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[发明专利]一种结合烟雾运动趋势和纹理特征的火灾检测方法-CN201911405413.7在审
发明人：苏宏业;马龙华;陆哲明;虞斌超 -专利权人：浙江中创天成科技有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合烟雾运动趋势和纹理特征的火灾检测方法，该方法首先采集火灾烟雾视频，构建训练视频集；然后构建由烟雾纹理特征深度网络、全连接网络和Softmax层构成的火灾视频烟雾检测模型，并通过提取HOG特征的方法计算训练视频集中火灾烟雾各方向上的运动剧烈程度以及整体趋势。然后将烟雾纹理特征深度网络输出的特征向量和HOG特征进行拼接，共同输入全连接网络中，输出判断火灾烟雾概率的置信度。将待测视频逐帧输入到火灾视频烟雾检测模型中，通过输出结果的置信度是否达到设定的阈值，来判断当前帧中有无火灾产生的烟雾。本方法能够很好的区分出自然界云雾与火灾烟雾的区别，并准确识别出火灾烟雾，提高了火灾烟雾识别的准确率。
一种结合烟雾运动趋势纹理特征火灾检测方法

[发明专利]一种基于视觉检测的基坑施工桩检测控制方法-CN201910836123.1有效
发明人：谢祥明;唐福来;李松明;席文欢;符利;路元;陈华平 -专利权人：广东水电二局股份有限公司
申请日： 2019-09-05 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于视觉检测的基坑施工桩检测控制方法，包括：步骤1，依据图像清晰度参数模型进行基坑施工桩图像选择；步骤2，将基坑施工桩图像帧分成n*n个图像块，利用相位信息的方法对每一所述图像块进行检测，用以检测出所述图像块内是否包含施工桩，找出所有包含施工桩的图像块；步骤3包括当前基坑施工桩图像帧与上一帧基坑施工桩图像相减，判定包含施工桩的图像块对应像素值有无变化；步骤4，根据基坑施工桩图像信息对施工桩状态进行判定。本发明的基坑施工桩检测控制方法显著的提高了检测效率和准确率，提高了检测智能化水平，较多的降低了不必要数据的计算，在检测准确度以及检测实时性方面大大增强，增强了实用性。
一种基于视觉检测基坑施工控制方法

[发明专利]SAR影像变化检测方法及装置-CN201610546305.1有效
发明人：史文中;邵攀 -专利权人：香港理工大学深圳研究院
申请日： 2016-07-12 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本发明适用于遥感领域，提供了一种SAR影像变化检测方法及装置，所述方法包括：对两期SAR影像进行预处理；根据预处理后的两期SAR影像生成差分影像；采用自适应距离的模糊局部信息C均值聚类算法，通过所述差分影像生成未变化类ωu的模糊隶属度函数Uu和变化类ωc的模糊隶属度函数Uc；采用模糊拓扑理论，根据所述未变化类ωu的模糊隶属度函数Uu将所述未变化类ωu划分为内部和模糊边界，以及根据所述变化类ωc的模糊隶属度函数Uc将所述变化类ωc划分为内部和模糊边界；分别对所述未变化类ωu和变化类ωc的内部和模糊边界中的像素进行去模糊化。本发明提高了SAR影像变化检测中模糊隶属度函数的准确性、模糊边界像素的分类精度，从而能够获得较优的SAR影像变化检测结果。
sar 影像变化检测方法装置

[发明专利]图像弱小目标检测方法、装置、设备及存储介质-CN201911382402.1在审
发明人：王松;文可钦;向思桦 -专利权人：成都英飞睿技术有限公司
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像弱小目标检测方法，包括获得当前帧的灰度图像；根据灰度图像的各个像素点的灰度值进行顶帽形态学滤波处理；根据进行顶帽形态学滤波后的灰度图像的各个像素点灰度值，进行背景建模，识别划分灰度图像的各个像素点中的前景点和背景点；对各个背景点进行聚类分析处理，将属于同一类的前景点划分至同一前景运动目标的目标框。本申请中通过顶帽形态学滤波对灰度图像中的背景噪声进行抑制，解决复杂背景噪声影响，再背景建模对目标像素点提取，降低虚警率，在信噪比较低的情况下，提高弱小目标的检测率，有利于图像跟踪技术的发展和应用。本申请还提供了一种弱小目标检测装置、设备以及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。
图像弱小目标检测方法装置设备存储介质

