检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：林焕凯华南农业大学

学位级别：硕士

随着智能视频分析技术的快速发展,如何使计算机从原始的视频数据提取出符合人类认知的语义理解,成为一个研究热点。我国经济快速发展的同时,土地资源日益严峻,各类违法用地案件也呈多发频发态势。在建设用地重点违法行为易发区进行视频... 详细信息

随着智能视频分析技术的快速发展,如何使计算机从原始的视频数据提取出符合人类认知的语义理解,成为一个研究热点。我国经济快速发展的同时,土地资源日益严峻,各类违法用地案件也呈多发频发态势。在建设用地重点违法行为易发区进行视频监控,通过智能视频分析,实现对土地间的挖掘机等施工机械的准确快速检测与识别,是实现土地有效监管的重要手段。为此,本论文研究了挖掘机检测算法以及挖掘机运动状态识别算法,并在此基础上初步设计和开发了挖掘机运动状态分析与识别系统。本论文的主要研究工作如下:（1）挖掘机检测算法研究。针对挖掘机各个部件的灵活性比较大导致其整体外观形变较大的问题,研究了一种混合可变形部件模型的挖掘机检测方法,并通过实验优化得到了最终的挖掘机混合可变形部件模型,该模型是3个不同DMP的集成模型,其中每个DPM均包含6个部件滤波器。实践证明,该方法可以较好地检测出视频图像中的挖掘机,准确率达到88.40%,比基于HOG+SVM的方法高4.05%。（2）挖掘机运动状态分析与识别算法研究。论文通过挖掘机连续视频帧分析,来识别挖掘机运动状态。首先,研究了基于局部二值特征（LBF）的物体形状回归算法,并针对挖掘机长宽比（长与宽之间的比值）变化较大的问题,提出了基于混合LBF模型的挖掘机形状回归算法。通过该算法,可回归出每一张视频帧中挖掘机的形状（即特征点的相对坐标的集合）。然后,根据这些特征点的坐标以及检测到的挖掘机的长宽比,设计了一种挖掘机运动状态特征描述子MMF（Machine Motion Feature）。接着,采用该特征描述子并利用支持向量机（SVM）的方法来训练挖掘机运动状态识别分类器。最后,使用此分类器来判断当前视频片段中挖掘机的运动状态,即判断此挖掘机是否处于工作状态。通过实验证明,该方法可以较好地判断出视频片段中挖掘机的运动状态,准确高达93.53%,比基于DeltaWHRatio（长宽比变化）+SVM的方法高了30.73%,比基于DeltaAngle（角度变化）+SVM的方法高了0.87%。（3）挖掘机运动状态分析与识别系统的构建。利用Microsoft Visual Studio 2008和OpenCV2.4.8进行编程,并在验证挖掘机检测算法与运动状态识别算法的有效的前提下,集成这些算法来构建挖掘机运动状态分析与识别系统。此系统通过对输入视频进行分析,识别出当前片段中挖掘机的运动状态信息,并将该信息反馈给系统用户。

关键词：物体检测运动状态识别混合可变形部件模型混合LBF形状回归模型支持向量机

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一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法

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系统工程理论与实践 2019年第3期39卷 797-804页

作者：毛亮薛月菊林焕凯杨阿庆华南农业大学电子工程学院广州510642

为了实现违法用地现象的实时监测,对土地间的挖掘机等施工机械的工作状态识别是非常重要的.实际场景下,因随机噪声和光照变化的影响,给挖掘机工作状态识别带来极大的挑战.本文提出一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法,首先,对同... 详细信息

为了实现违法用地现象的实时监测,对土地间的挖掘机等施工机械的工作状态识别是非常重要的.实际场景下,因随机噪声和光照变化的影响,给挖掘机工作状态识别带来极大的挑战.本文提出一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法,首先,对同一品牌挖掘机工作装置的各种姿态建立混合local binary features (LBF)形状回归模型并进行离线训练;其次,利用上述模型预测输入视频帧中挖掘机工作装置的形状信息,构建挖掘机的工作状态特征描述子;最后,利用support vector machine (SVM)分类器自动判别挖掘机的工作状态—-工作状态或非工作状态.实验结果表明,该方法很好地克服了多姿态导致形状变化的影响,对挖掘机工作状态识别准确率达到了93.53%.

