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[发明专利]车辆检测方法和系统-CN201110062681.0无效
发明人：曹先彬;林人俊;汪中;宁博;吴长侠;兰金鹤;施峥嵘 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2011-03-15 - 公布日： 2011-08-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种车辆检测方法和系统，所述方法包括：获取输入视频图像的特征图，所述特征图包括颜色特征图、方向特征图和运动特征图；计算所述特征图中每个像素点对应的特征值，并将所述特征值进行整合得出每个像素点对应的显著值；依据所述显著值中的最大值对应的像素点位置获取显著区域，并将所述显著区域进行整合得到车辆候选区域；通过预先根据样本训练出的分类器检测出车辆候选区域中的车辆，本发明在保证实时性需求的前提下，通过颜色，方向，运动三方面特征分析来获取车辆候选区域，检测率高，误报率低。
车辆检测方法系统

[发明专利]一种低空对地车辆检测与运动分析的方法和系统-CN201110053763.9无效
发明人：曹先彬;吴长侠;兰金鹤;汪中;林人俊;宁博 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2011-03-07 - 公布日： 2011-06-08 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种低空对地车辆检测与运动分析的方法和系统，预先在视频帧中截取正样本和负样本作为训练样本，该方法包括：依据训练样本划分的特征块对所述训练样本进行循环训练，得到训练样本各个单元格梯度方向的各区间的弱分类器；将所述弱分类器组合得到各个单元格对应的强分类器；将所有强分类器的输出值作为特征向量，训练得到支持向量机分类器，利用支持向量机分类器进行车辆检测，当检测到车辆时标注为车辆区域；计算相邻图像帧中扫描窗口扫描到的图像区域与所述车辆区域之间的颜色空间相似度；比较空间颜色相似度得到同一辆车的运动轨迹，并进行运动分析。该方法能提高低空对地车辆检测的准确率，并能提高车辆运动分析的准确度。
一种空对地车辆检测运动分析方法系统

[发明专利]变化场景下行人检测的方法-CN201010141956.5无效
发明人：曹先彬;汪中;宁博;俞盛朋;李彤;林人俊;吴长侠 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2010-04-01 - 公布日： 2010-08-18 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种变化场景下行人检测的方法，包括以下步骤：利用第一场景的数据训练得到对应的级联分类器；获取场景变化后新得到的第二场景的少量样本数据辅助所述级联分类器进行优化，以使得优化的所述级联分类器适应于所述第二场景；以及利用优化的所述级联分类器对所述第二场景的行人进行检测。本发明能够实现快速、准确的变化场景下的行人检测。
变化场景行人检测方法

[发明专利]车载行人检测方法及系统-CN200910226260.X无效
发明人：曹先彬;许言午;陈金福;李彤;宁博;汪中;林人俊;吴长侠 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2009-11-27 - 公布日： 2010-05-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种车载行人检测方法和系统，包括在计算机上利用行人图像正负样本库进行分类器训练；在DSP处理器上利用分类器对车载CCD摄像头获取的视频图像进行实时行人检测。本发明通过在行驶中的汽车上安装CCD摄像头获取汽车前方的视频图像，使用一个训练好的分类器对图像中的行人进行实时检测，实现了实时检测，为智能交通背景下行人安全保护提供了支持。
车载行人检测方法系统

[发明专利]俯空车辆检测装置和方法-CN200910142936.7无效
发明人：曹先彬;林人俊;许言午;吴长侠;汪中;宁博;李彤 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2009-05-14 - 公布日： 2009-11-11 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：一种俯空车辆检测装置，包括：平移单元，平移第一帧车辆图像与其相邻的第二帧车辆图像在世界坐标系上重合；统计单元，利用像素颜色统计分别获得所述第一帧车辆图像与所述第二帧车辆图像中的车辆候选区域；计算单元，对所述车辆候选区域和其对应重合的像素区域进行图像差分计算，以获得所述第二帧车辆图像相对所述第一帧车辆图像的运动车辆候选区域；以及分类单元，根据样本训练得到的分类器对所述运动车辆候选区域进行分类，以检测出所述第二帧车辆图像相对所述第一帧车辆图像的运动车辆区域。本发明在保证实时性需求的前提下，具有高检测率和低误报率。
车辆检测装置方法

[发明专利]基于病毒进化算法的选择性集成行人检测方法-CN200910202908.X无效
发明人：曹先彬;宁博;许言午;李彤;汪中;林人俊;吴长侠 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2009-05-18 - 公布日： 2009-11-04 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提出一种基于病毒进化遗传算法的选择性集成行人检测方法，包括以下步骤：运用原始训练集训练彼此具有一定差异性的单分类器；对遗传算法的主体种群和额外的病毒种群进行初始化；进行遗传算法迭代过程；由所述遗传算法迭代过程得到的最优个体生成最终的组合分类器。本发明通过选择性集成的方式，利用遗传算法的迭代选择最优的分类器组合，并引入额外的病毒种群，增强了遗传算法的搜索能力，避免了未成熟收敛等问题，提高了选择效果，同时提高了检测速度和精度。
基于病毒进化算法选择性集成行人检测方法

[发明专利]聚类方法和设备-CN200910203452.9无效
发明人：曹先彬;汪中;许言午;李彤;宁博;林人俊;吴长侠 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2009-05-21 - 公布日： 2009-10-14 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提出了一种聚类方法和设备。该方法包括以下步骤：在数据集中选取聚类中心，对于每个所述聚类中心确定特征点集合；根据所述特征点集合将所述数据集中的数据划分到聚类中；根据所述划分到聚类中的数据与所述特征点集合的关系确定新的特征点集合；根据所述新的特征点集合确定聚类结果。本发明所提出的聚类方法和设备对数据集不敏感，并且没有增加算法的复杂度。
方法设备