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公开(公告)号：CN109726668B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN201811592418.0
申请日：2018-12-25
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于计算机视觉的洗手及消毒流程规范性自动检测方法，包括如下步骤：S1：将摄像头固定于能够保证完整拍摄到水池区域的位置；S2：对待处理图像进行流程规范性自动检测：检测水龙头是否出水；检测手是否正在水中冲洗及手在水中冲洗的时间；检测是否采集了洗手液；检测手在搓洗过程中是否产生了足够的泡沫；检测双手在搓洗过程中是否有相互搓洗的动作；检测双手在搓洗过程中是否有十指交叉相互搓洗的动作；检测双手在搓洗过程中是否有搓洗左右手背的动作；S3：将S2中的各项规范性检测结果显示在显示界面。本发明解决了微生物学采样检测洗手是否合格的方法成本高周期长结果易受干扰的问题。
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公开(公告)号：CN110705516B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201910996076.7
申请日：2019-10-18
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/60 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种基于协同网络结构的鞋底花纹图像聚类方法，包括基于特征层差异损失连接有类别信息的鞋样或者嫌疑人鞋底花纹学习网络与现场鞋底花纹无监督聚类网络，通过不同属性的数据集做预训练，可以利用鞋样或者嫌疑人鞋底花纹海量数据有监督学习提供的特征子空间，来对现场鞋底花纹或者无标记的嫌疑人花纹特征聚类学习做制约，使得聚类过程有据可依。此外，本发明基于训练模型的先后顺序，给出了一种有监督、无监督网络协同训练的预训练策略，更有效地体现网络间的协同效果，提高鞋底花纹图像的聚类精度。
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公开(公告)号：CN109583411B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN201811499588.4
申请日：2018-12-09
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/62 , G06V10/50 , G06V10/74 , G06T7/277 , G06T7/254 , G06F16/903 , G07B11/00 , G06Q50/14
Abstract: 本发明提供一种基于TOF摄像头的游客类别在线审核方法，包括：利用TOF摄像头获取游客购票和用票的深度视频，得到最终的运动物体视频；确定运动物体中心；追踪运动视频中运动物体的轨迹；对运动物体的轨迹进行特征提取，根据提取的特征筛选出游客头部轨迹并保存；将保存的轨迹根据提取的游客头部可能性特征筛选出每条轨迹的可靠性较强片段进行特征整合，计算游客的平均头部图像特征。本发明主要涉及两种技术，一种技术是对游客身高进行测量，通过测量的游客身高进行游客类别审核；另一种技术是人头识别，根据人头识别的结果判断是否在游客用票审核阶段人工进行游客类别审核。
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公开(公告)号：CN112991495A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110257072.4
申请日：2021-03-09
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于草图的交互迭代式虚拟鞋印图像生成方法，包括以下步骤：构建总体网络架构；所述总体网络构架包括：空洞残差多级融合全卷积鞋印图像生成网络、全卷积深浅层特征融合鞋印图像判别网络以及在ImageNet上预训练后的VGG19；对构建的所述总体网络进行离线模型训练；基于离线训练后的模型对在线虚拟鞋印图像生成。本发明在方法上使用鞋印草图实现了鞋印图像的生成，解决了现有传统图像修复算法与深度学习无法解决的背景复杂，现场鞋印图像难以提取的问题。协助刑侦人员尽可能多地利用案发现场信息进行案件侦破，提高破案效率。
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公开(公告)号：CN112800267A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110152570.2
申请日：2021-02-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/538
Abstract: 本发明提供一种细粒度鞋印图像检索方法及系统，包括以下步骤：鞋印属性信息提取；鞋印属性相似度计算；鞋印内容相似度计算；结合鞋印内容信息与属性信息的排序得分计算；按照排序得分将数据集中的图像降序输出得到查询结果。通过结合鞋印属性信息、鞋印内容信息以及鞋印语义块空间布局关系计算鞋印图像间的相似性，有效增大了差异小鞋印图像之间的区分性，从而提高了细粒度鞋印图像检索精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112465817A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011496294.3
