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公开(公告)号：CN102968646B
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201210411259.6
申请日：2012-10-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的车牌检测方法，首先将原始彩色图像转换为梯度图像；然后结合Adaboost快速检测且虚警率低的特点，采用多尺度遍历搜索方式对车牌目标进行检测；最后将检测结果二值化和形态学处理，根据国内车牌字符特点对检测结果进行评判，标记车牌区域与准伪车牌区域。进一步，还提取准伪车牌区域特征，采用SVM对准伪车牌区域进行多尺度遍历识别，最后对识别结果评判输出。本发明采用梯度图像表示方法，从而将车辆牌照外观表现形式实现统一，利用Adaboost多尺度遍历搜索方式，能快速、有效地从复杂场景中提取出不同车牌；最后结合SVM对准伪车牌区域进行识别，进一步降低了虚警提高了检测率；其在道路交通监控、停车场管理等方面有广泛的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104112282A
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201410333142.X
申请日：2014-07-14
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于在线学习的监控视频中运动目标跟踪方法，其首先利用离线训练的特定类别测器检测出视频序列中目标区域；然后结合外观特性，采用双阈值保守关联思路关联相邻两帧之间的目标，得到可靠保守的短跟踪片；再在得到的跟踪片上，利用时空域分布约束信息，定义正负样本集，分别提取颜色、纹理外观特征相似度以及运动信息，作为在线学习器训练特征集，通过机器学习在线学习算法的训练过程，得到轨迹片分布规律上基于运动和外观特性的概率统计特性；最后将两轨迹片关联形式化为求解基于运动和外观的联合后验概率最大问题。本发明缓解了近距离外观相似的拥挤场景下多运动目标跟踪问题出现的轨迹身份标定误切换问题。
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公开(公告)号：CN104050471B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410228539.2
申请日：2014-05-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种自然场景文字检测方法及系统，属于模式识别技术领域。本发明首先对图像进行二值化处理以获取文字初步候选区域，然后基于判决规则和置信度图像建立两层滤波机制以剔除伪文字区域。为弥补前期处理所可能导致的文字丢失问题，将已获得的文字候选区域形成种子区域，然后在其邻近区域根据上下文信息恢复已丢失的文字候选区域。将沿水平方向排列的相邻的文字区域形成文字行并采用分类器进行判决以剔除伪文字行。最后，将文字行中的文字以单词为单元分割开来。本发明根据上下文信息有效地对复杂自然场景中的文字进行提取，对加快实现自然场景理解与分析的自动化、智能化具有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN104112282B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201410333142.X
申请日：2014-07-14
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于在线学习的监控视频中运动目标跟踪方法，其首先利用离线训练的特定类别测器检测出视频序列中目标区域；然后结合外观特性，采用双阈值保守关联思路关联相邻两帧之间的目标，得到可靠保守的短跟踪片；再在得到的跟踪片上，利用时空域分布约束信息，定义正负样本集，分别提取颜色、纹理外观特征相似度以及运动信息，作为在线学习器训练特征集，通过机器学习在线学习算法的训练过程，得到轨迹片分布规律上基于运动和外观特性的概率统计特性；最后将两轨迹片关联形式化为求解基于运动和外观的联合后验概率最大问题。本发明缓解了近距离外观相似的拥挤场景下多运动目标跟踪问题出现的轨迹身份标定误切换问(56)对比文件Cheng-Hao Kuo et al.Multi-TargetTracking by On-Line LearnedDiscriminative Appearance Models《.2010IEEE Conference on Computer Vision andPattern Recognition》.2010,全文.Bo Yang and Ram Nevatia.An OnlineLearned CRF Model for Multi-TargetTracking《.2012 IEEE Conference onComputer Vision and Pattern Recognition》.2012,全文.
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公开(公告)号：CN104050471A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410228539.2
申请日：2014-05-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种自然场景文字检测方法及系统，属于模式识别技术领域。本发明首先对图像进行二值化处理以获取文字初步候选区域，然后基于判决规则和置信度图像建立两层滤波机制以剔除伪文字区域。为弥补前期处理所可能导致的文字丢失问题，将已获得的文字候选区域形成种子区域，然后在其邻近区域根据上下文信息恢复已丢失的文字候选区域。将沿水平方向排列的相邻的文字区域形成文字行并采用分类器进行判决以剔除伪文字行。最后，将文字行中的文字以单词为单元分割开来。本发明根据上下文信息有效地对复杂自然场景中的文字进行提取，对加快实现自然场景理解与分析的自动化、智能化具有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN102968646A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210411259.6
申请日：2012-10-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的车牌检测方法，首先将原始彩色图像转换为梯度图像；然后结合Adaboost快速检测且虚警率低的特点，采用多尺度遍历搜索方式对车牌目标进行检测；最后将检测结果二值化和形态学处理，根据国内车牌字符特点对检测结果进行评判，标记车牌区域与准伪车牌区域。进一步，还提取准伪车牌区域特征，采用SVM对准伪车牌区域进行多尺度遍历识别，最后对识别结果评判输出。本发明采用梯度图像表示方法，从而将车辆牌照外观表现形式实现统一，利用Adaboost多尺度遍历搜索方式，能快速、有效地从复杂场景中提取出不同车牌；最后结合SVM对准伪车牌区域进行识别，进一步降低了虚警提高了检测率；其在道路交通监控、停车场管理等方面有广泛的应用前景。
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