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[发明专利]一种基于增强可变形卷积和标签相关的森林烟火识别方法-CN202111320633.7在审
发明人： 陶焕杰;胡震武 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于增强可变形卷积和标签相关的森林烟火识别方法，包括如下步骤：(1)将森林监控视频输入特征提取模块得到不同层次的无交互特征；(2)将不同层次的无交互特征输入低层次特征交互模块得到低层次交互特征；(3)将不同层次的无交互特征输入高层次特征交互模块得到高层次交互特征；(4)将无交互特征、低层次交互特征和高层次交互特征输入特征融合模块并分类得到森林烟火识别结果。本发明能够进一步降低森林烟火识别的漏报率和误报率。
一种基于增强变形卷积标签相关森林烟火识别方法

[发明专利]一种基于相关分析的通道压缩卷积方法-CN202111281977.1在审
发明人： 陶焕杰;胡震武 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于相关分析的通道压缩卷积方法，包括如下步骤：(1)输入特征图，计算其中任意两个通道特征图的相似关系得到通道相关矩阵；(2)根据通道相关矩阵，把通道特征图分为冗余通道特征图和非冗余通道特征图；(3)对冗余通道特征图进行深度融合，对非冗余通道特征图进行保留和增强；(4)对处理后的两部分通道特征图进行融合得到通道压缩特征图。本发明能够在保证满意识别精度的同时，降低通道冗余和资源消耗，提高模型推理速度。
一种基于相关分析通道压缩卷积方法

[发明专利]一种基于动态纹理和变换域时空特征的黑烟车识别方法-CN201811018299.8有效
发明人：路小波;陶焕杰 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-09-03 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于动态纹理和变换域时空特征的黑烟车识别方法，包括：将视频序列中的每帧图像转化为灰度图像，并平均分成若干网格小方格；对每一帧的每个小方格图像提取动态纹理特征；对每一帧的每个小方格图像得到变换域特征；将动态纹理特征和变换域特征进行融合，得到用于区分烟方格和非烟方格的时空特征；利用SVM分类器对所提时空特征进行分类，得到每个方格的识别结果，结合每帧所有方格识别结果的分布以及连续多帧识别结果的特点，判断当前视频段是否有黑烟车。本发明能借助对黑烟方格位置和个数的分析估计整个黑烟尾气的位置和面积，对黑烟车的污染程度和等级做出初步估计，提高了特征的鲁棒性，避免了阴影的误报，降低了误报率。
一种基于动态纹理变换时空特征黑烟识别方法

[发明专利]基于自组织背景差模型和多特征融合的黑烟车检测方法-CN201810781383.9有效
发明人：路小波;陶焕杰 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-07-17 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了基于自组织背景差模型和多特征融合的黑烟车检测方法，包括：利用自组织背景差模型从视频监控中检测运动目标，确定关键区域；将关键区域图像转化到YCrCb颜色空间，提取颜色矩特征；将关键区域转化到灰度空间，分别提取局部三值模式直方图特征和边缘方向直方图特征；根据当前帧关键区域的位置，在整个帧序列中提取其前后若干帧的对应区域，将所有时序区域提取的同一类特征串联形成每一类的特征向量，对每一类的特征向量归一化，串联起来形成最终的特征向量；利用剪枝径向基神经网络分类器对所提最终特征向量进行分类，识别黑烟关键区域，并进一步识别黑烟车。本发明能够进一步提高识别率，降低误报率，对黑烟比较轻的黑烟车有较好识别效果。
基于组织背景模型特征融合黑烟车检方法

[发明专利]一种基于Gabor投影的黑烟车检测方法-CN201810781463.4有效
发明人：路小波;陶焕杰 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-07-17 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Gabor投影的黑烟车检测方法，包括：步骤1：从车辆监控视频中检测运动目标；步骤2：利用滤波积分投影和数据拟合来确定关键区域位置和大小；步骤3：基于所建模型提取车辆关键区域的Gabor投影特征，并进行多序列融合形成最终特征向量；步骤4：利用SVM分类器对所提特征向量进行分类，识别黑烟帧，从而进一步检测黑烟车利用本发明的技术方案，能够提高黑烟车监控的效率，同时，采用数据拟合的方法提取关键区域能自适应获取关键区域的大小，降低误报率；而本发明提出的Gabor投影特征可以减轻车辆阴影的干扰，进一步降低了黑烟车误报率。
一种基于 gabor 投影黑烟车检方法

