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公开(公告)号：CN112766137A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110049881.6
申请日：2021-01-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的动态场景异物入侵检测方法，该方法包括先利用监控设备采集所监控场景的RGB图像帧；然后利用训练好的目标分割模型对图像中的目标区域进行分割，获取目标区域二值化掩膜结果；利用训练好的目标检测模型对图像中的异物目标进行检测，获取异物目标的类别和位置信息；再计算出异物目标的位置边界框内目标区域像素占比P，并据此判断异物目标的入侵状态；根据异物目标的类别信息，判定异物目标的入侵等级；最后根据异物目标的入侵状态和等级，发出对应的安全预警。本发明只需单帧图像就可以完成异物入侵检测，同时获取异物目标的入侵状态和入侵等级，为动态场景下各活动的安全预告预警提供准确可靠的依据。
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公开(公告)号：CN111967315A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010660673.5
申请日：2020-07-10
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸识别和红外检测的人体综合信息获取方法，该方法首先通过检测设备获取被检测人员的RGB图像和红外图像；然后对RGB图像进行人脸检测，获取RGB图像中所有的人脸位置信息；基于人脸位置信息，在RGB图像里的每个人脸位置上的人脸图像进行人脸识别，获取每个人脸位置上的人脸识别结果以及对红外图像上的每一个人脸位置进行温度检测，获取每个人脸位置上的温度检测结果；再把同一人脸位置上的人脸识别结果和温度检测结果相结合即可得到人体综合信息。本发明可以同时对被检测人员完成人脸识别和温度检测，人体综合信息监测效率高。
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公开(公告)号：CN113220114A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110086981.6
申请日：2021-01-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种融合人脸识别的可嵌入非接触式电梯按键交互方法，首先通过Laplace滤波算子对原始图像中的拍摄区域进行边缘检测并得到边缘图像，利用水平方向和垂直方向直线滤波算子对边缘图像进行滤波；然后采用霍夫直线检测算法对水平方向滤波和垂直方向滤波后的图像分别进行直线检测，以对电梯按键面板的区域进行定位，并求解出单应性变换矩阵；再利用改进的YOLOv3算法对电梯使用者的手指头进行检测与定位，根据单应性变换矩阵得到手指头所指的楼层按键，同时获取住户人脸信息来进行双重验证。本发明可准确识别电梯使用者所选的电梯按键，可以实现非接触式搭乘电梯，并通过楼层和住户人脸信息双重验证，保障住户的安全。
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公开(公告)号：CN112907621A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202011439962.9
申请日：2021-02-24
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差分和语义信息融合的运动目标提取方法，主要步骤包括：(1)从监控设备中获取N帧图像序列；(2)根据间隔为N的两帧图像，利用帧间差分法计算出图像帧之间的差分信息；(3)利用训练好的基于卷积神经网络的实例分割模型提取出图像中的语义信息，包括目标类别和像素掩膜；(4)通过融合算法，将差分信息和语义信息进行结合，提取出图像中的运动目标。该方法通过基于卷积神经网络的实例分割模型引入较强的语义信息，结合帧间差分法获取的差分信息，可以很好的提取出图像中的运动目标。该方法实施起来比较简单，具有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112690771A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011430084.4
申请日：2020-12-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种利用线性回归模型的人脸视频心率检测方法，该方法包括以下步骤：S1、从可见光人脸视频图像的三基色通道观测信号分离出三个独立信号源；S2、将分离出的三个独立源信号通过FFT转为频域信号，选择其中更具有最大功率谱幅值的源信号作为脉搏源信号，计算出心率值；S3、创建心率数据集，利用线性回归模型修正从人脸视频信号提取出的心率值。本发明针对人脸图像心率检测方法易受到人脸晃动，光线变化等外界因素影响的问题，提出通过一种创建心率数据集，利用线性回归模型，修正通过人脸视频获取心率值的方法，提高利用人脸视频检测心率方法的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113220114B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110086981.6