[发明专利]面向夜间环境下的背景减除方法-CN201710399189.X有效
发明人：王斌;曹峰银;吴芬;林俪 -专利权人：上海大学
申请日： 2017-05-31 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本公开内容涉及一种面向夜间环境下的背景减除算法，该方法包括接收用于AMBER的背景模型以及当前帧；利用LBSP算子并根据像素分类阈值将所述当前帧的像素位置分类为背景点类和前景点类；将所述前景点类进一步分类为感兴趣的目标以及闪烁像素；以及针对被分类为闪烁像素的像素位置学习关联区域并根据关联区域的学习结果动态更新所述像素分类阈值和所述背景模型的更新率。依据本公开内容的背景减除方法利用原AMBER背景减除方法中的背景模型并将LBSP算子引入像素分类阶段，进而通过学习关联区域并利用学习结果动态调整特定的像素位置及其周边的像素位置的像素分类阈值及背景模型的更新率，从而使得应用在夜间拍摄的视频序列中时能够获得更为精确的检测结果。
面向夜间环境背景减除方法

[发明专利]基于双目视觉的自动消防水炮的火焰检测方法-CN201911353936.1在审
发明人：马胤刚;蒋辉;王明威 -专利权人：沈阳天眼智云信息科技有限公司
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双目视觉的自动消防水炮的火焰检测方法，首先，利用高清摄像机，获取监测区域的高清图像并查找疑似运动目标区域，然后，通过对疑似运动目标区域进行车辆特征提取实现每帧图像的运动目标跟踪，跟踪过程中，若监测到前后两帧图像中运动目标的位置坐标没有发生改变，则认定有运动目标由运动状态变为静止状态，并将运动目标所在的区域设为感兴趣区域，之后，利用红外摄像机，获取所述感兴趣区域的红外图像，并根据所述红外图像判断该区域是否为疑似火焰区域，若是，则对火焰进行特征提取并利用机器学习的方法对提取的火焰特征进行决策分析，识别火焰。该方法可以更加直观的解决了隧道内车辆火灾的问题，准确率更高，速度更快。
基于双目视觉自动消防水炮火焰检测方法

[发明专利]一种基于光流与k-means聚类的多学生起坐检测方法-CN201611030083.4有效
发明人：苏寒松;张敏;刘高华 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-11-15 - 公布日： 2020-03-31 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于光流和k‑means聚类的学生起坐检测方法，采集学生区域图像信息；对学生区域进行运动目标区域检测，用帧间差分法检测出图像中存在运动的区域，用连通域标记算法标记处运动目标区域模板；将运动目标区域模板与原图像叠加，并对运动目标区域进行光流运算，得出特征点的运动矢量；将光流分为向上的一组A和向下的一组B，并进行聚类处理；若同一个中心点连续出现达到一定的次数，则认为该目标发生起坐动作，至此，检测结束。与现有技术相比，本发明只用一台摄像机就可以检测学生的起坐，设备简单，易于安装；可适用于多种环境；本发明检测准确率高，实时性较好，可以达到上课需求；可以检测出多个学生同时起立的情况，更加实用。
一种基于 means 学生检测方法

[发明专利]一种深度图的背景更新方法-CN201911230183.5在审
发明人：李行;李杨;丁鹏飞;霍志坤;蒋桐;古峥 -专利权人：南京美基森信息技术有限公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本发明提供了一种深度图的背景更新方法。该方法在获取到每一帧深度图时，通过移动平均算法更新视差分布矩阵，这样得到的视差分布矩阵能够有效体现出每个像素点在一段时间内的视差分布情况。同时针对视差跳变情况，提出通过计算一段时间内的视差分布方差，或者统计一段时间内的视差跳变过大的比例，来判断某一像素点在一段时间内的视差是否稳定，用于判断此像素点的视差是否可靠，以此作为进行前景提取的依据。对于视差分布矩阵，通过提取可选的第二视差，以尽量规避因为视差跳变导致的错误前景问题。本方法计算量小，对环境变化的适应速度快，准确度高，有效解决了深度图视差跳变的问题。
一种深度背景更新方法

