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[发明专利]一种基于增量误差计算的行人检测器训练方法及系统-CN202010010662.2有效
发明人： 傅红普;刘晴 -专利权人：中南大学;湖南第一师范学院
申请日： 2020-01-06 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增量误差计算的行人检测器训练方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤1：构建训练集；步骤2：权重与决策桩序号初始化；步骤3：构建有序特征值数组集合和伴随权重数组集合；步骤4：计算误差数组集合和极性数组集合；步骤5：获得最小误差数组；步骤6：设置决策桩；步骤7：按照决策桩更新样本的权重，更新决策桩序号；步骤8：判断决策桩序号是否超过设定的上限值，若未超过，返回步骤3，否则，利用所有决策桩构建行人检测器。使用增量式误差计算获取误差数组集合，将误差计算的复杂度由O(n)降低为O(1)，加快了行人检测器的训练速度。
一种基于增量误差计算行人检测器训练方法系统

[发明专利]一种风机叶片结冰检测方法、系统、介质及设备-CN202210755770.1在审
发明人：满君丰;王非凡;王靛;胡凯凯;陈亚楠;杨恒伏;傅红普;周文健 -专利权人：湖南第一师范学院
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于风力发电技术领域，公开了一种风机叶片结冰检测方法、系统、介质及设备，所述风机叶片结冰检测方法包括在XGBoost算法的基础上结合tri‑training三体训练法半监督学习算法，合理运用标签不准确的数据；根据专家知识在原有特征基础上构建新的特征，采用Pearson相关系数为模型进行特征筛选，选择Focal Loss作为算法迭代更新的损失函数。本发明通过剔除掉非结冰因素导致风机限功运行的样本点，提高了模型的准确率和泛化性能。本发明融合了新的特征，采用Pearson相关系数对特征进行降维，降低了模型复杂度，提升了叶片结冰识别效率。
一种风机叶片结冰检测方法系统介质设备

[发明专利]一种基于二分查找的行人检测器训练方法及系统-CN201911327347.6有效
发明人： 傅红普;刘晴 -专利权人：中南大学;湖南第一师范学院
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二分查找的行人检测器训练方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤1：构建样本训练集；步骤2：权重与决策桩桩号初始化；步骤3：构建有序特征值数组集合和伴随权重数组集合；步骤4：计算误差数组集合和极性数组集合；步骤5：获得最小误差数组；步骤6：利用最小误差数组中的最小误差，设置决策桩；步骤7：按照决策桩更新样本的权重，更新决策桩桩号；步骤8：判断决策桩桩号是否超过设定的最大桩号，若未超过，返回步骤3，否则，利用所有决策桩构建用于行人检测的检测器。使用变种二分查找获取最小误差数组，将查找操作的复杂度由O(n)降低为O(logn)，加快了行人检测器的训练速度，且保持检测器性能不降低。
一种基于二分查找行人检测器训练方法系统

[发明专利]一种基于低维方向梯度直方图的行人检测方法-CN201710147658.9有效
发明人： 傅红普;邹北骥;刘晴 -专利权人：中南大学;湖南第一师范学院
申请日： 2017-03-13 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于低维方向梯度直方图的行人检测方法，包括以下步骤：步骤1：提取训练样本的低维方向梯度直方图ELHOG特征；步骤2：利用训练样本的低维方向梯度直方图ELHOG特征和线性核函数构造支持向量机SVM分类器；步骤3：计算每个候选样本的低维方向梯度直方图ELHOG特征；步骤4：利用步骤2构造的SVM分类器对每个候选样本的低维方向梯度直方图ELHOG特征进行识别以得到行人检测结果。该方法将特征提取中减弱区域量化走样的措施由块区域重叠替换为将块区域之外紧邻的细胞区域纳入位置线性插值范围。从而，本发明所述的行人检测方法相对于基于标准HOG的方法计算负荷大大降低，使检测速度大大提高了。
一种基于方向梯度直方图行人检测方法

[发明专利]一种车载电子设备控制装置及方法-CN201910731334.9在审
发明人：肖杰;曾玢石;赵晋琴;傅红普 -专利权人：湖南第一师范学院
申请日： 2019-08-08 - 公布日： 2019-11-08 - 主分类号： G06F21/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种车载电子设备控制装置及方法，包括装置本体，装置本体包括外壳体，外壳体安装在汽车中控平台上，外壳体前端面设有触摸显示屏，触摸显示屏上方安装有前置摄像头，触摸显示屏下方安装有麦克风，触摸显示屏左侧安装有多个功能按钮，触摸显示屏右侧安装有指纹识别芯片，外壳体内腔设有主控板，主控板上设有主控芯片、语音采集模块、语音控制模块、图像采集模块、存储模块、按键模块、显示模块、总线控制模块、加密传输模块、GPS定位模块、数据传输模块，本发明工作原理简单，能够实现对车载电子设备的智能化控制，控制效率高，而且不会造成数据泄露，安全性高。
触摸显示屏车载电子设备控制装置装置本体外壳体主控板数据传输模块图像采集模块语音采集模块语音控制模块指纹识别芯片总线控制模块外壳体内腔外壳体前端麦克风摄像头按键模块存储模块工作原理功能按钮加密传输控制效率数据泄露显示模块主控芯片智能化前置汽车

