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公开(公告)号：CN105007494A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510428938.8
申请日：2015-07-20
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04N19/597 , H04N19/103 , H04N19/147
Abstract: 本发明提出一种3D视频深度图像模型模式的帧内楔形分割模式选择方法。用分割两区域的方差平方和作为帧内楔形分割模式的率失真评价函数；在所述选择的帧内楔形分割模式下确定其两分割区域；分别计算所述两分割区域各自的像素均值；根据所述像素均值分别计算两分割区域各自的方差，根据所述两个方差计算获得两分割区域的方差平方和；遍历所有帧内楔形分割模式，将具有最小方差平方和的帧内楔形分割模式作为最优的帧内楔形分割模式。本发明能够在保证合成视角视频质量的前提下降低运算复杂度，提高深度图像帧内楔形分割模式的选择速度。
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公开(公告)号：CN105007494B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201510428938.8
申请日：2015-07-20
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04N19/597 , H04N19/103 , H04N19/147
Abstract: 本发明提出一种3D视频深度图像模型模式的帧内楔形分割模式选择方法。用分割两区域的方差平方和作为帧内楔形分割模式的率失真评价函数；在所述选择的帧内楔形分割模式下确定其两分割区域；分别计算所述两分割区域各自的像素均值；根据所述像素均值分别计算两分割区域各自的方差，根据所述两个方差计算获得两分割区域的方差平方和；遍历所有帧内楔形分割模式，将具有最小方差平方和的帧内楔形分割模式作为最优的帧内楔形分割模式。本发明能够在保证合成视角视频质量的前提下降低运算复杂度，提高深度图像帧内楔形分割模式的选择速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105976389A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610341430.9
申请日：2016-05-20
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G06T7/001 , G06T3/0006 , G06T5/30 , G06T5/40 , G06T2200/28
Abstract: 本发明提供一种手机底板连接器缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤1，制作标准的手机底板连接器灰度图像模板；步骤2，对待测试图像进行预处理和灰度变换；步骤3，分别对测试图像和模板进行SURF算法处理获取特征点和仿射变化，用最近邻匹配法匹配特征点；步骤4，用RANSAC模型来消除误匹配特征点；步骤5，根据仿射矩阵将待测试图像转换到模板尺度空间上，得到一副新图像；步骤6，分别对矫正后的测试图像和标准图像进行二值化，并将二值化图像进行相减；步骤7，对差值图像进行形态学处理，判断测试图像是否为合格，如果有缺陷，标记缺陷位置。该方法能够有效地检测出待测样品中的缺陷，并准确地定位缺陷位置。
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公开(公告)号：CN104605829A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510056802.9
申请日：2015-02-03
Applicant: 南京理工大学
IPC: A61B5/0205 , G06F19/00
CPC classification number: A61B5/024 , A61B5/7203 , A61B5/7225
Abstract: 本发明提供一种非接触式生命体征监护系统的心跳信号优化算法，处理步骤如下：非接触式生命体征监护系统送来正交的两路心跳和呼吸数字混合信号，一路为I路信号，另一路为Q路信号，对I路和Q路进行反正切处理得到正交解调信号；将正交解调信号经过波形重构处理后得到拟合呼吸信号，再经傅里叶变换处理后得到呼吸信号频率；在正交解调信号中将拟合呼吸信号进行剔除得到心跳信号波形；将呼吸信号频率和心跳信号波形同时进行MTI处理，得到优化心跳信号波形，再经傅里叶变换处理后得到心跳信号频率。本发通过MTI处理后，将被呼吸信号的谐波掩盖的心跳信号与呼吸信号分离，得到良好的心跳信号。
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公开(公告)号：CN105956556B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201610286712.3
申请日：2016-04-29
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种测量运动目标生命体征的方法，包括如下步骤：步骤1，对待测量视频的第一帧图像进行人脸检测，如果检测不到人脸则认为本次心率检测失败，否则进行下一步；步骤2，根据步骤1得到的人脸检测结果进行人脸追踪，如果追踪过程中发现人脸追踪丢失，则返回步骤1重新进行人脸检测，否则进行下一步；步骤3，根据所得人脸追踪结果，进行生命体征信号的分离；步骤4，提取生命体征信号并进行功率谱分析，判定此生命体征信号是否为虚假信号，如果不是虚假信号则进行心率值的转换。本发明能够在保证所得生命体征信号准确度的前提下，对运动的目标也能进行生命体征信号的提取。
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公开(公告)号：CN105996993A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610285344.0
申请日：2016-04-29
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: A61B5/0077 , A61B5/024 , A61B5/72
Abstract: 本发明公开了一种智能视频生命体征监测系统及方法，包括心率分析与提取模块、云端数据库和智能应用模块，心率分析与提取模块和智能应用模块分别设置有无线通讯模块，其中：心率分析与提取模块拍摄人脸视频图像，进行人脸检测确定人脸区域，对人脸区域进行处理确定皮肤区域，然后提取感兴趣区域，计算RGB三个通道的灰度均值，运用独立成分分析对信号进行盲源分离，通过心搏间期均值法得到心率；无线通讯模块将心率分析与提取模块得到的实时心率上传至云端数据库，并连接智能应用模块中的无线智能通讯设备；智能应用模块用来实时监测并存储心率信息，并对身体健康状况进行预警。本发明有效可靠，可对生命体征信号进行实时监测，监测精度高、实时性强、应用广泛。
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公开(公告)号：CN105956556A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610286712.3
申请日：2016-04-29
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G06K9/00228 , G06K9/00885 , G06K9/00906 , G06K9/3233 , G06K9/40 , G06K2009/00939
Abstract: 本发明公开了一种测量运动目标生命体征的方法，包括如下步骤：步骤1，对待测量视频的第一帧图像进行人脸检测，如果检测不到人脸则认为本次心率检测失败，否则进行下一步；步骤2，根据步骤1得到的人脸检测结果进行人脸追踪，如果追踪过程中发现人脸追踪丢失，则返回步骤1重新进行人脸检测，否则进行下一步；步骤3，根据所得人脸追踪结果，进行生命体征信号的分离；步骤4，提取生命体征信号并进行功率谱分析，判定此生命体征信号是否为虚假信号，如果不是虚假信号则进行心率值的转换。本发明能够在保证所得生命体征信号准确度的前提下，对运动的目标也能进行生命体征信号的提取。
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