[发明专利]一种基于像素自适应分割和贝叶斯模型的黑烟车检测方法-CN201811018255.5有效
发明人：路小波;陶焕杰 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-09-03 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于像素自适应分割和贝叶斯模型的黑烟车检测方法，包括：利用PBAS模型检测运动目标，并把图像划分网格，标记前景目标所在的所有小方格；针对每个前景目标方格，提取POEM直方图特征或者LDP直方图特征，刻画空间信息；针对每个前景目标方格，提取HOOF直方图特征或者MOH直方图特征，刻画时序信息；针对每个前景目标方格，提取STH特征，刻画结构信息；将不同类型的直方图特征进行融合，利用实际场景非黑烟车远高于黑烟车的特点，加入先验知识，利用贝叶斯模型对每一帧每个前景目标小方格进行分类，综合分析多帧识别黑烟车。本发明能从车流中自动识别黑烟车，提高检出率，降低误报率，对阴影具有鲁棒性。
一种基于像素自适应分割贝叶斯模型黑烟车检方法

[发明专利]一种基于属性感知注意力汇集的工业烟排放识别方法-CN202111169931.0在审
发明人： 陶焕杰;卢明皓;胡震武 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于属性感知注意力汇集的工业烟排放识别方法，首先输入视频属性信息，采用属性信息解码模块进行解码得到多重属性特征图；然后将多重属性特征图和视频共同输入注意力汇集特征编码模块得到用于表征工业烟的多重特征；接下来利用多重监督信息对多重特征进行渐进解码得到烟密度图像序列；最后对烟密度图像序列进行分类得到烟识别结果。本发明综合利用二值类别信息、烟密度图像信息，视频属性信息等对输入图像的每个像素进行强监督，降低了工业烟排放识别的误报率和漏报率。
一种基于属性感知注意力汇集工业排放识别方法

[发明专利]基于码本和平滑转换自回归模型的黑烟车智能监控方法-CN201810786681.7有效
发明人：路小波;陶焕杰 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-07-17 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于码本和平滑转换自回归模型的黑烟车智能监控方法，包括如下步骤：(1)利用码本模型检测视频中的运动目标，确定目标后方关键区域；(2)提取关键区域的Tamura特征，中心对称局部二值模式直方图特征和灰度直方图特征，组合形成关键区域的三类静态特征；(3)利用平滑转换自回归模型对三类静态特征的时间序列分别进行建模，并将模型的解作为最终特征向量，用于刻画关键区域的动态特征；(4)三类特征训练得到三个SVM分类器，对三个分类结果加权融合，得到当前关键区域的识别结果，并通过连续多个关键区域识别结果的分析，对当前视频段是否有黑烟车做出判断。本发明能够提高道路监控视频中黑烟车的检测效率，降低误报率。
基于平滑转换回归模型黑烟智能监控方法

[发明专利]基于多尺度分块LBP和隐马尔科夫模型的黑烟车检测方法-CN201810786036.5有效
发明人：路小波;陶焕杰 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-07-17 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多尺度分块LBP和隐马尔科夫模型的黑烟车检测方法。该方法包括：(1)从监控视频中检测运动目标和确定关键区域；(2)提取多尺度分块LBP特征，增加尺度和位置信息；(3)采用隐马尔科夫模型刻画关键区域的动态特征，将当前帧分为黑烟帧和非黑烟帧；(4)通过对视频序列的分析，并结合黑烟帧的分布特点，进一步识别黑烟车。利用本发明的技术方案，不仅可以实现黑烟车的自动检测，提高检测效率，同时利用隐马尔科夫模型刻画关键区域的动态特征能更好地降低误报率。
基于尺度分块 lbp 隐马尔科夫模型黑烟车检方法

[发明专利]一种基于单帧图像的黑烟车检测方法-CN201811018273.3有效
发明人：路小波;陶焕杰 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-09-03 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于单帧图像的黑烟车检测方法，包括：将单帧彩色图像转化为灰度图像，并平均分成若干个小方块；对于每一小方块区域，提取判别性完全局部二值模式特征或者判别性无冗余局部二值模式特征；对于每一小方块区域，提取梯度位置方向直方图特征；对于每一小方块区域，提取局部分形特征；归一化不同类型的特征，并串联起来形成最终的特征向量，利用SVM分类器对所提特征向量进行分类，识别有烟小方块，并对当前帧是否有黑烟车做出判断。本发明引入各种特征，使得信息表达既充分，又具有辨别性，更有利于分类识别，具有更强的鲁棒性和判别性。进一步提高了识别率，降低了误报率。
一种基于图像黑烟车检方法