申请日：2021-01-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种融合人脸识别的可嵌入非接触式电梯按键交互方法，首先通过Laplace滤波算子对原始图像中的拍摄区域进行边缘检测并得到边缘图像，利用水平方向和垂直方向直线滤波算子对边缘图像进行滤波；然后采用霍夫直线检测算法对水平方向滤波和垂直方向滤波后的图像分别进行直线检测，以对电梯按键面板的区域进行定位，并求解出单应性变换矩阵；再利用改进的YOLOv3算法对电梯使用者的手指头进行检测与定位，根据单应性变换矩阵得到手指头所指的楼层按键，同时获取住户人脸信息来进行双重验证。本发明可准确识别电梯使用者所选的电梯按键，可以实现非接触式搭乘电梯，并通过楼层和住户人脸信息双重验证，保障住户的安全。
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公开(公告)号：CN112907621B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202011439962.9
申请日：2021-02-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/215 , G06T7/12 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于差分和语义信息融合的运动目标提取方法，主要步骤包括：(1)从监控设备中获取N帧图像序列；(2)根据间隔为N的两帧图像，利用帧间差分法计算出图像帧之间的差分信息；(3)利用训练好的基于卷积神经网络的实例分割模型提取出图像中的语义信息，包括目标类别和像素掩膜；(4)通过融合算法，将差分信息和语义信息进行结合，提取出图像中的运动目标。该方法通过基于卷积神经网络的实例分割模型引入较强的语义信息，结合帧间差分法获取的差分信息，可以很好的提取出图像中的运动目标。该方法实施起来比较简单，具有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112766137B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202110049881.6
申请日：2021-01-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的动态场景异物入侵检测方法，该方法包括先利用监控设备采集所监控场景的RGB图像帧；然后利用训练好的目标分割模型对图像中的目标区域进行分割，获取目标区域二值化掩膜结果；利用训练好的目标检测模型对图像中的异物目标进行检测，获取异物目标的类别和位置信息；再计算出异物目标的位置边界框内目标区域像素占比P，并据此判断异物目标的入侵状态；根据异物目标的类别信息，判定异物目标的入侵等级；最后根据异物目标的入侵状态和等级，发出对应的安全预警。本发明只需单帧图像就可以完成异物入侵检测，同时获取异物目标的入侵状态和入侵等级，为动态场景下各活动的安全预告预警提供准确可靠的依据。
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公开(公告)号：CN112690771B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202011430084.4
申请日：2020-12-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种利用线性回归模型的人脸视频心率检测方法，该方法包括以下步骤：S1、从可见光人脸视频图像的三基色通道观测信号分离出三个独立信号源；S2、将分离出的三个独立源信号通过FFT转为频域信号，选择其中更具有最大功率谱幅值的源信号作为脉搏源信号，计算出心率值；S3、创建心率数据集，利用线性回归模型修正从人脸视频信号提取出的心率值。本发明针对人脸图像心率检测方法易受到人脸晃动，光线变化等外界因素影响的问题，提出通过一种创建心率数据集，利用线性回归模型，修正通过人脸视频获取心率值的方法，提高利用人脸视频检测心率方法的准确率。
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公开(公告)号：CN112507930A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011489672.5
申请日：2020-12-16
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种利用光照均衡法改善人脸视频心率检测的方法，包括以下步骤：S1、利用可见光的摄像头获取人脸视频图像；S2、利用多任务卷积神经网络完成人脸的检测及定位；S3、选取人脸视频感兴趣区域；S4、利用快速引导滤波算法提取场景光照分量，构造改进的二维伽马函数，均衡人脸视频图像的光照分量；S5、利用FastICA算法，从混合信号中分离出独立源信号；S6、利用独立源信号做快速傅里叶变换，并计算心率值。本发明通过快速引导滤波算法提取光照分量，利用改进的二维伽马函数的自适应校正光照不均的光均衡法，改善人脸图像过亮与过暗区域的亮度，减少心率测量值的平均误差和标准差，提高测量精度。
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