[发明专利]一种基于视频分析的烟火检测方法及装置在审

专利信息
申请号: 201710017811.6 申请日: 2017-01-11
公开(公告)号: CN106897720A 公开(公告)日: 2017-06-27
发明(设计)人: 李铭;尹萍;刘琛;刘爱玲 申请(专利权)人: 济南中维世纪科技有限公司
主分类号: G06K9/32 分类号: G06K9/32;G06K9/46;G08B17/12;G06T7/62;G06T7/33
代理公司: 济南泉城专利商标事务所37218 代理人: 张贵宾
地址: 250101 山东省济南市高*** 国省代码: 山东;37
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 视频 分析 烟火 检测 方法 装置
【说明书】:

技术领域

本发明属于智能火灾监控技术领域,具体涉及一种基于视频分析的烟火检测方法及装置。

背景技术

火灾检测系统在很多领域都有很重要的应用,比如森林、仓库、油田、农场防火等。传统的烟火检测装置主要是应用一些传感器,通过检测热气流、烟雾固体悬浮颗粒等来检测烟火,这些检测装置需要与火源近距离的接触,无法满足森林、农场等开阔场景的需求。另外,在火灾燃烧的初期,通常会有烟雾释放,因此为了尽早的进行火灾预警,烟雾检测也很重要。鉴于以上所述,基于视频的烟火检测方法被提出。

目前的基于视频的烟火的检测方法主要有:利用火焰和烟雾的颜色特征进行检测,包括在RGB色彩空间中火焰的R分量的值要大于G和B分量的值并且R的值要大于特定阈值,烟雾主要呈现深灰色或者浅灰色,在HSV空间中,火焰的饱和度要大于特定阈值。申请号为CN201510141324.1的中国专利公开了一种通过对疑似烟雾区域的特征统计,利用预先设置的特征统计决策判断是否为烟雾,这些特征包括邻帧相似特征、空间相似特征、梯度密度特征以及颜色模型特征。申请号为CN201210273296.5的中国专利公开了一种基于边缘检测算子的火灾图像探测系统,对图像进行增强、滤波后经灰度拉伸提高图像的对比度后,利用边缘检测算子对单帧图像进行边缘检测,根据检测后的数据计算火焰特征参数。申请号为CN201110191805.5的中国专利公开了一种利用递归背景估计算法提取运动区域,然后根据混合高斯颜色模型提取火焰颜色特征,根据视频序列降采样提取时域特征,根据小波变换提取频域特征后判断是否符合火焰特征。申请号为201010276036. 4的中国专利通过提取前景的边缘然后判断边缘形状是否存在尖角来获取火焰的尖角特征,通过前景像素的亮度变化次数来获取火焰的闪烁特征,然后结合颜色特征、帧序列的图像相关性以及利用小波分解的方法进行图像高频能量检测来判断视频中是否存在火焰,通过周长的平方与面积的比值得到的烟雾的不规则特征、通过前景面积的不断增大来获得烟雾的扩散性特征,然后结合颜色特征、边缘能量减少特征、色彩饱和度特征判断视频图像中是否存在烟雾。

目前,现有技术存在以下缺陷:

(1)易漏报

现有技术中根据火焰的形态特征,比如根据圆形度、尖角特征判断是否为火焰,根据扩散性、向上运动、背景模糊等特征判断是否为烟雾的方法容易引起漏报,因为火焰和烟雾的大小形状是非常不固定的,变化大多数并不连续,很容易受到风吹和光照的影响,有时很难满足以上特征。

(2)易误报

现有技术中单独利用颜色特征结合少量的外形特征或者运动特征来判断是否存在烟火的方法,对运动外形不规则的情况,如人、树叶、阴影等非刚性物体活动,容易产生过敏误报。

(3)运算量大,硬件实现困难

现有技术中基于主运动方向积累检测烟火的方法容易引起较大的内存消耗,利用小波变换的频域特征检测烟火的方法需要较高的运算精度,硬件实现有局限性。

发明内容

为弥补现有技术的不足,本发明提供一种基于视频分析的烟火检测方法及装置,通过对实时视频中的火焰和烟雾的静态特征和动态特征分析来检测烟火并进行告警。

本发明是通过如下技术方案实现的:

一种基于视频分析的烟火检测方法,其特殊之处在于:

包括以下步骤:

