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基于Mean Shift图像分割和支持向量机判决的候梯人数视觉检测系统
被引量：
12
1
作者
张宇洋
刘满华
韩韬
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期1079-1085,共7页
根据电梯群控系统的需求,提出了一种基于视觉检测技术获得候梯人数的新方法。考虑候梯人数检测系统的监测目标为候梯人群,而候梯人群的心理、建筑风格,摄像机的安装角度、复杂背景等因素均会影响到待识别模式的提取,故作者提出了以人体...
根据电梯群控系统的需求,提出了一种基于视觉检测技术获得候梯人数的新方法。考虑候梯人数检测系统的监测目标为候梯人群,而候梯人群的心理、建筑风格,摄像机的安装角度、复杂背景等因素均会影响到待识别模式的提取,故作者提出了以人体头部作为模式进行模式识别来检测候梯乘客的数量。该方法以Mean Shift图像分割算法和支持向量机(SVM)决策分类器为核心,考虑候梯人群图像采集角度、拍摄镜头的特殊性等对候梯人群头部进行精确识别,较为快速地得到了准确的识别结果。实验证明,该方法处理图像速度可保持在每幅图片2s以内,准确率超过80%,满足了电梯群控系统的需求。由于能够使电梯群控系统获得稳定可靠的输入参数,从而提高了电梯群的运送效率。
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关键词
视觉检测
Mean
Shift图像分割
支持向量机决策分类
人数检测
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职称材料
面向特定目标自识别的交通图像语义检索方法
被引量：
7
2
作者
赵一
段兴
+1 位作者
谢仕义
梁春林
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第2期553-560,共8页
为了从海量的道路交通图像中检索出违反交通法规的图像,提出了一种特定目标自识别的语义图像检索方法。首先,通过交通领域专家建立交通领域本体及道路交通规则描述;然后,通过卷积神经网络(CNN)对交通图像的特征进行提取,并结合改进的支...
为了从海量的道路交通图像中检索出违反交通法规的图像,提出了一种特定目标自识别的语义图像检索方法。首先,通过交通领域专家建立交通领域本体及道路交通规则描述;然后,通过卷积神经网络(CNN)对交通图像的特征进行提取,并结合改进的支持向量机决策树(SVM-DT)算法对图像特征进行分类的策略,对交通图像中的特定目标及目标间空间位置关系进行自动识别,并映射成为相应的本体实例及其对象之间的关联关系(规则实例);最后,利用本体实例和规则实例,通过推理得到语义检索结果。实验结果表明,相比关键字和本体交通图像语义检索方法,所提方法具有更高的准确率、召回率和检索效率。
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关键词
交通领域本体
图像语义检索
语义推理
支持
向量
机
决策
树
分类
目标识别
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职称材料
题名
基于Mean Shift图像分割和支持向量机判决的候梯人数视觉检测系统
被引量：
12
1
作者
张宇洋
刘满华
韩韬
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期1079-1085,共7页
基金
国家教育部博士点基金资助项目(No.20090073120019)
文摘
根据电梯群控系统的需求,提出了一种基于视觉检测技术获得候梯人数的新方法。考虑候梯人数检测系统的监测目标为候梯人群,而候梯人群的心理、建筑风格,摄像机的安装角度、复杂背景等因素均会影响到待识别模式的提取,故作者提出了以人体头部作为模式进行模式识别来检测候梯乘客的数量。该方法以Mean Shift图像分割算法和支持向量机(SVM)决策分类器为核心,考虑候梯人群图像采集角度、拍摄镜头的特殊性等对候梯人群头部进行精确识别,较为快速地得到了准确的识别结果。实验证明,该方法处理图像速度可保持在每幅图片2s以内,准确率超过80%,满足了电梯群控系统的需求。由于能够使电梯群控系统获得稳定可靠的输入参数,从而提高了电梯群的运送效率。
关键词
视觉检测
Mean
Shift图像分割
支持向量机决策分类
人数检测
Keywords
computer vision detection
Mean Shift image segmentation
Support Vector Machine （SVM） classification
people counting
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
面向特定目标自识别的交通图像语义检索方法
被引量：
7
2
作者
赵一
段兴
谢仕义
梁春林
机构
广东海洋大学数学与计算机学院
湛江湾实验室南海渔业大数据中心
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第2期553-560,共8页
基金
南方海洋科学与工程广东省实验室自主立项重大项目(ZJW-2019-08)
广东海洋大学创新强校重大科研项目(GDOU2017052501)~~
文摘
为了从海量的道路交通图像中检索出违反交通法规的图像,提出了一种特定目标自识别的语义图像检索方法。首先,通过交通领域专家建立交通领域本体及道路交通规则描述;然后,通过卷积神经网络(CNN)对交通图像的特征进行提取,并结合改进的支持向量机决策树(SVM-DT)算法对图像特征进行分类的策略,对交通图像中的特定目标及目标间空间位置关系进行自动识别,并映射成为相应的本体实例及其对象之间的关联关系(规则实例);最后,利用本体实例和规则实例,通过推理得到语义检索结果。实验结果表明,相比关键字和本体交通图像语义检索方法,所提方法具有更高的准确率、召回率和检索效率。
关键词
交通领域本体
图像语义检索
语义推理
支持
向量
机
决策
树
分类
目标识别
Keywords
traffic ontology
image semantic retrieval
semantic reasoning
Support Vector Machine Decision Tree(SVM-DT)classification
object recognition
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Mean Shift图像分割和支持向量机判决的候梯人数视觉检测系统
张宇洋
刘满华
韩韬
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
12
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职称材料
2
面向特定目标自识别的交通图像语义检索方法
赵一
段兴
谢仕义
梁春林
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020
7
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职称材料
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