[发明专利]一种低维方向梯度直方图特征的提取方法-CN201710147660.6有效
发明人： 傅红普;邹北骥;刘晴 -专利权人：湖南第一师范学院;中南大学
申请日： 2017-03-13 - 公布日： 2019-09-06 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种低维方向梯度直方图特征的提取方法，包括如下步骤：步骤1，计算整幅图像或者图像窗口中每个像素的梯度；步骤2，对图像窗口进行区域划分；步骤3，对块区域及其紧邻细胞区域中像素的梯度值在细胞区域之间进行位置线性插值；步骤4，计算细胞区域的方向梯度直方图；步骤5，计算块区域的方向梯度直方图；步骤6，计算图像窗口的方向梯度直方图特征。通过将减弱区域量化走样的措施由块区域重叠替换为将块区域之外紧邻的细胞区域纳入位置线性插值范围，该方法取消了块区域部分重叠，能提取出维度低得多的方向梯度直方图HOG特征。通过块内块外不同权重的高斯平滑，进一步减弱了区域量化走样。
一种方向梯度直方图特征提取方法

[实用新型]一种蓝牙防丢婴儿车-CN201820693289.3有效
发明人： 傅红普;唐姣;谭青;周燕婷 -专利权人：湖南第一师范学院
申请日： 2018-05-10 - 公布日： 2018-12-14 - 主分类号： B62B9/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种蓝牙防丢婴儿车，属于婴儿车技术领域，该婴儿车包括车架、前车轮、后车轮、推杆和婴儿座椅，推杆与车架连接，婴儿座椅固定于推杆下部，前车轮与车架转动连接，还包括蓝牙防丢器、滑板和放置装置，蓝牙防丢器固定于车架上且与手机app软件蓝牙连接，滑板前端与车架固定，后端与后车轮转动连接，放置装置固定于滑板前端的上表面，放置装置包括置物仓，置物仓内部设有第一腔室和第二腔室，第一腔室和第二腔室通过隔板隔开，且第一腔室用于放置大件物品或较贵重物品，第二腔室用于放置小件物品或活动性较大的常用物品，解决了现有婴儿车功能较单一的问题，防止婴儿丢失。
婴儿车车架蓝牙推杆第二腔室第一腔室放置装置滑板婴儿座椅转动连接防丢器后车轮前车轮置物仓活动性本实用新型大件物品贵重物品蓝牙连接小件物品隔板隔上表面手机婴儿

[实用新型]一种用于防丢的蓝牙智能挂件-CN201820693295.9有效
发明人： 傅红普;谭青;唐姣;周燕婷 -专利权人：湖南第一师范学院
申请日： 2018-05-10 - 公布日： 2018-12-14 - 主分类号： G08B21/24 文献下载
摘要：本实用新型公开一种用于防丢的蓝牙智能挂件，包括本体、蓝牙电子模块和挂扣组件，所述蓝牙电子模块设于所述本体内部，所述本体上端设有安装槽，所述安装槽的两侧壁上设有通孔，所述挂扣组件包括弹簧、按钮和扣体，所述扣体包括第一扣杆和第二扣杆，所述第一扣杆和第二扣杆的中部通过转轴连接，所述第一扣杆和第二扣杆的上半部分弯曲共同形成扣环，所述第一扣杆和第二扣杆的下端分别与弹簧的两端连接，所述弹簧设于所述安装槽中且长度方向与所述安装槽的两侧壁上的通孔的连线方向一致，两个所述按钮分别穿过所述安装槽的两侧壁上所设的通孔且分别与所述第一扣杆和第二扣杆的下端连接。与现有技术相比，本实用新型操作方便，整体结构稳定性较好。
扣杆安装槽蓝牙两侧壁弹簧通孔本实用新型电子模块挂扣组件按钮挂件扣体下端部分弯曲方向一致转轴连接上端智能扣环连线穿过

[发明专利]一种利用图像边界信息和区域连通性的显著对象检测方法-CN201510013897.6有效
发明人：邹北骥;刘晴;陈再良;胡旺;傅红普 -专利权人：中南大学
申请日： 2015-01-12 - 公布日： 2017-11-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种利用图像边界信息和区域连通性的显著对象检测方法，通过对待检测的图像进行超像素分割，利用超像素的平均Lab颜色特征向量和超像素的空间拓扑关系构建三个无向加权图，计算每个超像素到图像边界的最短路径，获取三个显著图，将三个显著图相乘得到最终的显著图，完成显著对象的检测；利用超像素的局部上下文信息对显著值进行修正，从而提高了显著对象检测的精度，进一步降低背景区域的显著性；此外，采用逻辑斯蒂回归器对根据不同连通性计算得到的修正后的显著图进行特征整合，得到最终的在显著对象区域均匀高亮的显著图。本方法能够快速的将显著对象区域高亮，并且能够降低背景中高对比度区域的误检率。
一种利用图像边界信息区域连通性显著对象检测方法

[发明专利]一种使用聚合通道特征和软级联分类器的行人检测方法-CN201410150661.2有效
发明人：邹北骥;傅红普;王磊;粱毅雄;陈再良;朱承璋;刘晴;乃科 -专利权人：中南大学
申请日： 2014-04-15 - 公布日： 2017-03-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种使用聚合通道特征和软级联分类器的行人检测方法，包括以下步骤步骤1获取图像，并对图像进行预处理构成图像金字塔；步骤2从图像金字塔中提取聚合通道特征金字塔；步骤3在聚合通道特征金字塔上按照设定的步长滑动检测窗口，获得检测块；步骤4使用已训练好的多个软级联分类器将步骤3获得的检测块依次分类为含有行人或不含行人的检测块；步骤5被分类为含有行人的检测块标记为行人候选窗口，并记录每个行人候选窗口的分类得分；步骤6去除重叠行人候选窗口；步骤7输出行人检测结果。聚合通道特征有效描述了行人类的外观共性。多个软级联分类器组成检测器的方式较好处理了训练数据不平衡问题，提高了检测能力。
一种使用聚合通道特征级联分类行人检测方法

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