(1)视频图像数据采集

输入的原始视频数据可以是摄像机实时采集的视频,也可以是已保存好的视频文件;

(2)视频图像预处理

对输入的图像进行缩放、色彩空间转换预处理;

(3)前景目标提取

对视频帧序列进行背景建模后提取运动目标,根据混合高斯背景建模、背景统计模型、码本背景模型及背景差分法中的一种或几种方法相结合的方式进行背景建模后提取运动目标;

(4)火焰静态特征检测

所述火焰静态特征为火焰的颜色、亮度、饱和度特征,通过识别运动前景区域中的每个像素是否符合所述静态特征,得到每帧图像运动区域中的疑似火焰区域;

(5)火焰动态特征检测

所述火焰动态特征包括火焰形状变化特征、火焰面积变化特征和火焰亮度变化特征;

火焰形状变化特征:通过计算运动前景区域的周长与面积之比得到运动目标的形状特征p_la,然后计算连续两帧运动前景的形状变化特征c_pla;

火焰面积变化特征:通过计算相隔N帧图像的疑似火焰区域面积变化量得到火焰面积变化特征;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于济南中维世纪科技有限公司,未经济南中维世纪科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710017811.6/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

同类专利
  • 一种显示界面场景识别方法、终端及计算机可读存储介质-201910544639.9
  • 廖松茂 - 努比亚技术有限公司
  • 2019-06-21 - 2019-11-12 - G06K9/32
  • 本发明公开了一种显示界面场景识别方法、终端及计算机可读存储介质,该方法通过获取待识别显示界面,根据预设目标识别方式对待识别显示界面进行识别,以确定待识别显示界面的场景,解决了现有现有终端不会对显示界面的内容进行识别的问题,本发明还公开了一种终端及计算机可读存储介质,通过实施上述方案,会根据预设目标识别方式对待识别显示界面的内容进行识别,并根据识别的内容确定待识别显示界面的场景,从而可以基于待识别显示界面的场景进行功能的扩展,提升了用户体验满意度。
  • 车牌识别模型训练方法、车牌识别方法及装置-201910691469.7
  • 邵帅;张沁怡 - 北京迈格威科技有限公司
  • 2019-07-29 - 2019-11-12 - G06K9/32
  • 本公开提供了一种车牌识别模型训练方法、车牌识别方法及装置。其中车牌识别模型训练方法包括:输入步骤,将一个或多个具有多个字符的车牌图像输入模型;输出步骤,通过模型,输出得到每个车牌图像的每个字符的分类损失值和/或识别结果;困难字符确定步骤,基于字符的分类损失值和/或识别结果,确定字符中的困难字符;回传步骤,将困难字符的分类损失值进行回传,忽略其余字符的分类损失值;更新模型参数步骤,根据回传的困难字符的分类损失值,更新模型的模型参数。通过确定困难字符,使得训练更侧重于难度更大的样本,对困难样本做针对性的更大量的训练,从而使其提高对困难样本的识别能力,提高训练效果,降低训练成本。
  • 一种无人机地面运动小目标实时检测系统及方法-201910778929.X
  • 牛文龙;彭晓东;樊铭瑞;王鹤群 - 中国科学院国家空间科学中心
  • 2019-08-22 - 2019-11-12 - G06K9/32
  • 本发明公开了一种无人机地面运动小目标实时检测系统及方法,所述系统包括:可变焦相机和微型计算平台;所述可变焦相机,用于拍摄视频图像,还用于根据变焦指令进行变焦,拍摄目标视频图像;所述微型计算平台,包括CPU处理器和GPU处理器;所述CPU处理器,用于执行下述步骤:从视频图像中检测若干个运动小目标;计算每一个检测出的目标的重心相对于原点的位置;选择一个目标,根据该目标在图像中的位置计算其实际空间中相对于相机的坐标位置,向无人机控制系统发出姿态调整指令,同时向可变焦相机发送变焦指令;所述GPU处理器,用于执行下述步骤:将目标视频图像输入预先训练好的深度神经网络,输出所识别到的目标种类和概率,并对目标进行轮廓圈选。
