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公开(公告)号:CN111401432B
公开(公告)日:2023-02-07
申请号:CN202010172296.0
申请日:2020-03-12
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/40 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种对数字图像的身份伪造识别方法、装置、设备及其计算机存储介质,方法包括:构建训练模型;获取待识别的第一数字图像;其中,所述待识别图像包括RGB三色的三种特征通道以及第四种特征通道;将所述第四种特征通道与所述RGB三种特征通道进行组合,以生成第二数字图像;将所述第二数字图像输入至训练模型中,以对数字图像的身份进行伪造识别。本发明提供了一种综合人脑认知的领域知识和图片成像原理的识别方法对各种身份冒用、身份伪造等情况进行智能识别,且集成了深度神经网络对原始信息的自动、提取能力同时通过人工提取特征补足了简单神经网络对复杂特征的提取能力不足的问题,可以高效提高检测的效果。
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公开(公告)号:CN111860407A
公开(公告)日:2020-10-30
申请号:CN202010742875.4
申请日:2020-07-29
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明实施例提供一种视频中人物的表情识别方法、装置、设备及存储介质,涉及视频内容分析技术领域。其中,方法包括:从待处理视频中获取多个第一图像;灰度化所述第一图像,获得第二图像;通过人脸检测模型,获得所述第二图像上的人脸区域;根据所述人脸区域,从多个第二图像中,筛选出包含正脸的第三图像;通过人脸识别模型,获取所述第三图像的人脸区域对应的人物信息;通过表情识别模型,获取所述第三图像的人物信息对应的表情信息。本发明大大提高了其大大提高了现有技术中分析视频、标注视频的效率,并且稳定可靠,不受人为因素影响,具有很好的实际意义。
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公开(公告)号:CN113408435A
公开(公告)日:2021-09-17
申请号:CN202110694168.7
申请日:2021-06-22
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明实施例提供一种安全监控方法、装置、设备和存储介质方法,涉及智能监控技术领域。其中,这种安全监控方法包含:S1、接收目标区域的不同角度的多个监控视频。S2、根据多个监控视频,分别获取目标区域中的各个人物的图像序列。S3、根据图像序列,获取各个人物的身体姿态、面部表情序列和手势序列,并进行回归分析,以获得各个人物的安全系数。S4、根据各个安全系数,生成相应的安全报警等级。本发明能够通过多个角度的监控视频准确的判断目标区域内的警情,然后自动生成相应等级的警报,不需要安排人员实时盯着监控,大大节省了安防人员的数量,具有很好的实际意义。
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公开(公告)号:CN113408435B
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202110694168.7
申请日:2021-06-22
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V20/40 , G06V40/10
Abstract: 本发明实施例提供一种安全监控方法、装置、设备和存储介质方法,涉及智能监控技术领域。其中,这种安全监控方法包含:S1、接收目标区域的不同角度的多个监控视频。S2、根据多个监控视频,分别获取目标区域中的各个人物的图像序列。S3、根据图像序列,获取各个人物的身体姿态、面部表情序列和手势序列,并进行回归分析,以获得各个人物的安全系数。S4、根据各个安全系数,生成相应的安全报警等级。本发明能够通过多个角度的监控视频准确的判断目标区域内的警情,然后自动生成相应等级的警报,不需要安排人员实时盯着监控,大大节省了安防人员的数量,具有很好的实际意义。
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公开(公告)号:CN110335167A
公开(公告)日:2019-10-15
申请号:CN201910554413.7
申请日:2019-06-25
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q50/02 , G06F16/906 , G06F11/10 , A01C21/00 , A01G25/16 , G01N33/00 , G01N33/24 , G01J1/42 , G01D21/02
Abstract: 本发明提供一种植物种植信息采集分析系统,包括控制中心,所述控制中心通讯连接有一个以上的数据采集中心,每个所述数据采集中心都通讯连接有一个以上的信息采集节点,每个所述信息采集节点都包括用于与对应的所述数据采集中心通讯连接的通讯模块以及分别与所述通讯模块连接的土壤湿度检测模块、光照强度检测模块、土壤PH值检测模块、降雨检测模块和空气温湿度检测模块,所述数据采集中心预先设置有各所述信息采集节点的位置信息通过对土壤、空气、光照等参数的检测采集,并以此为依据建立植物生产模型,有助于对植物进行精确的灌溉施肥,实现精细化管理,由于采集的主要是数据信息,系统负荷相对较小且分析结构准确性相对较高。
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公开(公告)号:CN113408434B
