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公开(公告)号：CN108830311A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810555978.2
申请日：2018-06-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于Adaboost的红外图像光伏阵列识别方法，包括准备训练所需的正样本和负样本；利用LBP特征训练弱分类器，利用弱分类器训练强分类器；利用得到的多个强分类器训练级联分类器；利用级联分类器初步识别待检测图片；对初步识别结果进行去背景处理，得到光伏阵列识别的最终结果。本发明通过利用Adaboost进行光伏阵列初步检测和利用基于温度特性去除背景的方法相结合，提高了阵列识别的准确率；避免了根据温度特性识别阵列的方法在背景温度高于阵列时出现的将背景识别为阵列、阵列识别为背景的误识别现象。
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公开(公告)号：CN107423501A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710581686.1
申请日：2017-07-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光伏电站逻辑图的阵列自动检测和编号方法，该方法首先将光伏电站总逻辑图进行分区得到分区图像，去除分区图像的彩色信息得到灰度图，对灰度图进行二值化阈值分割得到分离背景和前景(即阵列轮廓)的二值图像，然后提取二值图像的矩形轮廓，并通过计算矩形轮廓的众数信息排除假轮廓和噪声干扰，提取准确的阵列矩形，最后对每一个阵列进行行列编号，并计算阵列四个顶点的大地坐标，再转化为GPS坐标，将行列编号和GPS坐标信息保存到数据文件中。本发明能够为无人机拍摄光伏电站红外图像进行巡航时的自动路线规划以及热斑检测与定位等应用提供阵列的位置和编号信息，为提高光伏电站故障检测的自动化水平提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN105224952A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510646538.4
申请日：2015-10-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6297 , G06K2017/0045
Abstract: 基于最大间隔马尔可夫网模型的双人交互行为识别方法,包括:采用一种最大间隔方法实现的结构化模型对高层语义建模，通过人工设定少量的特征模板表示交互行为；包括单人语义识别和交互行为识别两个步骤；对双人数据库进行单人跟踪,分别得到交互中的两人,对单人提取能够表征局部外观和局部运动的动作上下文描述符作为底层特征,采用度量学习的方法得到单人原子行为语义；将单人原子行为语义及其所属的交互行为和特征模板结合,训练结构化的最大间隔马尔可夫网得到建模交互行为的模型,利用该模型推断双人的交互行为。该方法能够在跟踪阶段有效排除背景干扰，在交互建模时起到纠错作用，识别效果良好。
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公开(公告)号：CN104966052A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510313098.0
申请日：2015-06-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00778 , G06K9/00718
Abstract: 本发明公开了一种基于属性特征表示的群体行为识别方法，主要解决在识别过程中，预处理复杂，后期建模复杂等问题。识别过程包括特征词典的获取、视频属性向量的获得和测试视频行为预测。方法包括：原始视频序列划分为包含一定帧数视频，视频划分栅格立方体，提取栅格立方体描述符，获得特征词典；根据词典获得视频的描述符，对训练视频标定属性向量，根据训练视频得到属性分类模型，预测得到测试视频属性向量；利用训练视频，学习得到不同动作的分类模型，预测测试视频的动作类别。该方法无需对人体进行跟踪和姿态估计，使得群体行为识别变得简单易行，同时其识别效果良好，在视频监控中具有重要的应用。
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公开(公告)号：CN104574363A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410766714.3
申请日：2014-12-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明公开了一种考虑梯度方向差异的全参考图像质量评价方法，该方法首先对参考图像与失真图像进行灰度化处理得到亮度分量，舍去彩色信息；对亮度分量进行2维平均低通滤波，宽高都进行1/2的空间下采样，得到宽高均为原图像尺寸一半的对应图像；使用Prewitt梯度算子计算下采样后的参考图像与失真图像每一像素位置在水平、垂直、主对角线、次对角线共四个方向上的梯度强度；计算每一像素位置上参考图像与失真图像在四个方向上的梯度强度差异，并统计得到每一像素位置四个方向上梯度强度差异的最大值；最后利用所有像素位置梯度强度差异最大值的统计平均来评价整体图像质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101964913B