  • 图片处理方法、电子装置及存储介质-201810183143.9
  • 王健宗;王义文;刘奡智;庞烨;肖京 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2018-03-06 - 2019-11-12 - G06K9/32
  • 本发明提供了一种图片处理方法,包括:对样本图片库进行训练,得到带有标记框的样本图片及不带有标记框的样本图片的归类函数;基于归类函数计算原始图片的归类值,若该归类值满足第一预设条件,则判定该原始图片中包括采用所述预设颜色绘制的标记框;将原始图片从RGB空间转换到HSV空间,得到HSV图片;根据所述预设颜色在HSV空间中的取值范围,设定二值化阈值,对所述HSV图片中每个像素进行二值化处理,得到二值化图片;从二值化图片中提取目标轮廓的位置信息,根据所述位置信息对原始图片进行裁剪得到标记框对应的局部图片。本发明还提供一种电子装置及存储介质。利用本发明可以快速准确地从所述原始图片中裁剪出标记框对应的局部图片。
  • 一种基于相对位置的车辆部件检测方法和系统-201710234936.4
  • 桑农;吴建雄;陈友斌;高常鑫;王永忠;张明文;苏伟 - 华中科技大学;湖北微模式科技发展有限公司
  • 2017-04-11 - 2019-11-12 - G06K9/32
  • 本发明公开了一种基于相对位置的车辆部件检测方法和系统,其中方法的实现包括离线训练和在线检测部分,离线训练部分包括:采集车辆样本图像,提取样本车辆部件的样本感兴趣区域的相对位置;利用相对位置建立高斯模型,得到先验信息,利用先验信息更新样本感兴趣区域在快速卷积神经网络中的原始得分,由此得到训练好的相对位置网络;在线检测部分包括:输入车辆图像,提取车辆部件的感兴趣区域,将感兴趣区域输入相对位置网络得到感兴趣区域的得分,得分最高的感兴趣区域为车辆部件目标区域。本发明基于车辆部件的相对位置信息进行车辆部件检测显著提高了车辆部件检测的可靠性,进一步增强了车辆部件检测的准确性。
  • 一种基于深度学习的水尺识别方法-201910536834.7
  • 林峰;奚能业 - 浙江大学
  • 2019-06-20 - 2019-11-08 - G06K9/32
  • 本发明公开了一种基于深度学习的水尺识别方法,属于水位监测技术领域,包括:1)采集水尺图像数据;2)对水尺图像中的水尺进行定位;3)识别定位后的水尺图像的水面线,并对水面线以上的图像进行字符分割;4)识别分割的字符,并计算水位值。通过深度学习的目标检测算法实现对水尺的定位,并对定位结果进行部分调整;划分水上水下,再通过腐蚀操作和连通域相关的方法获得“E”字符的位置,之后根据位置关系,获得数字字符的位置;接着用深度学习中的图像分类算法识别分割出的字符;然后用线性拟合的方式校正识别结果,最后计算出水位值。
  • 一种基于深度学习的不规则文字识别装置和方法-201910688434.8
  • 赵朝阳 - 中科视语(北京)科技有限公司
  • 2019-07-26 - 2019-11-08 - G06K9/32
  • 一种基于深度学习的不规则文字识别装置,包括:存储器,用于存储指令和文字图像;处理器,配置为执行所述指令,以便:输入含有不规则文字的原始文字图像至神经网络模型;识别文字图像中文字并输出;其中所述神经网络模型包括:矫正子网络,用于对含有不规则文字的原始文字图像进行矫正,并输出矫正后的文字图像;识别子网络,与所述矫正子网络输出端连接,用于接收该矫正子网络所输出的文字图像,并识别该文字图像之中的文字。
  • 一种为物体检测模型生成预选框的方法-201910717090.9
  • 高岩;郝虹;姜凯;李朋 - 山东浪潮人工智能研究院有限公司
  • 2019-08-05 - 2019-11-08 - G06K9/32
  • 本发明特别涉及一种为物体检测模型生成预选框的方法。该为物体检测模型生成预选框的方法,首先根据物体检测模型的特征图和数据集物体矩形框确定模型的特征图预选框中心位置,然后根据特征图预选框中心位置和数据集物体矩形框横纵比生成预选框。该为物体检测模型生成预选框的方法,不仅能够减小预选框数量,还能使预选框位置的分布与物体实际位置分布相近,从而保证模型预测的物体位置的准确性。
