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公开(公告)号：CN114155264B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202111492681.4
申请日：2021-12-08
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了基于双模块的足迹信息提取方法，涉及图像处理技术领域，解决了人力分析足迹特征所带来的不稳定性的技术问题；包括：拍摄现场足迹图像；对拍摄的现场足迹图像进行预处理，利用基于中值滤波的改进的Canny算法既去除椒盐噪声，同时又保留足迹图像的轮廓信息，然后通过提高亮度使足迹轮廓更加清晰，将图像处理成二值化图像；通过轮廓信息提取模块提取足迹的轮廓信息以及重压信息提取模块提取足迹的重压信息；本发明充分考虑了现场足迹图像的特点，将人工的主观性和系统的客观性充分结合起来，实现了对现场足迹图像的信息提取，大大提高在刑侦现场进行足迹压力信息分析的速度和准确性。
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公开(公告)号：CN116863316A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310770788.3
申请日：2023-06-28
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及足迹分析领域，尤其涉及一种基于压力信息的足迹跨模态检索方法，包括：现场采集成趟油墨捺印足迹图像，并根据足迹压力将成趟油墨捺印足迹图像转换为足迹数据集；根据足迹数据集中的每个像素点的灰度级进行彩色转换，得到彩色图像；采用深度卷积神经网络提取彩色图像的全局特征和局部特征，并对全局特征和局部特征进行动态调整；将调整后的全局特征和局部特征融合，实现多层次的特征检索。本发明采用全局特征和局部特征相结合的方式，并且使用注意力机制进行动态调整，针对含有大量细节信息的足迹图像进行识别和搜索时，能够更加准确地识别和检索足迹的真实身份信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116416427A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202211626266.8
申请日：2022-12-15
Applicant: 安徽大学 , 杭州创恒电子技术开发有限公司
IPC: G06V10/26 , A61B5/1174 , G06V10/24
Abstract: 本发明涉及足迹提取领域，尤其涉及现场足迹智能提取方法，包括以下步骤：利用YoloV5模型对包围在足迹区域外侧的直角足迹标尺进行三点标记构成等效直角三角形，根据所述等效直角三角形的直角位置的角度变化提供拍摄角度的修正提示，并以修正后的拍摄角度拍摄足迹区域图像，将足迹区域图像导入深度网络中分离足迹区域图像的前景以获取足迹分割图。本发明利用三点标记的方法形成等效直角三角形，以三角形的直角部分作为畸变检测，当拍摄时的拍摄图像中的直角位置的实际角度不等于90°时，进行角度修正提示，直至操作人员的拍摄角度能够达到垂直水平，保证拍摄照片的准确性。
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公开(公告)号：CN117112825A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311019766.X
申请日：2023-08-14
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
IPC: G06F16/583 , G06V40/10 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/771 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及足迹识别领域，尤其涉及一种现场足迹跨域检索方法，包括：通过前景提取模块获取足迹图像数据集的前景足迹掩膜；根据前景足迹掩膜与足迹图像数据集获取足迹图像，并将足迹图像送入动量双分支网络中获取特征描述符，以在特征空间中增大类间距缩小类内距的方式增强特征描述符的区分度；将特征描述符与特征数据库中的特征信息计算曼哈顿距离分，并根据距离分进行排序，确定返回的检索人员信息。本发明为了获得更具鉴别性的特征，搭建了特征提取的动量双分支网络，通过维护一个动量更新的特征描述子队列，并以KL散度作为损失实现了在特征空间中增大类间距缩小类内距的目的。
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公开(公告)号：CN114155264A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111492681.4
申请日：2021-12-08
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了基于双模块的足迹信息提取方法，涉及图像处理技术领域，解决了人力分析足迹特征所带来的不稳定性的技术问题；包括：拍摄现场足迹图像；对拍摄的现场足迹图像进行预处理，利用基于中值滤波的改进的Canny算法既去除椒盐噪声，同时又保留足迹图像的轮廓信息，然后通过提高亮度使足迹轮廓更加清晰，将图像处理成二值化图像；通过轮廓信息提取模块提取足迹的轮廓信息以及重压信息提取模块提取足迹的重压信息；本发明充分考虑了现场足迹图像的特点，将人工的主观性和系统的客观性充分结合起来，实现了对现场足迹图像的信息提取，大大提高在刑侦现场进行足迹压力信息分析的速度和准确性。
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公开(公告)号：CN113989214A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111242708.4
申请日：2021-10-25
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了基于分割区域方法的足迹压力特征分析系统，涉及足迹分析技术领域，解决了传统方案中在提取足迹压力特征时，传统人力分析过程中带来了不稳定性，导致足迹压力信息提取效率和提取精度不高的技术问题；本发明通过对已采集的足迹图像进行压力分析，通过少量的计算定量的分析出足迹图像所隐含的压力信息，不仅可以通过图像灰度值的分布计算出足迹的重压分布，还可以通过足迹图像获取压力面信息以及足迹压力线；相比于传统的通过人工分析的方法大大加快了分析速度，简化了分析流程，提高了分析精确度，在公共安全等领域具有较高的应用前景，适应了智能化发展的大趋势。
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公开(公告)号：CN113807372A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111242715.4
申请日：2021-10-25
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了基于四区域分割法的足迹关键点智能提取系统，涉及图像处理技术领域，解决了现有方案中依靠专业人员进行现场提取，导致的效率低下和误差大的技术问题；本发明对现场采集的足迹图像进行去噪处理，同时，也对亮度和对比度进行调整，提高图像的质量；然后将其背景统一化并根据研究需要提取足迹轮廓特征，同时，还对图像进行中心化和旋转操作，使其足迹有效区域的位置和倾斜角度规范化为统一标准；最后，通过区域分割模块对足迹图像进行划分，分别进行关键点提取并计算其足迹生物参数；相较于人工处理，本发明仅仅需要少量的人工辅助就可以实现智能自动化处理，提高了效率和可信度，为现场足迹图像的处理提供了便利。
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