公开(公告)号：CN106408526B

公开(公告)日：2019-02-12

申请号：CN201610726145.9

申请日：2016-08-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王殷浩 ,  胡婧 ,  成孝刚 ,  谢世朋 ,  许艳丽 ,  吕泓君 ,  李海波

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明涉及一种基于多层矢量图的能见度检测方法，以大气散射模型为基础，通过计算图像暗通道的方法对模型中的未知参数透射率及环境光进行了估计，以此来恢复原始的图像，并且考虑到仅通过单一尺度来恢复原始的图像，会引入伪影等问题，同时会造成对图像中高频边缘信息的破坏，因此本发明采用在不同的尺度下计算出相应的原始矢量图，通过双边交叉滤波将三种不同尺度的矢量图进行合成，并对输出结果进行对比度增强处理获取最终的原始图像。

公开(公告)号：CN106408526A

公开(公告)日：2017-02-15

申请号：CN201610726145.9

申请日：2016-08-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王殷浩 ,  胡婧 ,  成孝刚 ,  谢世朋 ,  许艳丽 ,  吕泓君 ,  李海波

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/00

CPC classification number: G06T5/002 ,  G06T5/005 ,  G06T7/0002 ,  G06T2207/30168

Abstract: 本发明涉及一种基于多层矢量图的能见度检测方法，以大气散射模型为基础，通过计算图像暗通道的方法对模型中的未知参数透射率及环境光进行了估计，以此来恢复原始的图像，并且考虑到仅通过单一尺度来恢复原始的图像，会引入伪影等问题，同时会造成对图像中高频边缘信息的破坏，因此本发明采用在不同的尺度下计算出相应的原始矢量图，通过双边交叉滤波将三种不同尺度的矢量图进行合成，并对输出结果进行对比度增强处理获取最终的原始图像。

公开(公告)号：CN106372576A

公开(公告)日：2017-02-01

申请号：CN201610705858.7

申请日：2016-08-23

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 胡婧 ,  覃婷婷 ,  成孝刚 ,  邵文泽 ,  成云 ,  李德志 ,  李海波

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/02 ,  H04N7/18

CPC classification number: G06K9/00228 ,  G06K9/00268 ,  G06N3/02 ,  H04N7/18

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的智能室内入侵检测方法及系统，包括：建立BP神经网络模型；利用帧间差分算法获得监控视频画面中相邻帧间的差分图像；对所获取的差分图像进行二值化处理，及对处理后的图像中提取静止背景下的变化前景区域图像；对所提取的变化前景图像检测和识别其是否存在人形；当识别存在人形时，从所述变化前景区域中检测和提取获得人脸区域图像；对所提取的人脸区域图像检测和识别其是否为用户图像；及在识别判断为非用户图像时，确定为非用户入侵并向用户发送报警信号。本发明抗其他运动物体干扰能力强、误判率低，可进行大量的视频数据分析，可以准确地进行入侵检测识别。