  • 一种基于R-CNN的智能电表数值识别方法-201910798558.1
  • 向映红;杨旭;刘克恒;马智勇;蒋波;刘波;何小浪 - 国家电网有限公司;国网重庆市电力公司技能培训中心
  • 2019-08-27 - 2019-11-08 - G06K9/32
  • 本发明公布了一种基于R‑CNN的智能电表数值识别方法,离线训练,其采集大量的用摄像头已拍好的电表图片,并用图像预处理方法对这些电表图片样本进行预处理,再对样本添加标签以便于网络学习,所述标签设为表盘的读数值,得到用于识别表盘的网络;在线预测,其包括电表表盘位置区域提取,首先通过选择性搜索算法生成一系列候选区域;识别过程是将每个候选区域缩放好的图片输入到R‑CNN网络中进行特征提取,然后通过SVM网络识别候选区域图片是否为目标区域,即电表表盘区域,通过多层R‑CNN网络和全连接网络识别表盘信息,输出最终识别的电表读数。本发明提供的识别方法可以快速准确地识别电表读数,对电表图像的限制极小,实用性好。
  • 车牌检测数据的获取方法、装置、设备及存储介质-201910845481.9
  • 杨开平;李宇 - 重庆紫光华山智安科技有限公司
  • 2019-09-06 - 2019-11-08 - G06K9/32
  • 本申请提供一种车牌检测数据的获取方法、装置、设备及存储介质,涉及车牌识别技术领域。该方法包括:对待处理的车牌图片进行变换,得到变换后的所述车牌图片;将变换后的所述车牌图片放入预设图片中,并对所述预设图片中所述车牌图片的边缘位置进行处理,得到车牌检测图片;获取所述车牌检测图片中所述车牌图片的端点坐标;生成车牌检测数据,其中,所述车牌检测数据包括:所述车牌检测图片及所述车牌图片的端点坐标。相对于现有技术,避免了人工手动标记数据造成的人力浪费。
  • 一种基于边缘的识别、系统和方法-201580020031.6
  • 宋斌;马特恩·西迪基 - 河谷控股IP有限责任公司
  • 2015-02-16 - 2019-11-08 - G06K9/32
  • 提出了基于边缘的识别系统和方法。基于边缘像素的共圆从图像数据识别对象的边缘,并且基于识别出的边缘构建基于边缘的描述符。所述基于边缘的描述符以及额外感知度量被用于获得与所述基于边缘的描述符匹配的候选对象的列表。通过各种过滤过程和验证过程,误判候选对象被进一步从所述列表移除以确定最终候选对象。
  • 一种车辆定位方法、装置、设备及介质-201910542755.7
  • 范婷;杨金岭;张林;刘昭峰;侯鲁 - 山东中创软件工程股份有限公司
  • 2019-06-21 - 2019-11-05 - G06K9/32
  • 本发明公开了一种车辆定位方法、装置、设备及介质。该方法的步骤包括:当目标车辆经过预设区域时,获取由RSU微波天线接收到的OBU车辆信息,以及由摄像机抓拍到车牌号信息;其中,RSU微波天线以及摄像机均预先置于预设区域;判断OBU车辆信息与车牌号信息是否精确匹配;如果是,则将OBU车辆信息记录至后台服务器用于费用结算。本方法实现了在车辆行驶过程中对车辆的定位,进而便于根据车辆的定位信息相对准确且高效地计算并收取车辆通行费用。此外,本发明还提供一种车辆定位装置、设备及介质,有益效果同上所述。
  • 图像的处理方法、处理系统及计算机可读存储介质-201910565971.3
  • 曾志辉;欧阳一村;贺涛;许文龙;邢军华 - 深圳中兴网信科技有限公司
  • 2019-06-27 - 2019-11-05 - G06K9/32
  • 本发明提出了一种图像的处理方法、处理系统及计算机可读存储介质,其中,方法包括:对图像进行预处理,得到二值图像;获取二值图像中的矩形框;根据矩形框的高度确定文本高度;根据文本高度合并矩形框,得到矩形框行;根据文本高度组合矩形框行,得到富文本行;提取富文本行的图像;匹配富文本行的图像和类别识别模型,识别富文本行的图像中矩形框行的类别;根据矩形框行的类别更新富文本行。通过上述方法,能够一次性检测出图像中信息的不同类型,同时确定不同类型的信息所在的位置并进行分离,便于后续对图像信息进行识别,把复杂的图像处理问题转换为简单的数值计算问题,有效提升检测效率,实用性高。
