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公开(公告)号：CN111325279A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010121414.5
申请日：2020-02-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种融合视觉关系的行人与随身敏感物品跟踪方法,首先根据可变形的RetinaNet目标检测模型进行敏感物品检测，接着利用融合多特征的视觉关系检测模型进行敏感物视觉关系检测，最后利用Deep Sort多目标跟踪算法实现对视觉关系的跟踪。本发明能够有效发现监控视频中潜在的威胁，完善现有智能安防体系的不足。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111325279B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202010121414.5
申请日：2020-02-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种融合视觉关系的行人与随身敏感物品跟踪方法,首先根据可变形的RetinaNet目标检测模型进行敏感物品检测，接着利用融合多特征的视觉关系检测模型进行敏感物视觉关系检测，最后利用Deep Sort多目标跟踪算法实现对视觉关系的跟踪。本发明能够有效发现监控视频中潜在的威胁，完善现有智能安防体系的不足。
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公开(公告)号：CN109829429A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910097619.1
申请日：2019-01-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于YOLOv3的监控场景下的安防敏感物品检测方法。包括以下步骤：步骤S1：分别采集刀具、枪械、行李箱、手提包、火焰的图像数据，构成安防敏感物品图像集；步骤S2：对下载好的图像进行人工标注，生成xml文件，以符合YOLOv3训练的要求；步骤S3：对处理好的数据进行若干数据增强；步骤S4：训练YOLOv3神经网络模型；步骤S5：将监控视频信息进行预处理，对监控视频中的物品进行检测。本发明方法着眼于计算机视觉对于安防领域的辅助作用，具有创新意义；且本发明方法的准确率高，时效性好，对于监控场景下的敏感物品检测具有一定效果。
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公开(公告)号：CN109829429B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201910097619.1
申请日：2019-01-31
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种基于YOLOv3的监控场景下的安防敏感物品检测方法。包括以下步骤：步骤S1：分别采集刀具、枪械、行李箱、手提包、火焰的图像数据，构成安防敏感物品图像集；步骤S2：对下载好的图像进行人工标注，生成xml文件，以符合YOLOv3训练的要求；步骤S3：对处理好的数据进行若干数据增强；步骤S4：训练YOLOv3神经网络模型；步骤S5：将监控视频信息进行预处理，对监控视频中的物品进行检测。本发明方法着眼于计算机视觉对于安防领域的辅助作用，具有创新意义；且本发明方法的准确率高，时效性好，对于监控场景下的敏感物品检测具有一定效果。
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公开(公告)号：CN107705254B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201711068726.9
申请日：2017-11-03
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供一种基于街景图的城市环境评估方法：首先通过道路检索获取街景图，进行配准以实现街景拼接；对比暗通道与均值灰度图来判断图像是否有雾的方法，并对有雾图像进行基于暗原色先验算法的去雾，同时利用导向滤波对去雾效果进行了优化；通过设定不同颜色空间中的颜色通道阈值，提出了针对蓝天检测与绿化检测的2BGR与2GBR图像分割方法，通过分析连通区域对检测结果进行二次筛选；最后，针对对比度、绿化率与蓝天率给出了各自的评估函数，提出了融合对比度、绿化率与蓝天率的评估方案。通过在多个城市上进行的实验验证了所提出方案的有效性，该方案具有灵活、速度快与成本低等优点，能够达到客观评估城市环境的目的。
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公开(公告)号：CN107705254A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201711068726.9
申请日：2017-11-03
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供一种基于街景图的城市环境评估方法：首先通过道路检索获取街景图，进行配准以实现街景拼接；对比暗通道与均值灰度图来判断图像是否有雾的方法，并对有雾图像进行基于暗原色先验算法的去雾，同时利用导向滤波对去雾效果进行了优化；通过设定不同颜色空间中的颜色通道阈值，提出了针对蓝天检测与绿化检测的2BGR与2GBR图像分割方法，通过分析连通区域对检测结果进行二次筛选；最后，针对对比度、绿化率与蓝天率给出了各自的评估函数，提出了融合对比度、绿化率与蓝天率的评估方案。通过在多个城市上进行的实验验证了所提出方案的有效性，该方案具有灵活、速度快与成本低等优点，能够达到客观评估城市环境的目的。
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