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公开(公告)号：CN112381870B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202011337605.1
申请日：2020-11-25
Applicant: 河海大学常州校区 , 江苏省中以产业技术研究院
IPC: G06T7/60 , G06T7/80 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/50 , G06V10/764 , G01P3/68 , G01B11/00 , G01B11/24
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉的船舶识别与航速测量系统及方法，双目相机采集船舶图像；采用张氏标定法对双目相机进行标定，根据双目相机的内外参数对船舶图像校正；对校正后的船舶图像进行图像增强，并将视觉显著性检测和OTSU分割相结合，从船舶图像中提取船舶的轮廓图并缓存；采用Hu矩特征和HOG特征相结合的船舶特征提取方法，选取支持向量机作为船舶分类器模型，对船舶轮廓图中的船舶进行分类；根据最小外接矩原理对分类后的船舶进行尺寸测量，再基于船舶分类结果，判断船舶是否存在超长或超宽；采用尺度不变特征变换SIFT对船舶轮廓图中已分类的船舶进行特征点的提取及匹配，根据双目测距原理计算出船舶行驶距离，从而得到行驶速度。
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公开(公告)号：CN109146946B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN201810995010.1
申请日：2018-08-29
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种图像非局部立体匹配方法，包括结合颜色和梯度信息作为相似性测度函数构建代价计算函数；通过对左右目图像构建最小生成树，并对代价函数值进行代价聚集；采用WTA策略得到初始视差图，通过左右一致性检测得到不稳定点，并进行孔洞填充，接着对视差图进行边缘检测；根据得到的边缘图像，结合剪枝的思想对代价函数值进行进一步的聚集。最后，通过视差求精得到最终的稠密视差图。本发明方法采用RGB彩色信息可以避免灰度图像中相同灰度、不同颜色的像素点产生的误匹配，提高弱纹理区域的匹配精度；实现无纹理区域的邻域在代价聚集阶段也能提供相应的权值支撑，有效地解决了无纹理区域不提供有效代价聚集值的问题。
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公开(公告)号：CN107167810B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201710299608.2
申请日：2017-05-02
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种侧扫声纳成像的水下目标快速提取方法，可以对侧扫声纳图像进行实时分析，快速提取水下目标。先对乘性噪声突出的侧扫声纳图像进行自适应非线性复扩散模型滤波，改善侧扫声纳图像中噪声问题；去噪声纳图进行预分割，并自动确定声纳图像的目标区、海底混响区、阴影区；将预分割结果轮廓重定义，减少分割过程中，水平集模型演化时不断重定义初始水平集所用时间；选取目标区和阴影区进行基于变分水平集模型的演化和分割；最后对待提取目标进行二值化，给操作人员展示明确的三区域分割结果。本发明对实时侧扫声纳进行目标提取，具检测实时性和较强的检测稳定性、准确性，为水下探测和目标跟踪提供了可靠保证。
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公开(公告)号：CN110765915A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910982409.0
申请日：2019-10-16
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于跨任务多层学习的家用电器检测识别方法，该方法包括：图片的收集与筛选；数据集的制作，根据目标检测标准COCO数据集格式制作家用电器数据集；以YOLO框架为基础，改进的目标检测网络Darknet-50作为基础网络；搭建跨任务的学习框架学习模型最优的初始化参数：最内层级获取特定任务的知识，最外层级获取最内层级的跨任务知识；利用得到的初始化参数进行训练；模型测试与评估上述步骤。本发明用一种基于跨任务的学习方法，使网络获得更好的先验知识。解决了家用电器数据数量不足、数据质量差的问题，极大的提升了网络训练的时间和检测的精度。
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公开(公告)号：CN106504222B
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201611047282.6
申请日：2016-11-21
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于仿生视觉机理的水下偏振图像融合系统，其包括基于非均匀光场的集束光水下偏振成像模块、偏振参量图像计算模块、图像存储模块、图像分级融合模块、输出显示模块。首先，采用集束光源作为水下照明建立非均匀光场，仿螳螂虾视觉偏振感知机理提取水下偏振图像，抑制水中悬浮微粒导致的后向散射；然后，利用偏振参量图像间的信息相关性和互补性，基于人眼视觉特性构建图像的分级融合模型，实现偏振图像的特征与多尺度融合。本发明可以有效地改善水下偏振图像的清晰度和对比度，有利于水下目标的检测与分析，进一步提高水下目标的探测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106485681B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610906679.X