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202110694160.0
申请日:2021-06-22
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/774 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/044
Abstract: 本发明实施例提供一种智能监控的表情识别方法、装置、设备和存储介质,涉及智能监控技术领域。其中,这种表情识别方法包括S3B0、获取图像序列。其中,图像序列包含有目标人物。S3B1、通过人脸检测模型,获得图像序列中的人脸区域。S3B2、通过表情识别模型,获得人脸区域中的表情信息。S3B3、根据图像序列的时间顺序和表情信息,生成初始表情序列。S3B4、根据初始表情序列,通过预测模型进行校正,以获得面部表情序列。本实施例通过人脸检测模块提取人脸图像,然后再进行表情识别,大大提高了识别效率,并缺在识别之后,通过预测模型对识别结果进行校正,大大提高了识别的正确率。
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公开(公告)号:CN113408434A
公开(公告)日:2021-09-17
申请号:CN202110694160.0
申请日:2021-06-22
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明实施例提供一种智能监控的表情识别方法、装置、设备和存储介质,涉及智能监控技术领域。其中,这种表情识别方法包括S3B0、获取图像序列。其中,图像序列包含有目标人物。S3B1、通过人脸检测模型,获得图像序列中的人脸区域。S3B2、通过表情识别模型,获得人脸区域中的表情信息。S3B3、根据图像序列的时间顺序和表情信息,生成初始表情序列。S3B4、根据初始表情序列,通过预测模型进行校正,以获得面部表情序列。本实施例通过人脸检测模块提取人脸图像,然后再进行表情识别,大大提高了识别效率,并缺在识别之后,通过预测模型对识别结果进行校正,大大提高了识别的正确率。
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公开(公告)号:CN113408433B
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202110694158.3
申请日:2021-06-22
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06N3/02
Abstract: 本发明实施例提供一种智能监控的手势识别方法、装置、设备和存储介质,涉及智能监控技术领域。其中,这种手势识别方法包括S3C0、获取图像序列。其中,图像序列包含有目标人物。S3C1、基于终端轻量化神经网络模型,构建物体检测模型。S3C2、通过物体检测模型,提取图像序列中的手部图像,并根据图像序列的时间生成手部图像序列。S3C3、根据手部图像序列,通过图像分类模型进行分类,以获得手势序列。本发明通过物体检测模型,从图像序列中提取手部的图像,然后再用图像分类模型识别手部的动作,大大提高了手势识别的效率,具有很好的实际意义。
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公开(公告)号:CN111860407B
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202010742875.4
申请日:2020-07-29
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明实施例提供一种视频中人物的表情识别方法、装置、设备及存储介质,涉及视频内容分析技术领域。其中,方法包括:从待处理视频中获取多个第一图像;灰度化所述第一图像,获得第二图像;通过人脸检测模型,获得所述第二图像上的人脸区域;根据所述人脸区域,从多个第二图像中,筛选出包含正脸的第三图像;通过人脸识别模型,获取所述第三图像的人脸区域对应的人物信息;通过表情识别模型,获取所述第三图像的人物信息对应的表情信息。本发明大大提高了其大大提高了现有技术中分析视频、标注视频的效率,并且稳定可靠,不受人为因素影响,具有很好的实际意义。
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公开(公告)号:CN110335167B
公开(公告)日:2022-07-08
申请号:CN201910554413.7
申请日:2019-06-25
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q50/02 , G06F16/906 , G06F11/10 , A01C21/00 , A01G25/16 , G01N33/00 , G01N33/24 , G01J1/42 , G01D21/02
Abstract: 本发明提供一种植物种植信息采集分析系统,包括控制中心,所述控制中心通讯连接有一个以上的数据采集中心,每个所述数据采集中心都通讯连接有一个以上的信息采集节点,每个所述信息采集节点都包括用于与对应的所述数据采集中心通讯连接的通讯模块以及分别与所述通讯模块连接的土壤湿度检测模块、光照强度检测模块、土壤PH值检测模块、降雨检测模块和空气温湿度检测模块,所述数据采集中心预先设置有各所述信息采集节点的位置信息通过对土壤、空气、光照等参数的检测采集,并以此为依据建立植物生产模型,有助于对植物进行精确的灌溉施肥,实现精细化管理,由于采集的主要是数据信息,系统负荷相对较小且分析结构准确性相对较高。
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