申请日：2020-12-17
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于方向滤波器的路面裂缝检测方法，包括以下步骤：对待测图片的光栅干扰进行检测，并对所述检测到的光栅进行去除；自然光干扰去除；对所述待测图片进行小块黑斑去除；通过方向滤波器提取所述待测图片上的候选裂缝；去除所述待测图片上的水渍干扰；判定并去除路面标识线。本发明解决了传统边缘检测不能区分裂缝和噪声的问题，能够有效的避免检测到路面标志，同时有效的抑制了水渍黑斑等噪声的影响，在乡镇道路等干扰较多的复杂路面情况中都有很好的表现。同时节省了前期的训练成本，能够即时得到输出图片，加快处理速度，提高了路面检测系统的效率。
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公开(公告)号：CN107436943B
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201710639266.4
申请日：2017-07-31
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/583 , G06K9/46 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种结合主观显著性的现场鞋底花纹检索方法，包括以下步骤：S1：输入待检索图像，人工选定其主观显著性区域，并记录初始边界点坐标，S2：对待检索图像旋转多个角度，产生待检索图像的旋转副本；S3：由显著性区域及其旋转副本构建滤波器组，并计算待检索图像与数据库中所有图像的主观匹配得分；S4：通过小波傅里叶梅林频谱特征计算待检索图像和数据库中所有图像的客观相似度得分；S5：综合主观匹配得分和客观相似度得分，得到排序得分，并按照排序的结果输出数据库中的图。由于现场鞋底花纹通常是高度失真，且受到大量噪声干扰的，因此鞋底花纹的每一个部分并不都可以对检索产生正面作用。通过本申请公开的主观显著性，可以选择失真较小、噪声干扰较少的区域以减少高度失真以及噪声带来的影响。
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公开(公告)号：CN110427877A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910706013.3
申请日：2019-08-01
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于结构信息的人体三维姿态估算的方法，包括以下步骤：将单目RGB图像输入到二维姿态检测器中，获取所述单目RGB图像中人体的各个关节的关节点坐标；构建人体姿态拓扑图及其拉普拉斯矩阵L；构建基于关节点结构信息的图卷积网络；在三维姿态估计数据集上对所述图卷积网络进行预训练；将所述姿态拓扑图及所述拉普拉斯矩阵L输入到所述图卷积网络中，输出人体三维姿态。本发明使用图卷积进行人体三维姿态识别，充分学习到人体的全身结构信息；利用注意力机制和兼顾关节局部结构的损失函数，从全局和局部两个方面学习关节点结构信息；基于上述两点，本方法提高了三维姿态估计的精度。
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公开(公告)号：CN109726668A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811592418.0
申请日：2018-12-25
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于计算机视觉的洗手及消毒流程规范性自动检测方法，包括如下步骤：S1：将摄像头固定于能够保证完整拍摄到水池区域的位置；S2：对待处理图像进行流程规范性自动检测：检测水龙头是否出水；检测手是否正在水中冲洗及手在水中冲洗的时间；检测是否采集了洗手液；检测手在搓洗过程中是否产生了足够的泡沫；检测双手在搓洗过程中是否有相互搓洗的动作；检测双手在搓洗过程中是否有十指交叉相互搓洗的动作；检测双手在搓洗过程中是否有搓洗左右手背的动作；S3：将S2中的各项规范性检测结果显示在显示界面。本发明解决了微生物学采样检测洗手是否合格的方法成本高周期长结果易受干扰的问题。
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公开(公告)号：CN106327437B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610651527.X
申请日：2016-08-10
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种彩色文本图像校正方法及系统，所述方法包括如下步骤：对输入的文本图像进行预处理，并提取出所述文本图像的背景图像以及前景图像；对所提取的背景图像进行光照均匀化调整，并计算所述背景图像的光照比例因子bk；估计前景图像的光照比例因子fk，并基于所估计的fk对前景图像进行光照均匀化调整；将均匀化调整后的前景图像和背景图像进行叠加，得到光照均匀化的校正图像。本发明对分割得到的前景图像和背景图像采用了不同的均匀化校正方法，这种针对前景、背景特性的处理方式有效的避免了全局处理中出现的明暗区域差异明显、部分细节丢失等现象；因而其具有图像提取效率高、且图像提取精度高等优点。
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