  • 信用证审核终端-201910699442.2
  • 钟玉兴;文会娴;聂雪琴;张炜 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2019-07-31 - 2019-11-05 - G06K9/32
  • 本发明实施例公开了一种信用证审核终端,该信用证审核终端包括:OCR识别处理单元,用于识别并提取出信用证文本图像中的结构化数据,其中所述结构化数据包括:条款以及条款对应的条款项;智能审证单元,用于根据训练好的软条款识别模型对所述结构化数据进行软条款识别,得到软条款识别结果,其中,所述软条款识别模型为采用训练样本对预设的机器学习模型进行训练得出,所述训练样本为在用于模型训练的信用证结构化数据上标注出各软条款对应的字段形成的训练样本。本发明解决了现有技术人工对信用证中的软条款进行识别时出现的识别准确性无法保证以及效率低的技术问题。
  • 基于语义增强卷积神经网络的视觉显著性检测方法-201910699533.6
  • 李建平;顾小丰;胡健;王晓明;张建国;赖志龙;娄泽宇 - 电子科技大学
  • 2019-07-31 - 2019-11-05 - G06K9/32
  • 本发明公开了一种基于语义增强卷积神经网络的视觉显著性检测方法,通过对经典模型VGG16进行改进,引入卷积层代替全连接层,能够更好的保存图像的细节信息;并且在卷积层后面加入BN层来加快网络的训练速度,同时为了解决网络的过拟合问题在所添加的卷积层之后添加了dropout层。在最后卷积层之后嵌入SENet网络单元来进一步提升网络性能增强特征的语义性。本发明能够解决传统方法无法提取图像深层特征的问题,同时可以加强图像的细节信息,并对提取的特征进行自适应的加权来减少在网络传播中图像主要特征信息的损失和噪声的干扰。本发明能够获得目标区域更加准确,噪声更少的视觉显著图。
  • 基于信息融合处理的汉字图像识别方法、装置及存储介质-201910706624.8
  • 刘晋;吕诗奇 - 上海海事大学
  • 2019-08-01 - 2019-11-05 - G06K9/32
  • 本发明提供一种基于信息融合处理的汉字图像识别方法,应用于图像识别技术领域,方法包括:获取待处理图像;采用卷积神经网络提取所述待处理图像的图像信息;采用长短时神经网络,根据所述图像信息进行预测,获取多个预测结果;对所述图像信息和所述多个预测结果进行融合,通过全连接网络对图像文字进行识别。此外,本发明还公开了一种基于信息融合处理的汉字图像识别装置及存储介质。应用本发明实施例,能够将图像文字识别和预测相结合,提高识别的准确率。
  • 一种基于变样本栈式自编码网络的模式识别方法-201811467778.8
  • 林琳;王芳;郭丰;钟诗胜 - 哈尔滨工业大学
  • 2018-12-03 - 2019-11-05 - G06K9/32
  • 一种基于变样本栈式自编码网络的模式识别方法,属于大数据模式识别领域。现有的模式识别方法在数据维度逐渐增高时,会出现模式识别精度和效率下降问题的问题。一种基于变样本栈式自编码网络的模式识别方法,一、通过变样本栈式自编码网络滤除高维空间样本中噪声,映射成低维空间去噪样本集合;二、利用步骤一获得的低维空间去噪样本集合对样本训练分类器进行训练,得到低维空间去噪样本集合中的典型样本集合;三、基于步骤二获得的典型样本集合,采用逆映射到高维空间获得高维空间典型样本集合,并利用待测试样本与高维空间典型样本集合的相似度识别方法进行模式识别,完成待测试样本的类别判定。本发明与其它算法进行对比,提高了分类准确率。
  • 一种基于直线拟合的集装箱轮廓定位方法-201610403840.1
  • 高飞;李定谢尔;汪韬;葛一粟;徐云静;卢书芳;肖刚 - 浙江工业大学
  • 2016-06-07 - 2019-11-05 - G06K9/32