申请日：2016-10-18
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明提供一种基于颜色校正和红通道先验的水下彩色图像复原方法。首先，采用Retinex算法消除水下的不均匀光照；其次，采用结合朗伯特漫反射模型与灰度世界算法的方式进行光源颜色的估计，并引入光在水下的衰减成像模型进行改进，消除光源颜色从而实现颜色校正；最后，利用红通道先验方法对颜色校正后的水下图像进行复原。因此，本发明提供的方法可以在有效实现水下彩色图像复原的同时，消除光照不均和颜色失真。
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公开(公告)号：CN105701467B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201610021378.9
申请日：2016-01-13
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于人体形态特征的多人异常行为识别方法，包括：快速目标人体检测，利用大量行人样本的梯度信息，制作一系列的目标人体检测滤波器，得到一组滤波器的行人检测器，对待测图像计算特征通道，并采用检测器在每个通道上计算特征响应，最终采用Adaboost分类器获取最终的目标人体的位置；利用人体形态特征和上述所得的人体位置先验信息，构建初始的人体外观模型，并采取外观传输机制；采用霍夫形态特征提取算法将人体各个部件的特征从外观模型中提取出来，并与异常行为样本库进行匹配，得到最终识别结果。本发明提供的方法可以在背景环境和摄像头的位置不确定的情况下实现对多个人体的位置标定，实现最终的异常行为识别。
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公开(公告)号：CN109146946A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810995010.1
申请日：2018-08-29
Applicant: 河海大学常州校区
CPC classification number: G06T7/55 , G06K9/6282 , G06T7/337 , G06T7/90
Abstract: 本发明公开了一种图像非局部立体匹配方法，包括结合颜色和梯度信息作为相似性测度函数构建代价计算函数；通过对左右目图像构建最小生成树，并对代价函数值进行代价聚集；采用WTA策略得到初始视差图，通过左右一致性检测得到不稳定点，并进行孔洞填充，接着对视差图进行边缘检测；根据得到的边缘图像，结合剪枝的思想对代价函数值进行进一步的聚集。最后，通过视差求精得到最终的稠密视差图。本发明方法采用RGB彩色信息可以避免灰度图像中相同灰度、不同颜色的像素点产生的误匹配，提高弱纹理区域的匹配精度；实现无纹理区域的邻域在代价聚集阶段也能提供相应的权值支撑，有效地解决了无纹理区域不提供有效代价聚集值的问题。
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公开(公告)号：CN106340009B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201610688993.5
申请日：2016-08-18
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于平行双目的电力线检测方法及系统，可以对电力线进行即时检测与提取，分析电力线下垂程度和是否存在碰线；先对平行双目视频进行取帧，对恶劣天气下的图像进行去雾处理；再对每帧基准图像进行直线检测，自动分析并分割出相应数量的电力线；对左右视图进行立体匹配，求出基准图像的视差图；对基准图像进行仿射旋转变换，再根据视差图计算出图像的世界坐标；对各电力线进行碰线估计和电力线下垂程度计算，综合判断并对故障位置及进行标记和预警。本发明可直接给出电力线的下垂程度及与景物的距离，具检测实时性和较强的检测稳定性、准确性，适用于电力线检测使用。
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公开(公告)号：CN108334834A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810084521.8
申请日：2018-01-29
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于主线段的手写签名下划线去除与修复方法，包括以下几个步骤：(1)输入手写签名图像，对其进行骨架化；(2)签名骨架图像预处理；(3)通过Hough变换初步检测出预处理图像中的所有线段；(4)在已检测出的线段中找到长度最长的线段作为下划线主线段，通过比较其它线段与主线段的方向关系和距离关系，检测出所有下划线线段，并将下划线线段坐标索引存储在动态增长数组aIndex中，并在所述签名骨架图像中去除下划线线段；(5)断裂笔画修复；(6)返回去除下划线及笔画修复后的签名骨架图像，整个处理过程结束。本发明有效检测出签名骨架图像中的下划线，并对去除下划线后的笔画进行准确的修复。
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