公开(公告)号：CN112561949B

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202011540986.3

申请日：2020-12-23

Applicant: 江苏信息职业技术学院

Inventor： 李阳 ,  朱爱玺

IPC: G06T7/215 ,  G06T7/246 ,  G06T7/194 ,  G06T5/00 ,  G06V20/40 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及目标检测算法技术领域，具体涉及一种基于RPCA和支持向量机的快速运动目标检测算法，它包括：首先使用RPCA对视频矩阵进行分解得到视频的前景信息，同时通过超像素分割对视频进行分割，再提取前景和背景超像素块对应的稀疏矩阵的异常值的特征，并通过SVM进行模型训练；在进行检测时，提取前景和背景超像素块对应的稀疏矩阵的异常值的特征，再使用已经训练好的模型进行判断超像素块是否属于前景。本发明的有益效果为：在保证检测结果F‑measure值在0.85左右的情况下，检测速度是已有RPCA扩展模型的50倍左右，可以用于智能安防监控中实时提取出运动目标，可以作为后续的图像分类、目标检测、目标识别的基础工作。

公开(公告)号：CN113763380B

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202111149510.1

申请日：2021-09-29

Applicant: 江苏信息职业技术学院

Inventor： 李阳 ,  季云峰 ,  张蓉 ,  朱爱玺 ,  张晓宇 ,  张先玉

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明涉及一种基于矢量梯度的无参考图像清晰度评价方法，其包括如下步骤：步骤1、确定所述图像的灰度图像矩阵；步骤2、计算水平方向梯度矩阵Ix1以及垂直方向梯度矩阵Iy1；步骤3、计算所述灰度图像矩阵的水平方向矢量梯度矩阵Ix2以及垂直方向矢量梯度矩阵Iy2；步骤4、根据水平方向矢量梯度矩阵Ix2以及垂直方向矢量梯度矩阵Iy2，计算得到灰度图像矩阵内任一像素的矢量梯度Vxy；步骤5、根据上述得到灰度图像矩阵内每个像素的矢量梯度Vxy，确定灰度图像矩阵的矢量梯度总值；将所述矢量梯度总值与灰度图像矩阵内的像素总数Pixels的比值作为图像的清晰度值D。本发明能有效确定图像的清晰度值，时间复杂度小，抗噪的能力强，运算速度快且鲁棒性强。

公开(公告)号：CN115393585A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202210962818.6

申请日：2022-08-11

Applicant: 江苏信息职业技术学院

Inventor： 李阳 ,  张先玉

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/36 ,  G06V10/50 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，具体涉及一种基于超像素融合网络的运动目标检测方法，它包括训练阶段与检测阶段两个主要部分，利用中值滤波提取候选前景，并对图像序列进行超像素分割。然后提取候选前景超像素的直方图特征，然后将像素特征和超像素特征分别作为找像素融合网络的输入，整个过程运算速度快，鲁棒性强。