关键词：挖掘机 local binary features(LBF)特征形状回归模型 support vector machine(SVM) 工作状态识别

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多模态信息联动的交通态势感知平台解决方案

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智能城市 2022年第10期8卷 10-12页

作者：王祥雪林焕凯高新兴科技集团股份有限公司广东广州510663

针对目前城市路网交通态势感知平台存在的数据分析缺少全局视野、缺少系统级可视化联动等问题,文章提出一种融合多模态数据联动的交通态势感知平台,其主要基于深度学习理论方法和视频图像处理技术,将车辆识别系统、交通事件检测系统、... 详细信息

针对目前城市路网交通态势感知平台存在的数据分析缺少全局视野、缺少系统级可视化联动等问题,文章提出一种融合多模态数据联动的交通态势感知平台,其主要基于深度学习理论方法和视频图像处理技术,将车辆识别系统、交通事件检测系统、雷达视频融合分析系统接入高点球机视频监控系统,实现基于车辆身份信息的多模态数据绑定和可视化联动。该平台支持面向全局路网的全量交通态势时空分布统计及开展面向业务的交通大数据挖掘,可在大范围的城市路网和高速公路等场景中部署,助力打造高水平精细化的智能交通管理系统。

关键词：多模态信息融合统一坐标平面可视化联动交通态势时空分布大数据挖掘

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基于角点光流与SVM的增氧机工作状态检测

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计算机工程与科学 2015年第8期37卷 1566-1572页

作者：何金辉薛月菊毛亮李鸿生林焕凯张晓华南农业大学信息学院广东广州510642 华南农业大学工程学院广东广州510642

在水产养殖中,实时检测增氧机的工作状态非常重要。因此,提出了一种基于角点光流与支持向量机SVM模型的增氧机工作状态检测方法。该方法首先通过摄像机采集增氧机停止/运行状态的视频,然后对相继前后两个视频帧,利用Harris算法检测前一... 详细信息

在水产养殖中,实时检测增氧机的工作状态非常重要。因此,提出了一种基于角点光流与支持向量机SVM模型的增氧机工作状态检测方法。该方法首先通过摄像机采集增氧机停止/运行状态的视频,然后对相继前后两个视频帧,利用Harris算法检测前一帧图像的水花角点,再根据后一帧,用金字塔Lucas-kanade光流法计算角点的光流量,从而得出水花角点在两帧之间的帧间平均位移;然后,利用学习阶段视频的角点帧间平均位移数据训练SVM模型;最后利用训练好的SVM模型对增氧机实时工作状态进行判断。在工作阶段,采用一种过滤异常视频帧的方法,提高检测的准确率。通过实验表明,该方法适应于对不同光照、不同视频获取角度和不同拍摄距离条件下增氧机工作状态的实时监控,检测准确率高于直方图阈值分割方法。同时,该方法具有较好的鲁棒性和实时性。

关键词：角点检测光流法图像金字塔支持向量机

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一种基于执法办案区场景下的倒地异常行为识别方法

一种基于执法办案区场景下的倒地异常行为识别方法

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作者：冯家辉毛亮林焕凯周谦汪刚 510530 广东省广州市黄埔区科学城开创大道2819号六楼

本发明属于异常行为分析技术领域，具体涉及一种基于执法办案区场景下的倒地异常行为识别方法，可分为二维图像数据获取、基于深度学习的人体检测、人体关键点定位、倒地行为识别四部分。(1)首先通过摄像机获取执法办案场景内的视频图... 详细信息

标准号: CN111079518B

本发明属于异常行为分析技术领域，具体涉及一种基于执法办案区场景下的倒地异常行为识别方法，可分为二维图像数据获取、基于深度学习的人体检测、人体关键点定位、倒地行为识别四部分。(1)首先通过摄像机获取执法办案场景内的视频图像数据，(2)然后通过目标检测网络得到人体检测框的坐标位置，(3)之后单独对每个人体框使用人体关键点检测网络，得到人体每个关键点的位置，(4)最后将每个人体检测框输入到分类网络进行二分类，判断该人是否倒地，提高了识别效果和识别精度。

