集线器相连的硬盘切换控制器有1～10个各有地址的硬盘数据电源接口，与接口转换器相连，后者配多种硬盘接口。主、子控制模块按微机指令给所选硬盘供电，使之挂载至微机。本系统微机管理多种接口的硬盘可达百台，满足对海量数据硬盘的管理；成本低、结构简单，方便扩充。
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公开(公告)号：CN106643844A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201510720834.4
申请日：2015-10-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种通用传感器数字显示装置。该装置通过电流传感转换模块将电流型传感器输出电流信号转化为电压信号，从而将电流型传感器与电压型传感器统一起来；通过键盘或通信模块灵活设置采集量与真实物理量的关系，得到不同传感器测得的真实物理量大小，从而将其通过LCD数字显示出来，并可通过通信模块传送给上位机。装置实现了对多类传感器测得的真实物理量的实时数字显示及存储，该装置，由电源模块、通信模块、控制/显示模块、电流传感转换模块、电压传感采集模块、键盘模块组成。可根据用户的要求灵活对通信模块、电流传感转换模块、键盘模块进行精简。该装置提高了传感器数显模块的通用性、灵活性，可广泛应用到各工业现场。
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公开(公告)号：CN105338254A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510904303.0
申请日：2015-12-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明为一种数码相机影像数据在线采集传输系统及运行方法，本系统连接器一端的插头与数码相机的CF存储卡外形管脚相同，插在其卡槽内。连接器另一端连接包括FPGA和与DDR的处理控制模块，FPGA经传输模块接计算机。其运行方法为，开机后相机中心处理器发送初始化检测信号，FPGA正确反馈，完成初始化，相机准备摄影或录相；相机采集的影像数据向存储卡卡槽发送，经连接器进入FPGA、送入DDR缓存。一张照片或一段录相摄取完成FPGA自动将缓存于DDR的影像数据通过传输模块传送给计算机，并向相机反馈存储完成，相机准备下一次的摄影。本发明数码相机的影像数据可在线传送到计算机，实现实时摄影测量。结构简单，成本低，操作简便。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104601966A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510066231.7
申请日：2015-02-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光检测线的视觉分析人流量统计方法及设备，该方法通过网络摄像头从头顶采集包括两条激光线在内的某一出入口的人出入视频，提取出左右两条激光线作为左右两条检测线，生成高度轮廓线，判断是否为人经过，在匹配确定完成了一次人的进出后，就可以对进出的人流量统计，记录当前时间，可以统计出某段时间内某一出入口的进出人数，及通过两者之差得出场所内的已有人数，该方法实现进出人数的自动、准确、检测。该设备由多个探测单元构成，每个探测单元包括视频采集设备、激光设备、还包括网络设备、计算机或嵌入式处理设备，该设备提高了人流统计的精度、速度，步行方向也可以被检测到，可广泛应用到各入口或公共场合。
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公开(公告)号：CN119942599A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510241626.X
申请日：2025-03-03
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及视频监控技术领域，具体涉及一种用于开放场景视频监控的人员目标检测网络设计方法，本发明改进的YOLOv9目标检测网络能够提高对于低分辨率小目标的检测精度，尤其在远距离监控视频中的人员目标检测上具有显著优势。增强了监控系统在复杂场景下的识别与定位能力，特别是在安防和交通监控等关键领域，能够提高对于极端姿态目标或形状变化大目标的检测精度，能够增强网络对极端姿态变化和形状变换的适应能力，能够更准确地识别处于不同姿势、动作状态或形态变化较大的目标，从而在实际监控和安全防护应用中提高系统的可靠性和智能识别能力，从而解决了现有的人员目标检测因目标尺寸过小或特征不清晰导致漏检的问题。
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公开(公告)号：CN109859276B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN201910053026.5
申请日：2019-01-21
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明提出一种鱼眼镜头内部参数自标定方法,该方法包括：建立鱼眼成像模型并获得待标定的鱼眼镜头内部参数；根据空间直线在水平面的理想投影椭圆约束建立标定方程；利用鱼眼图像有效区域椭圆轮廓边界及空间直线在鱼眼图像上的投影椭圆弧段信息给出待标定的鱼眼镜头内部参数初值并迭代求解标定方程获得标定参数的最小二乘估计。本发明以空间直线在水平面的理想投影椭圆约束为基础建立标定方程估计鱼眼镜头内部参数，标定计算不涉及相机外部参数，不仅避免了过参数化问题，其标定参数更精确地表征球面透视投影模型，且标定计算形式、过程统一、精度高，可灵活应用于单视、多视条件。
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公开(公告)号：CN119091078A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410659295.7
申请日：2024-05-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及信息光学技术领域，具体涉及一种高性能的解析三角面元彩色计算全息图生成方法，针对现有的解析面元法生成计算全息图的不足，在对一个三维模型获取顶点信息与面元信息后，以三维仿射变换下的基元三角形频谱表达为基础，通过给倾斜三角面元振幅中添加正交映射纹理、Blinn‑Phong光照模型信息，生成具有良好重建视觉质量的彩色计算全息图；同时基于RGB‑YCbCr色彩空间转换关系，将纹理图像从RGB转换至YCbCr色彩空间以避免重复进行每个颜色下三角面元频谱的冗余计算，在保证全息图再现像质量的同时大幅提升全息图生成效率。
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公开(公告)号：CN118196690A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410359017.X
申请日：2024-03-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种用于监控视频玩手机行为识别的卷积神经网络设计方法，包括获取场景监控视频；通过yolo目标检测从场景监控视频中获得待检测物体的位置信息；通过openpose提取学生的姿态特征，并把姿态特征和位置信息进行逻辑判断，判断是否为玩手机的行为，得到第一阶段行为识别结果；对位置信息和第一阶段行为识别结果进行融合决策，利用C++多线程技术进行逻辑判断，得到判断结果，同时对场景监控视频进行切片处理，得到视频片段；将视频片段送入Posec3d模型中，基于判断结果进行进一步的行为分类，将关键点分支与骨架分支相结合，得到最终的识别结果，解决了现有的玩手机行为识别的效果较差的问题。
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