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公开(公告)号：CN108528336A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810345901.2
申请日：2018-04-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 一种本发明涉及一种车辆压线提前预警系统，包括图像信号采集模块，图像处理模块，车辆状态计算模块和车辆状态预警模块；图像信号采集模块采用单目摄像头采集图像信息，经过预处理之后提取边缘，从边缘中提取车道线并计算真实场景中车辆和车道的横向距离和车辆朝向，从而对驾驶人做出车辆和车道线距离预警和角度预警；本发明仅需要摄像头传感器，在已知道路线宽度的标准化道路上，就能实现功能，具有对设备依赖少，准确度高，便携等优点；能够给驾驶员带来便捷和安全的驾驶体验。
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公开(公告)号：CN108399388A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810170106.4
申请日：2018-02-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种中高密度人群数量统计方法，采用行人检测器对采集的视频帧序列的视频帧进行行人检测，获得检测候选框；根据获得的检测候选框的空间、时间以及颜色特征，对检测候选框进行聚类，获得人群团块区域；采用基于角点的人群计数方法对每个人群团块区域进行人群初步数，获取对应的计数结果；通过计数结果与特征点数量的关系进行密度估计；当特征点数量超过预设阈值时，自动切换至超高密度统计模式；当将视频帧送入多级联合深度网络，统计人群密度图谱；根据密度图谱统计人数；针对不同密度，选取不同的数据融合方法，完成人群计数。本发明能在人群从中高密度增加到超高密度时进行切换，兼顾不同密度场景下人群的计数问题。
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公开(公告)号：CN108364305A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810120426.9
申请日：2018-02-07
Applicant: 福州大学
IPC: G06T7/277
Abstract: 本发明提出一种基于改进型DSST的车载摄像视频目标跟踪方法，其方法包括以下步骤：1：对第一帧图像确定目标位置和尺度信息；2：训练得到位置滤波器和尺度滤波器的初始参数；3：预测下一帧图像中的目标位置和尺度，读取下一帧图像；4：计算位置滤波的最大响应，确定为该帧图像的目标位置，并更新目标位置；5：提取多尺度图像块；6：计算尺度滤波的最大响应，确定目标的尺度信息，并更新目标的尺度信息；7：重新训练位置滤波器和尺度滤波器的参数，并更新参数；8：重复3至7，直至跟踪结束。本发明通过加入更多的背景信息和更加合理的尺度调整策略来处理前景和背景快速变化的跟踪问题，以在交通环境下准确的估计出目标的位置及尺度。
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公开(公告)号：CN105825205A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610222169.0
申请日：2016-04-11
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G06K9/00221 , G06K9/6227 , G06K9/6256 , G06K9/6276
Abstract: 本发明涉及一种协作稀疏表示自适应的快速人脸识别方法，包括不违反稀疏表示定义基本假设的局部稀疏表示分类器系统，如下：读入训练样本和测试样本的图像；对训练样本和测试样本进行初始化，使用双线性内插值将训练样本和测试样本缩放成固定尺寸的图像并整合成列向量并进行归一化处理；利用核诱导找出与测试样本最邻近的N*个训练样本，N*为最佳预测值；从N*个训练样本中挑出与测试样本相关的训练样本类来组成完备基；采用l2范数协作性求解稀疏系数并通过残差预测所述测试样本的类别。还包括能根据不同的训练样本库寻找到所述最佳预测值N*的系统。本发明解决了平衡识别率和计算速率的问题，同时使得整个识别系统能针对不同的训练库自动寻找一个合适的N值。
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