关键词：人体检测关键点二维图像数据视频图像数据异常行为分析关键点检测场景分类网络目标检测行为识别异常行为坐标位置二分类摄像机网络学习

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一种改进的轻量化的小目标检测方法

一种改进的轻量化的小目标检测方法

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作者：朱婷婷林焕凯王祥雪汪刚 510530 广东省广州市黄埔区科学城开创大道2819号六楼

本发明属于计算机视觉及目标检测技术领域，具体涉及一种改进的轻量化的小目标检测方法，通过改进Tiny‑DSOD算法的数据增强、主干网络对其进行优化。该算法由主干网络和融合模块组合，基于前馈卷积神经网络，对目标生成一系列固定大小... 详细信息

标准号: CN111260630A

本发明属于计算机视觉及目标检测技术领域，具体涉及一种改进的轻量化的小目标检测方法，通过改进Tiny‑DSOD算法的数据增强、主干网络对其进行优化。该算法由主干网络和融合模块组合，基于前馈卷积神经网络，对目标生成一系列固定大小的锚框，并输出这些检测框中包含某类物体实例的得分，然后通过非极大值抑制，输出最终的检测结果。

关键词：主干网络算法非极大值抑制卷积神经网络计算机视觉检测结果目标检测目标生成融合模块数据增强输出检测框轻量化小目标锚框前馈改进检测优化

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基于人体关键点时序的行为分析方法、存储介质及设备

基于人体关键点时序的行为分析方法、存储介质及设备

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作者：周谦林焕凯王祥雪汪刚刘双广 510530 广东省广州市黄埔区科学城开创大道2819号六楼

本发明提供了一种基于人体关键点时序的行为分析方法、计算机存储介质及电子设备，方法包括以下步骤：S1、获取图像；S2、对于所述图像进行人体检测，获得人体在图像中的坐标位置；S3、根据所述坐标位置获取人体在图像中的图像数据，回... 详细信息

标准号: CN111079536B

本发明提供了一种基于人体关键点时序的行为分析方法、计算机存储介质及电子设备，方法包括以下步骤：S1、获取图像；S2、对于所述图像进行人体检测，获得人体在图像中的坐标位置；S3、根据所述坐标位置获取人体在图像中的图像数据，回归出人体的多个关键点；S4、对多个所述关键点的空间结构进行分析，提取多个所述关键点的连接和运动特征；S5、将步骤S4得到的特征合并为一个向量后，使用分类器进行分类以判断人体是否有疑似异常的动作；S6、对图像中的每个人进行疑似行为判别，如果判断为有疑似行为，则以当前人体为中心，取预定范围内的人体作为感兴趣人体；S7、选取所述感兴趣人体的关键点输入图卷积网络，得到识别结果。

关键词：关键点图像坐标位置空间结构计算机存储介质时序电子设备获取图像人体检测特征合并图像数据行为分析行为判别运动特征分类器向量分类回归网络分析

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人脸检测模型生成方法、装置、设备和存储介质

人脸检测模型生成方法、装置、设备和存储介质

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作者：王祥雪林焕凯贺迪龙刘双广 510670 广东省广州市黄埔区科学城开创大道2819号六楼

本发明公开了一种人脸检测模型生成方法，适用于改进后的TinyDSOD网络模型，包括：初始化所述改进后的TinyDSOD网络模型的参数；将若干个不同用户的完整人脸图像和非完整人脸图像合并后作为训练集输入到所述改进后的TinyDSOD网络模型中... 详细信息

