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中国科学院深圳先进技术研究院专利：实时客流特征分析方法及系统
中国科学院深圳先进技术研究院 专利 实时客流 特征分析
2023/11/11
中国科学院深圳先进技术研究院专利：实时客流特征分析方法及系统
轻轨作为城市公共交通系统的重要组成部分,对其实现智能化的管理势在必行.针对城市轻轨定位系统要求精度高、实时强且易于安装等特点,本文提出一种基于全局−局部场景特征与关键帧检索的定位方法.该方法在语义信息的指导下,从单目相机获取的参考帧中提取区别性高的区域作为关键区域。
在实际应用中，Data Matrix二维条形码的解码效果会受到不均匀光照和复杂背景的影响。为此，提出一种层次化的Data Matrix实时解码方法。利用大津法将条码图像的前景和背景进行分割，得到二值化的条码图像，对其进行区域定位和精确定位。在此基础上，设计基于数字信号处理的二维条形码快速解码终端。实验结果表明，该解码方法具有较好的实时性和较高的鲁棒性。
传统基于样例的识别方法由于数据量大而难以应用于实时手势识别。为此，利用Haar小波可用于分解图像，保留细节部分而丢弃高频部分的特点，将视频序列中每一帧的图像尺寸降到不影响系统准确率的程度，同时降低识别过程的计算量。采用单摄像头在一个36个元素的美国手语手势集上进行实验，结果证明系统的有效识别速率可以提高到30 f/s且准确率几乎未变，可以满足实时性需求。
大范围液位实时自动跟踪测量系统
液位实时测量 模板匹配 钢尺刻度识别 钢尺刻线识别
2014/4/28
针对传统液位测量方法的精度低、速度慢、测量范围受限制等问题，设计了一套基于视觉图像处理的高精度、快速的液位自动测量系统，它适用于测量范围大、液位变化速度快的实时液位测量。该系统以CCD摄像机采集的液位和钢尺图像为基础，通过钢尺刻度识别、钢尺刻线及液位识别三大识别模块完成液位高度测量，根据液位高度反馈控制电机带动CCD相机跟随液位实现实时自动跟踪测量。为了提高算法的识别速度，增强算法的鲁棒性，该系统...
嵌入式盲人图标实时识别研究
盲人图标 模式识别 不变矩 神经网络
2010/2/21
利用嵌入式系统的特点，提出了一种基于DSP芯片的盲人图标实时识别系统，硬件上构建了系统的基本功能，软件上提出了一种基于不变矩和神经网络的盲人图标识别算法，实验结果表明该系统识别效率较高，识别速度较快，具有携带方便，能源消耗低，可移动性强等特点，满足实际使用的需要，具有一定的应用价值。
在增强现实系统中，以抛掷作为主要交互手段，必须要具备高效的动作识别和响应能力。从抛掷动作的特征入手，着重分析了它的速度变化规律。依据此规律，设计了滑动平均结合模糊综合评判的算法，实现了对抛掷动作的准确判断，和虚拟物体的起抛速度的精确计算。实验结果表明，系统不受抛掷速度和种类的限制，有很好的实时性。
基于视频的实时自动人体高度测量
人体高度测量 几何约束 实时测量
2009/9/8
怎样从视频出发准确实时地测量场景中运动人体的高度? 针对此问题, 本文提出了一种自动实时的人体高度测量方法. 该方法首先在视频序列中的每帧图像上提取一种新的头部特征点以及一种新的脚部特征点, 然后根据这些特征点建立约束方程求出近似的人体高度, 并同时在视频序列中跟踪双脚. 最后基于获得的双脚跟踪结果, 引入一条关于特征点所对应空间点的几何约束以进一步优化测量结果. 与过去的许多测量方法相比, 本文...
基于顺序统计滤波的实时语音端点检测算法
顺序统计滤波 子带频谱熵 语音识别
2009/9/8
针对嵌入式语音识别系统,提出了一种高效的实时语音端点检测算法. 算法以子带频谱熵为语音/噪声的区分特征, 首先将每帧语音的频谱划分成若干个子带, 计算出每个子带的频谱熵, 然后把相继若干帧的子带频谱熵经过一组顺序统计滤波器获得每帧的频谱熵, 根据频谱熵的值对输入的语音进行分类. 实验结果表明, 该算法能够有效地区分语音和噪声, 可以显著地提高语音识别系统的性能. 在不同的噪声环境和信噪比条件下...
基于红外照明的Adaboost实时人脸检测
自由立体显示 人脸检测 红眼效应
2009/8/19
针对高分辨率下人脸定位速度慢和鲁棒性差的问题，提出一种鲁棒的基于红外照明的Adaboost人脸定位方法。该方法使用近红外结构照明来得到眼睛的候选点，依据眼在脸部的相对固定位置得到人脸的候选窗口，使用级联的Real Adaboost算法定位出所有的人脸。实验结果显示，这种方法能有效提高定位速度和准确度，对一个640×480分辨率的连续视频，系统每帧人脸定位时间小于6 ms。
基于Adaboost算法的硬件实时人脸检测
硬件人脸检测 人脸识别 Adaboost算法
2009/4/29
实现一个硬件人脸检测系统，该系统工作频率为70 MHz，能够检测一幅256×256的图像中任意位置、任意大小和任意数目的人脸，检测速度为每秒35帧。系统的检测精度为85%，误检率为1.5×10-6。为实现高速人脸检测，在硬件系统架构上做出如下3点创新：实现积分图像和积分平方图像的硬件实时计算，弱分类器特征值计算的深流水线实现，采用并行多内存组织结构。
基于边缘轮廓特征的实时车型分类
智能交通 车型分类 实时性
2009/4/17
提出了一种车辆侧面轮廓特征的实时车型分类方法。该文动态地提取背景，通过软传感器的触发，根据当前帧与背景帧的差分图获取车辆侧面轮廓特征曲线，设计了一个基于侧面轮廓特征的车型分类器。该方法速度快、准确度高，能很好地应用在实时系统中。
基于小波与ART2网络的实时状态识别
优化递归小波 改进型ART2网络
2009/3/4
构造出一类用递推公式进行小波变换的小波基，提出此类小波的优化方法，对其时频特性进行了分析。针对传统ART2网络只利用了模式的相位信息而丢失了幅度信息和网络的性能依赖于样本的学习顺序等不足，提出了改进型ART2网络。对刀具AE信号进行递归小波分解，提取特征并应用于改进的ART2网络识别刀具状态。实验结果表明，递归小波能反映刀具状态信号的特征，且实时性好。改进的ART2网络更具鲁棒性，识别率为100%...