[发明专利]一种基于三正交平面时空特征的黑烟车检测方法-CN201811018281.8有效
发明人：路小波;陶焕杰 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-09-03 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于三正交平面时空特征的黑烟车检测方法，包括：利用样本一致性背景模型SACON从道路监控视频中提取前景目标，并将图像划分成网格，记录前景目标所在的小方格；从每个前景目标小方格中分别提取时空纹理信息、时空颜色信息和时空形状信息；将时空纹理特征，时空颜色特征和时空形状特征分别输入三个训练好的反向传播神经网络BPNN分类器，通过对分类结果加权融合得到小方格的最终分类结果，结合每帧连通黑烟小方格的个数和连续多帧小方格的分布特点，对当前视频段是否有黑烟车做出判断。本发明能够基于视频分析对当前视频段是否有黑烟车做出判断，进一步提高识别率，降低阴影引起的误报。
一种基于正交平面时空特征黑烟车检方法

[发明专利]一种基于多序列双投影的黑烟车检测方法-CN201811193688.4有效
发明人：路小波;陶焕杰 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-10-15 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多序列双投影的黑烟车检测方法。该方法包括：（1）检测运动目标，确定关键区域；（2）利用积分投影和局部随机滤波技术，提取多序列双投影特征，形成描述关键区域的特征向量；（3）训练C‑BPNN分类器，并用于新特征向量的分类；（4）通过对连续多帧的分析，对当前车辆是否为黑烟车做出判断。利用本发明的技术方案，不仅提高了检测效率，降低了成本，而且，所提出的多序列双投影特征具有计算简单，描述能力强的特点，大大提高了黑烟车的检出率，降低了误报率。
一种基于序列投影黑烟车检方法

[发明专利]基于高斯混合和自回归滑动平均模型的黑烟车识别方法-CN201810789111.3有效
发明人：路小波;陶焕杰 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-07-18 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：基于高斯混合和自回归滑动平均模型的黑烟车识别方法，包括如下步骤：（1）利用高斯混合模型从道路监控视频中检测车辆运动目标；（2）提取车辆关键区域的三种特征，包括Haar‑like特征，共生矩阵梯度方向直方图特征和局部二值模式傅里叶直方图特征；（3）利用自回归滑动平均模型对每种特征的连续多帧进行建模，得到三个不同模型；（4）对于新的车辆目标，将三个模型分别用于车辆关键区域提取到的三种特征的分类，结合不同特征的分类结果和连续多帧的综合分析，对当前视频段是否有黑烟车做出判断。本发明可以大大节省传统方法消耗的人力和财力，有利于证据的获取和保存，不影响正常交通，能有效的提高执法效率。
基于混合回归滑动平均模型黑烟识别方法

[发明专利]一种基于多特征融合的智能视频黑烟车检测方法-CN201810754422.6有效
发明人：路小波;陶焕杰 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-07-11 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征融合的智能视频黑烟车检测方法，包括如下步骤：(1)利用前景检测算法从道路监控视频中提取运动目标，并识别车辆目标；(2)利用积分投影和滤波技术检测车辆尾部位置；(3)提取车尾部后方区域的统计特征、频域特征和一些手工特征，融合形成一个特征向量；(4)利用BP网络分类器对所提特征向量进行分类，识别黑烟帧，从而进一步识别黑烟车。本发明能够提高鲁棒性，更有效的检测黑烟车。
一种基于特征融合智能视频黑烟车检方法

[发明专利]一种基于轮廓分析的智能视频黑烟车检测方法-CN201810754421.1有效
发明人：路小波;陶焕杰 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-07-11 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轮廓分析的智能视频黑烟车检测方法，包括如下步骤：(1)利用前景检测算法从道路监控视频中提取运动目标；(2)去除非车辆目标，并对车辆目标进行跟踪；(3)提取车辆目标后方的轮廓，计算基于轮廓的一系列静态特征和动态特征，融合形成一个特征向量；(4)利用SVM分类器对每帧所提特征向量进行分类，通过多帧的分析来识别黑烟车，并自动保留黑烟车的车牌、过车地点、过车时间等证据。能够弥补传统人工监控黑烟车效率低下的不足，降低误报率，有风天气下算法优势更明显。
一种基于轮廓分析智能视频黑烟车检方法

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