标准号: CN111652051B

本发明公开了一种人脸检测模型生成方法，适用于改进后的TinyDSOD网络模型，包括：初始化所述改进后的TinyDSOD网络模型的参数；将若干个不同用户的完整人脸图像和非完整人脸图像合并后作为训练集输入到所述改进后的TinyDSOD网络模型中，以对所述改进后的TinyDSOD网络模型进行训练；其中，所述非完整人脸图像为用户被遮挡物遮挡后的人脸图像；训练完成后输出所述改进后的TinyDSOD网络模型作为人脸检测模型。本发明还公开了一种人脸检测模型生成装置、一种人脸检测模型生成设备和一种计算机可读存储介质。采用本发明实施例，生成的人脸检测模型能够对不完整人脸进行检测，同时提高人脸检测效率和精度。

关键词：人脸检测模型网络模型人脸图像改进非完整计算机可读存储介质人脸检测生成设备生成装置初始化训练集遮挡物人脸遮挡合并输出检测

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基于单目摄像头和三维姿态估计的剧烈运动检测方法

基于单目摄像头和三维姿态估计的剧烈运动检测方法

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作者：彭楠林焕凯周谦朱婷婷刘双广 510530 广东省广州市黄埔区科学城开创大道2819号六楼

本发明属于视频行为分析技术领域，具体涉及一种基于单目摄像头和三维姿态估计的剧烈运动检测方法，首先，利用基于深层卷积神经网络的人体检测模型、人体二维关键点检测模型、人体二维关键点提升为人体三维关键点模型，输入单目摄像头... 详细信息

标准号: CN111753747B

本发明属于视频行为分析技术领域，具体涉及一种基于单目摄像头和三维姿态估计的剧烈运动检测方法，首先，利用基于深层卷积神经网络的人体检测模型、人体二维关键点检测模型、人体二维关键点提升为人体三维关键点模型，输入单目摄像头的RGB图像，输出人体三维关键点位置信息，为剧烈运动检测提供人体三维姿态表征。其次，基于深层卷积神经网络模型检测到的人体位置信息、人体二维关键点位置信息和人体三维关键点位置信息，对多帧图像中人体的进行身份匹配，为剧烈运动检测提供人体身份信息。最后，对多帧图像中同一个人的人体三维关键点位置信息进行提取特征，利用预训练的随机森林剧烈运动检测模型，检测是否存在剧烈运动。本方案以人为主体，利用人体三维关键点更准确地表征人体三维姿态、匹配人体身份，提高剧烈运动检测的精确度和稳健度。

关键词：三维剧烈运动关键点位置信息检测关键点二维卷积神经网络单目摄像头多帧图像人体身份信息人体位置信息关键点检测模型检测人体检测身份匹配随机森林提取特征行为分析姿态估计匹配视频输出身份

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人体姿态监控方法、装置、设备及存储介质

人体姿态监控方法、装置、设备及存储介质

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作者：张书伟王祥雪林焕凯刘双广 510670 广东省广州市黄埔区科学城开创大道2819号六楼

本发明公开了一种人体姿态监控方法，包括：获取人体的姿态图像，并对姿态图像进行预处理；将进行完预处理后的姿态图像输入到预设的人体检测网络中，以输出所述姿态图像的人体坐标信息；将进行完预处理后的姿态图像输入到预设的行为识... 详细信息

标准号: CN111753648A

本发明公开了一种人体姿态监控方法，包括：获取人体的姿态图像，并对姿态图像进行预处理；将进行完预处理后的姿态图像输入到预设的人体检测网络中，以输出所述姿态图像的人体坐标信息；将进行完预处理后的姿态图像输入到预设的行为识别网络中，以输出姿态图像中的人体姿态；当人体姿态符合预设的预警姿态时，获取相隔预设时间的人体检测网络输出的两张姿态图像的人体坐标信息；根据人体坐标信息计算两张姿态图像中人体区域的重叠程度；当重叠程度大于预设的百分比阈值时，更新与姿态图像对应的人物的姿态维持时间。本发明还公开了一种人体姿态监控装置、设备和存储介质。采用本发明实施例，能有效检测人体姿态，实时反馈员工在岗工作情况。

关键词：姿态图像人体姿态预设预处理坐标信息人体检测存储介质监控装置人体区域实时反馈输出姿态网络输出行为识别有效检测阈值时网络相隔图像预警输出监控员工更新

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