[发明专利]一种自适应的运动目标视觉检测方法-CN201710313268.4有效
发明人：郭建明;梅浪奇;刘清;谢兆青;路萍萍 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2017-05-05 - 公布日： 2020-03-10 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应的运动目标视觉检测方法，采用并行检测方式，对于输入的图像序列运用多个运动目标检测算法对其进行检测，根据检测结果估计真实的前景图像。通过分析比较前景估计图像与各检测结果的相似度，进而对前景估计时的各个权重参数进行自适应，实现复杂环境下运动目标的鲁棒检测。
一种自适应运动目标视觉检测方法

[发明专利]一种基于双背景差分的静止目标检测方法-CN201710404869.6有效
发明人：熊木地;刘丽娜;乔梦霞;佟彤 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2017-06-01 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双背景差分的静止目标检测方法，包括以下步骤：采集视频图像；构建背景模型；检测运动目标；建立纯背景视频图像；检测前景目标；检测静止目标。本发明利用改进的混合高斯模型进行背景建模，可应用于复杂场景中光照缓慢变化以及存在重复运动目标的背景的准确建模，尤其适用于光照和天气缓慢变化，或者运动目标速度比较快的状况；通过减化每个像素所建立的高斯分布函数的个数，减少了计算量，提高了实时性。本发明的前景目标提取采用背景差分法，其原理和算法设计简单，所得结果直接反映了前景目标的位置、大小和形状，能够得到比较精确的前景目标信息。本发明的静止目标检测采用双背景模型算法，复杂度较低，易于实现。
前景目标静止目标检测背景模型缓慢变化运动目标光照背景视频图像采集视频图像高斯分布函数混合高斯模型背景建模复杂场景速度比较算法设计重复运动差分法复杂度计算量实时性构建建模算法像素天气应用改进

[发明专利]运动目标的检测方法、装置和电子设备-CN201811521035.4在审
发明人：张修宝;沈海峰 -专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
申请日： 2018-12-12 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本申请提供了一种运动目标的检测方法、装置和电子设备；其中，该方法包括：根据待检测视频中各视频帧的顺序，从待检测视频中确定当前帧图像和当前帧图像对应的指定帧图像；根据当前帧图像与指定帧图像之间的相应像素点的像素值差，确定运动目标的检测区域；将检测区域对应的图像数据输入至预设的目标检测模型中，输出检测区域对应的初始检测结果；将初始检测结果映射至当前帧图像中，得到最终检测结果。本申请实施例通过两帧图像间的像素值差，可以得到运动目标较为粗糙的检测区域，从而缩小了目标检测模型的检测范围，提高了检测效率；同时检测区域中还剔除了大部分的静态目标，降低了对模型检测动态目标的干扰，从而提高了检测准确度。
帧图像检测区域检测运动目标初始检测目标检测像素值差视频图像数据输入电子设备动态目标检测结果静态目标两帧图像模型检测区域对应输出检测准确度视频帧像素点映射预设申请剔除粗糙

[发明专利]一种小车自动跟随和躲避目标的方法、系统及装置-CN201911007415.0在审
发明人：王振;邹洋;肖志康;洪柱 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2019-10-22 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本发明公开了一种小车自动跟随和躲避目标的方法，包括以下步骤：以小车为基础构建坐标系，并设置系统参数；置于小车上的摄像机实时获取小车前视图像，并将图像转换为灰度图像；对所述灰度图像进行滤波、开闭运算，然后对运算结果进行边缘提取，获得整个图像的边缘，通过帧间差分算法，识别和分离出所需跟随和所需躲避的目标，得到目标的边缘区域；根据边缘区域并利用形心定位法求得目标的外接矩形区域，计算其与小车外接矩形区域之间的相对位置，结合系统参数计算小车的运动轨迹和最佳位置；将运动轨迹转换成小车的运动控制指令，并控制小车运动到最佳位置，将结果实时输出显示。本发明可减少传感器的种类和数量，适应更多应用场景。
小车外接矩形区域边缘区域灰度图像最佳位置运动轨迹转换运动控制指令图像多应用场景边缘提取参数计算基础构建结合系统设置系统实时获取实时输出图像转换小车运动形心定位运动轨迹运算结果自动跟随帧间差传感器开闭滤波前视算法运算摄像机