  • 本发明涉及一种基于直线拟合的集装箱轮廓识别方法,它用安装在吊具上的摄像头采集下方集装箱相对两侧的图像,利用集装箱锁孔粗定位和跟踪方法获得集装箱图像上下锁孔的粗定位区域,并采用图割算法分离前景与背景,得到上下锁孔的二值化轮廓图像,二值化轮廓图像设置两个矩形区域等步骤,最后利用基于双目视觉技术将C1,C2,C3,C4点的像素坐标转换为以吊具为参照物建立的坐标系下的世界坐标,然后将这四个世界坐标点按逆时针或顺时针排序,四个点构成一个四边形即为集装箱轮廓,由此实现集装箱轮廓的定位。本发明通过采用上述技术,有效地解决锁孔图像在边缘提取存在干扰点、Hough直线效果不佳等不足。
  • 目标检测方法及装置-201510510563.X
  • 任国林 - 南京新索奇科技有限公司
  • 2015-08-19 - 2019-11-05 - G06K9/32
  • 本发明涉及一种目标检测方法及装置,所述方法包括:对当前帧图像进行预处理,得到当前帧灰度图像;获取动态背景和参考背景;对所述当前帧灰度图像和所述动态背景进行背景差分处理,得到第一差分图像;对所述第一差分图像进行图像分割处理,并判断是否存在光照突变,如果是,则利用所述参考背景进行动态背景更新;将所述当前帧灰度图像和更新后的动态背景进行背景差分处理及图像分割处理,得到动态前景图像;判断所述动态前景图像是否存在虚假前景,如果否,则对所述动态前景图像进行图像后处理,得到运动目标。本申请提供的目标检测方法及装置,计算量小,光照突变处理能力强,静止目标判定可控。
  • 图像字符识别模型生成和竖列字符图像识别方法和装置-201610772101.X
  • 谢术富;肖航 - 百度在线网络技术(北京)有限公司
  • 2016-08-30 - 2019-11-05 - G06K9/32
  • 本发明实施例公开了图像字符识别模型生成和竖列字符图像识别方法和装置。图像字符识别模型生成方法包括:生成旋转行字符训练样本,其中,所述旋转行字符训练样本包括:旋转行字符图像以及与所述旋转行字符图像对应的预期字符识别结果,所述旋转行字符图像中的各字符单元与标准行字符图像中各字符单元相差90度;使用所述旋转行字符训练样本对设定神经网络进行训练,生成图像字符识别模型。本发明实施例的技术方案克服了难以直接利用已有的行字符图像来训练竖列字符图像识别模型的技术缺陷,实现了对竖列字符的高效识别。
  • 一种场景文本检测结果的评估方法-201910517849.9
  • 刘崇宇;金连文;刘禹良;谢乐乐 - 华南理工大学
  • 2019-06-14 - 2019-11-01 - G06K9/32
  • 本发明公开了一种场景文本检测结果的评估方法,该方法分别将预测框在原标注框的占比以及目标文本标注框在预测框的占比作为判定因素,根据这些因素计算检测文本框的召回率和准确率以及调和平均数。与之前的方法相比,在进行文本检测结果评估的时候,该方法考虑到了召回文本框是否能包含完整的文本信息以及检测框之间的紧凑性等问题,而且也将不同检测框和原标注框的紧密程度考虑在内。本方法也针对数据标注标准不一致(有些文本是行级别标注,有些则是单词级别标注)导致结果评估不公正的问题提出了更好的解决方案。本发明能够更加科学地去评估一个场景文本检测器的性能,而且也对检测模型的改进有很大的指导意义。
  • 身份证图像获取方法、装置、电子设备及存储介质-201910625819.X
  • 姚栖;彭菲;黄磊;冯思博 - 汉王科技股份有限公司
  • 2019-07-11 - 2019-11-01 - G06K9/32
  • 本申请公开了一种身份证图像获取方法,属于图像处理技术领域,用于解决现有技术中从采集的图像中获取身份证图像时受图像采集、环境杂质以及光照,以及背景杂质的干扰,导致身份证图像定位精度低的问题。所述方法包括:通过级联神经网络确定目标图像中的身份证定位框信息、身份证分类结果和身份证关键点信息;若所述身份证分类结果指示所述身份证定位框信息中包括身份证图像,则根据所述身份证关键点信息,在所述目标图像中添加身份证轮廓线;对包含所述身份证轮廓线的所述目标图像进行图像处理,确定所述目标图像中的身份证图像。本申请公开的身份证图像获取方法通过结合机器学习和图像处理技术,有助于提升获取身份证图像的精度,便于广泛应用。
  • 一种车牌识别训练数据的合成方法-201910671343.3
  • 史天永;翁增仁 - 福建博思软件股份有限公司
