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公开(公告)号：CN107133559A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710148248.6
申请日：2017-03-14
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于360度全景的运动物体检测方法，该方法包括：车辆周围四通道无盲区视频图像数据采集；车辆周围四通道视频图像处理及全景拼接形成360度全景俯视图；根据360度全景俯视图，采用级联全局‑局部的时空显著性模型以实现车辆周围的运动物体检测；根据实时采集的动态数据生成所述车辆周围的边界线；测量运动物体与所述车辆的边界线之间的相对距离，依据报警规则生成报警信号。本发明采用机器视觉技术，分析出车辆行使的状态和车速，根据360度俯视图形成的视频序列对车辆周围的运动物体进行检测，并结合车辆的行使状态和行使速度，给出及时准确的报警信号，提醒驾驶员及时调整驾驶状态，谨慎驾驶，从而减少或避免交通事故发生。
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公开(公告)号：CN107133559B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201710148248.6
申请日：2017-03-14
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于360度全景的运动物体检测方法，该方法包括：车辆周围四通道无盲区视频图像数据采集；车辆周围四通道视频图像处理及全景拼接形成360度全景俯视图；根据360度全景俯视图，采用级联全局‑局部的时空显著性模型以实现车辆周围的运动物体检测；根据实时采集的动态数据生成所述车辆周围的边界线；测量运动物体与所述车辆的边界线之间的相对距离，依据报警规则生成报警信号。本发明采用机器视觉技术，分析出车辆行使的状态和车速，根据360度俯视图形成的视频序列对车辆周围的运动物体进行检测，并结合车辆的行使状态和行使速度，给出及时准确的报警信号，提醒驾驶员及时调整驾驶状态，谨慎驾驶，从而减少或避免交通事故发生。
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公开(公告)号：CN103440675A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310324508.2
申请日：2013-07-30
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 一种图像分块压缩感知的全局重构优化模型构造方法。采集端的流程为：1.把一幅图像x分为n个B×B的小块xi，其中x和xi均已按光栅扫描方式拉为列向量；2.生成尺寸为MB×B2的独立同分布高斯随机矩阵ΦB；3.对每块xi作非相干测量得观测值向量yi=ΦB·xi；4.将观测值向量yi和生成高斯随机矩阵的种子发送至重构端。重构端的流程为：1.将接收到的各块观测值向量yi按列堆积为y=[y1;y2;...,yn]；2.构造全局重构测量算子Θ(·)，其输入为图像x，对应输出为y，由块测量矩阵集合Φ和排序算子P(·)两部分组成；3.建立全局优化重构模型，并采用相应的压缩感知重构算法复原图像。本方法可有效地消除现有技术存在的块效应，并且对块尺寸B的变化有较强的鲁棒性。
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