基于嵌入式的自然环境下家畜群体数目监测方法

    公开(公告)号:CN103077398B

    公开(公告)日:2016-06-22

    申请号:CN201310005379.0

    申请日:2013-01-08

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明方法涉及一种基于嵌入式平台的在自然环境下对家畜群体中个体的数目检测的一种方法,在家畜群体较为集中,相互遮挡十分严重的情况下,也可获得令人满意的精确程度;本方法可广泛应用于对自然环境下家畜群体数量的估计问题,对监控视频中家畜、人、物品的统计问题,如:大范围放牧中牛羊数目的实时监测等;同时本方法可以在嵌入式平台上运行,可以方便的与终端设备结合,对环境和设备的要求很低,拓宽了应用的场合。

    一种向驾驶场景视频中添加雾霾效果的方法及系统

    公开(公告)号:CN104408757A

    公开(公告)日:2015-03-11

    申请号:CN201410623384.2

    申请日:2014-11-07

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种向驾驶场景视频中添加雾霾效果的方法及系统,通过获取无雾霾的干净驾驶场景视频;根据基于暗原色先验的单一图像去雾算法,计算所述驾驶场景视频中每一帧图像对应的大气光亮度值信息和深度信息矩阵;根据大气散射模型,获得雾霾图像模型方程,并根据所述雾霾图像模型方程、深度信息矩阵、大气光亮度值信息及预先设置的雾霾浓度参数将每一帧图像生成对应具有雾霾效果的图像;将所有具有雾霾效果的图像合成为含有雾霾效果的驾驶场景视频;在保证较好的仿真效果同时,实现了快速向驾驶场景视频添加雾霾效果,雾霾仿真置信度高,添加速度快,易于实现。

    基于嵌入式的自然环境下家畜群体数目监测方法

    公开(公告)号:CN103077398A

    公开(公告)日:2013-05-01

    申请号:CN201310005379.0

    申请日:2013-01-08

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明方法涉及一种基于嵌入式平台的在自然环境下对家畜群体中个体的数目检测的一种方法,在家畜群体较为集中,相互遮挡十分严重的情况下,也可获得令人满意的精确程度;本方法可广泛应用于对自然环境下家畜群体数量的估计问题,对监控视频中家畜、人、物品的统计问题,如:大范围放牧中牛羊数目的实时监测等;同时本方法可以在嵌入式平台上运行,可以方便的与终端设备结合,对环境和设备的要求很低,拓宽了应用的场合。

    一种向驾驶场景视频中添加雾霾效果的方法及系统

    公开(公告)号:CN104408757B

    公开(公告)日:2017-11-14

    申请号:CN201410623384.2

    申请日:2014-11-07

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种向驾驶场景视频中添加雾霾效果的方法及系统,通过获取无雾霾的干净驾驶场景视频;根据暗原色先验的单一图像去雾算法,计算所述驾驶场景视频中每一帧图像对应的大气光亮度值信息和深度信息矩阵;根据大气散射模型,获得雾霾图像模型方程,并根据所述雾霾图像模型方程、深度信息矩阵、大气光亮度值信息及预先设置的雾霾浓度参数将每一帧图像生成对应具有雾霾效果的图像;将所有具有雾霾效果的图像合成为含有雾霾效果的驾驶场景视频;在保证较好的仿真效果同时,实现了快速向驾驶场景视频添加雾霾效果,雾霾仿真置信度高,添加速度快,易于实现。

    基于车载摄像机的盲区车辆检测方法

    公开(公告)号:CN103942532A

    公开(公告)日:2014-07-23

    申请号:CN201410093762.0

    申请日:2014-03-14

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明方法涉及一种基于车载相机的在行车环境下对驾驶盲区中的车辆检测的一种方法,在车辆较为密集,天气情况不佳的情况下,也可获得令人满意的精确程度;本方法可广泛应用于对行车环境下盲区中车辆的检测问题,对图片的类似分析问题,如:驾驶盲区中车辆的检测等;同时本方法对环境和设备的要求很低,拓宽了应用的场合。

    基于车载摄像机的盲区车辆检测方法

    公开(公告)号:CN103942532B

    公开(公告)日:2017-02-15

    申请号:CN201410093762.0

    申请日:2014-03-14

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明方法涉及一种基于车载相机的在行车环境下对驾驶盲区中的车辆检测的一种方法,在车辆较为密集,天气情况不佳的情况下,也可获得令人满意的精确程度;本方法可广泛应用于对行车环境下盲区中车辆的检测问题,对图片的类似分析问题,如:驾驶盲区中车辆的检测等;同时本方法对环境和设备的要求很低,拓宽了应用的场合。

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