  • 2019-07-24 - 2019-11-01 - G06K9/32
  • 本发明涉及一种车牌识别训练数据的合成方法,它包括以下步骤:S1.创建一张背景图像;遍历背景图像中的每一个像素,各像素都有随机概率p1在背景图像上生成不同的基础要素图案;S2.从车身图像数据库中随机选出一张车身图像,从选取的车身图像中随机裁剪出局部车身图像,将背景图像和局部车身图像合并形成复合图像;S3.在复合图像上随机选取区域绘制车牌图像。本发明的优点在于:本发明的车牌识别训练数据的合成方法具有经济、高效和量大的优点,解决了传统的人工数据收集方法中的耗费人力物力、效率低下的问题,能快速为车牌识别深度学习模型提供了无限的训练数据。
  • 一种基于集聚交叉熵损失函数的序列识别方法-201910517854.X
  • 黄耀雄;金连文;谢泽澄;朱远志;刘禹良;谢乐乐 - 华南理工大学
  • 2019-06-14 - 2019-10-29 - G06K9/32
  • 本发明公开了一种基于集聚交叉损失函数的序列识别方法,包括以下步骤:下载自然场景文本识别数据作为测试集,并使用开源代码合成的自然场景文本的数据作为训练数据;采集自然场景下的图片,并对所述图片进行等比例放缩操作;统计所述图片中的标签出现的字符类别、所述字符类别出现的次数;通过监督网络预测所述自然场景文本数据的字符类别、所述字符类别出现次数,将自然场景文本数据与所述标签的差别的部分进行训练;把步骤A中的自然场景文本识别数据、步骤C中的标签数据输入到预先设计好的网络中进行训练;输入测试数据到已训练完成的网络中,最后得到图片的识别结果;本发明对弯曲排列文本具有很高的鲁棒性和有效性。
  • 一种基于深度学习的太赫兹图像识别方法及系统-201910621428.0
  • 罗美林;郭林;胡其枫;卜伟华;张华坤;唐红强;查文锦;汪潮 - 博微太赫兹信息科技有限公司
  • 2019-07-10 - 2019-10-29 - G06K9/32
  • 本发明公开了一种基于深度学习的太赫兹图像识别方法及系统,属于太赫兹图像识别技术领域,包括以下步骤:S1:设计并训练卷积神经网络;S2:检测太赫兹原始图像中的危险目标信息;S3:对目标信息进行结构化处理;S4:将图像信息显示出来。在所述步骤S1中,在对太赫兹原始图像存在的危险目标进行检测前将所述卷积神经网络的权重文件载入检测设备。本发明实现了自动、高效的检测过程,有效地提高了安检速度和精度,可大大减少人工判图的时间,能够减少工作人员的数量;能够对大量信息进行有效过滤,保留有效信息,剔除冗余报警信息,将完整且简洁的检测结果显示,有效减少工作人员的工作量。
  • 一种抄表设备和智能电表-201910768049.4
  • 郭银波;柳涛;荚庆 - 软通动力信息技术有限公司
  • 2019-08-20 - 2019-10-29 - G06K9/32
  • 本发明实施例公开了一种抄表设备和智能电表,所述抄表设备包括:传感器板,包括表盘摄像模块,用于拍摄获取包括表盘数字的表盘图像;主控板,通过传输接口与所述传感器板相连,用于接收所述表盘图像,并对所述表盘图像进行图像识别,以获取所述表盘数字。本发明实施例的技术方案,在抄表终端对包括表盘数字的表盘图像进行识别记录,实现了对智能表的用量数字精准,抄表过程便捷的远程抄表。
  • 基于图像的车牌定位方法及其系统-201510932550.1
  • 田飞;梁晓宇;王训平 - 广东安居宝数码科技股份有限公司
  • 2015-12-14 - 2019-10-29 - G06K9/32
  • 本发明提供一种基于图像的车牌定位方法及其系统,通过将包含车牌的原始图像的灰度图,按照灰度值大小划分为若干个分区,提取各分区的图像纹理,计算各分区的平均纹理灰度值,根据所述平均纹理灰度值对各分区的图像纹理进行二值化处理,根据二值化处理后的图像纹理定位所述原始图像中的车牌,因此,有针对性地对各个分区的图像纹理进行处理,实现在不影响正常情况的前提下,兼顾过曝、逆光等情况的车牌定位,从而提高车牌定位的准确度。
专利分类
×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top