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公开(公告)号：CN104240239A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410440618.X
申请日：2014-09-01
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于道路图像探测局域路段雾霾天气的检测方法，采用数字图像处理的方法自动检测道路的雾霾天气情况并实现自动报警。雾霾天气检测分为三个功能模块：1)疑似雾霾区定位；2)排除天空区域；3)评估画面能见度并估计雾霾天等级。本发明方法可及时、准确地对道路监控视频中存在雾霾天气的情况进行检测，取代人工判读，减少工作量，提高效率。
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公开(公告)号：CN102628814B
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201210047032.8
申请日：2012-02-28
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01N21/956 , G01B11/02 , G06T7/00 , G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于数字图像处理的钢轨光带异常自动检测方法，采用数字图像处理技术分析相机拍摄的轨道图片并检测其钢轨光带是否发生异常；利用图像增强、边缘检测、直线检测等方法初步定位图像中钢轨区域；然后通过模式识别、图像分割、阈值处理等方法提取出钢轨顶面光带区域；最后，对所提取的钢轨光带区域进行统计、分析并识别出其是否发生异常。本发明可以高效、自动、智能的检测钢轨平稳性，有效地降低人力投入、减少检测时间，并保障检测的准确率，使得列车在高速运行时的安全得到有效保障。
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公开(公告)号：CN102722735A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210163517.3
申请日：2012-05-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种融合全局和局部特征的内镜图像病变检测方法，将监督学习与多示例学习相结合，建立两级病变检测机制，在保证病变检测准确率、降低医生劳动强度的同时，最大限度地降低漏检率，避免由于病变图像被误识别为非病变图像造成的漏诊或误诊。多示例学习的引入使得本发明的方法，在提取局部特征训练分类器时，仅需标注训练图像是否存在病变，无需标出具体病变区域，因此，本发明在实际应用中比传统方法更加便捷、易用。
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公开(公告)号：CN104200673B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201410440638.7
申请日：2014-09-01
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于道路图像的路面湿滑检测方法，采用数字图像处理的方法自动检测公路湿滑情况并实现自动报警。其中分为三个功能模块：1)提取公路图像；2)计算路面反光度和锐度；3)公路湿滑评估。本发明方法可及时、准确地对公路监控视频中存在公路湿滑情况进行检测，取代人工判读，减少工作量，提高效率。
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公开(公告)号：CN104268548A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410440642.3
申请日：2014-09-01
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06K9/46
CPC classification number: G06K9/4652 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种基于道路图像的积雪检测方法，采用数字图像处理的方法自动检测道路积雪情况并实现自动报警。其步骤为：1)提取道路图像兴趣区域颜色特征；2)训练积雪颜色模型及判别积雪区域；3)排除积雪区域误检及判别是否积雪。本发明方法可及时、准确地对道路监控视频中存在积雪的情况进行检测，取代人工判读，减少工作量，提高效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104200673A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410440638.7
申请日：2014-09-01
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于道路图像的路面湿滑检测方法，采用数字图像处理的方法自动检测公路湿滑情况并实现自动报警。其中分为三个功能模块：1)提取公路图像；2)计算路面反光度和锐度；3)公路湿滑评估。本发明方法可及时、准确地对公路监控视频中存在公路湿滑情况进行检测，取代人工判读，减少工作量，提高效率。
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公开(公告)号：CN102628814A
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201210047032.8
申请日：2012-02-28
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01N21/956 , G01B11/02 , G06T7/00 , G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于数字图像处理的钢轨光带异常自动检测方法，采用数字图像处理技术分析相机拍摄的轨道图片并检测其钢轨光带是否发生异常；利用图像增强、边缘检测、直线检测等方法初步定位图像中钢轨区域；然后通过模式识别、图像分割、阈值处理等方法提取出钢轨顶面光带区域；最后，对所提取的钢轨光带区域进行统计、分析并识别出其是否发生异常。本发明可以高效、自动、智能的检测钢轨平稳性，有效地降低人力投入、减少检测时间，并保障检测的准确率，使得列车在高速运行时的安全得到有效保障。
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公开(公告)号：CN104240239B
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201410440618.X
申请日：2014-09-01
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于道路图像探测局域路段雾霾天气的检测方法，采用数字图像处理的方法自动检测道路的雾霾天气情况并实现自动报警。雾霾天气检测分为三个功能模块：1)疑似雾霾区定位；2)排除天空区域；3)评估画面能见度并估计雾霾天等级。本发明方法可及时、准确地对道路监控视频中存在雾霾天气的情况进行检测，取代人工判读，减少工作量，提高效率。
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公开(公告)号：CN105118070A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510654145.8
申请日：2015-10-12
Applicant: 西南交通大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T2207/10016 , G06T2207/10068 , G06T2207/30028
Abstract: 本发明提供了一种基于时间序列的无线胶囊内窥镜视频中的出血段定位方法。该方法包括：首先，对视频帧进行预处理，具体做法是去除黑洞和移除边缘；然后，对每一视频帧均采用超像素分割得到多个图像块，并且利用预先训练的颜色模型和每一图像块的颜色值来判断每一图像块为出血块还是正常块；再选择出视频帧的红色比特征值和a空间特征值来进行描述；最后，在时间序列下对红色比特征值曲线和a空间特征值曲线进行平均融合来确定出血段。通过上述方式，本发明能够提高无线胶囊内窥镜视频中的出血段的定位效率和准确率。
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