公开(公告)日：2012-02-29
申请号：CN201010266382.4
申请日：2010-08-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N7/68
Abstract: 本发明是一种基于模糊分类的帧间误码掩盖方法，属于基于宏块编码的视频通信技术领域。本发明主要包含三个内容：一是建立已解码帧的缓存区，并对已解码帧进行模糊特征值提取，并通过已经训练好的模糊分类器进行分类；二是利用已解码帧缓存区中的模糊分类器判决为可用的所有已解码帧对当前解码帧的丢失宏块进行帧间误码掩盖；三是对有所的可用重建帧对当前误码帧进行误码掩盖后的数据进行拟合，得到最终的误码掩盖的结果。
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公开(公告)号：CN101715111B
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN200910234281.6
申请日：2009-11-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 视频监控中滞留物主自动搜寻方法属于视频监控中的图像处理的技术领域。其处理步骤为：a检测出监控场景中可疑物体(滞留物)，记录下物体的位置信息以便以后对物体继续实施监控。b用关联算法找到关键帧画面，再根据滞留物主离滞留物距离最近原则找到关键人。c提取关键人身上的颜色特征信息。d对可疑物体实施监控，观察其是否滞留超出规定时间，以及是否有人取物。在滞留物滞留超出一定时间后，进行报警；若没有超出规定时间，则检测是否有人取物，若有，则对取物人进行颜色信息特征匹配，若一致，则不报警；否则，报警。
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公开(公告)号：CN101715111A
公开(公告)日：2010-05-26
申请号：CN200910234281.6
申请日：2009-11-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 视频监控中滞留物主自动搜寻方法属于视频监控中的图像处理的技术领域。其处理步骤为：a.检测出监控场景中可疑物体(滞留物)，记录下物体的位置信息以便以后对物体继续实施监控。b.用关联算法找到关键帧画面，再根据滞留物主离滞留物距离最近原则找到关键人。c.提取关键人身上的颜色特征信息。d.对可疑物体实施监控，观察其是否滞留超出规定时间，以及是否有人取物。在滞留物滞留超出一定时间后，进行报警；若没有超出规定时间，则检测是否有人取物，若有，则对取物人进行颜色信息特征匹配，若一致，则不报警；否则，报警。
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公开(公告)号：CN101715070A
公开(公告)日：2010-05-26
申请号：CN200910234279.9
申请日：2009-11-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种特定监控视频中的背景自动更新方法，用于户外监控时对光照变化、建筑投影随太阳高度变化、风吹树叶晃动这些变化，对这些变化能够实时、准确地进行更新。其方法如下：1)如果差分图像不存在变化区域，则没有动目标出现，判断结束。2)如果存在，原因待定。将此帧存储，采集下一帧，继续判断差分图像是否存在变化区域：①如果不存在，则认为之前是瞬间的光线变化，无响应。②如果存在，则将此帧存储，读取下一帧。3)对当前帧做同上方式处理，如果存在变化区域，则将此帧也存储起来。4)对这连续三帧图像做三帧差，若有变化区域，就认为有目标进入。否则就认为是其他原因，无响应。5)选择最新一帧替代原背景。
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公开(公告)号：CN117152037A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311142518.4
申请日：2023-09-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/50 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种红外与可见光图像融合方法、装置、系统及存储介质，属于计算机视觉技术领域，方法包括：将红外图像和可见光图像输入至预构建的编码器网络进行特征提取，获取红外图像和可见光图像的各尺度特征；将所述红外图像和可见光图像的各尺度特征输入至预构建的融合网络进行特征融合，获取各尺度融合特征；将各尺度融合特征输入至预构建的解码器网络进行重构，获取红外图像和可见光图像的融合图像；其中，所述尺度包括红外图像和可见光图像的基础层、背景层和细节层。该方法能够对红外图像和可见光图像进行深度分解，增强融合图像的质量。
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