[发明专利]一种桥梁防撞系统中的船舶检测方法-CN201710332263.6有效
发明人：张新征;洪升耿;刘新东;周曙;何信 -专利权人：暨南大学
申请日： 2017-05-12 - 公布日： 2019-12-24 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本发明公开了一种桥梁防撞系统中的船舶检测方法，包括以下步骤：采用张正友棋盘格标定法进行摄像机标定；图像获取与预处理；绘制虚拟航道；结合混合高斯背景法与三帧差分法检测运动前景；提取运动前景目标的特征值，作为训练深度神经网络DNN的样本数据；搭建、训练、测试深度神经网络DNN；根据完成训练的深度神经网络DNN对实时视频流中的船舶特征进行识别，标志运动船舶；根据标定结果，定时监测船舶航航行状况。本发明设计的基于GMM与三帧差分法的船舶检测方法，克服了传统方法中前景轮廓断裂、目标不完整的问题，利用前景船舶特征对深度神经网络DNN进行训练，可准确、智能地识别船舶，提高了船舶检测的精度、效率、实时性。
一种桥梁系统中的船舶检测方法

[发明专利]一种融合帧间差分法的ViBe鬼影抑制方法-CN201910855399.4在审
发明人：朱建鸿;张飞;于力革 -专利权人：江南大学
申请日： 2019-09-10 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合帧间差分法的ViBe鬼影抑制方法，属于图像、视频处理技术领域。所述方法同时采用ViBe算法与帧间差分法对视频序列进行处理；对被帧间差分法判为背景区域且被ViBe算法判为目标区域的像素点进行计数；设定阈值Th，当计数大于阈值Th时，判断该像素点为鬼影区域，加快背景更新速度，实现对鬼影区域的快速抑制，本发明针对采用ViBe算法与帧间差分法对视频序列处理结果进行相与后存在空洞、前景检测的准确度不高的问题，设定一个阈值，当被帧间差分法判为背景区域且被ViBe算法判为目标区域的像素点个数超过该阈值时加快背景更新速率，实现鬼影的快速消除，提高了前景检测的准确度。
帧间差分法鬼影算法像素点对视频序列准确度背景更新背景区域目标区域前景检测视频处理技术阈值时空洞图像融合

[发明专利]一种复杂地面背景下运动小目标检测方法-CN201910472884.3在审
发明人：张寅;蔡旭阳;闫钧华;苏恺;张琨;许祯瑜;侯平;吕向阳;马俊;范君杰 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-05-31 - 公布日： 2019-12-10 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂地面背景下运动小目标检测方法，包括提取稀疏光流点，计算背景运动估计矩阵；利用运动估计矩阵进行背景运动补偿，得到帧差图；对帧差图的前后多帧帧差进行融合，得到前后向运动历史图；对前后向运动历史图进行阈值处理，并基于区域生长法提取连通域，得到候选运动目标；对前后多帧的候选目标进行数据关联，得到多条运动轨迹；根据目标实际运动特性，计算每条轨迹的置信度得分；根据轨迹的置信度，对候选目标进行剔除和补全，得到最终的小目标检测结果。本发明提供的检测方法，针对复杂背景和小尺寸目标的运动目标检测问题，基于历史图进行侯选运动区域提取，融合前后多帧的运动信息，保障了检测的全面性、准确性和高精度。
多帧帧差矩阵候选目标运动历史小目标置信度检测背景运动补偿背景运动估计运动目标检测区域生长法复杂背景复杂地面候选运动检测结果数据关联稀疏光流运动估计运动轨迹运动区域运动特性运动信息阈值处理融合历史图连通域全面性剔除