颜志国
- 作品数：37 被引量：65H指数：5
- 供职机构：公安部第三研究所更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信机械工程更多>>
- 复杂度和小波包变换在运动模式识别中的应用
- 2006年
- 传统的复杂度算法是对信号的时域信息进行处理,缺乏频域的丰富信息,不够稳健。在对信号进行小波变换频域分解后再采用复杂度算法提取信号的特征向量,并与仅仅采全时域单一复杂度特征的分类效果进行对比。结果证实了在子频段采用复杂度是一种有效的分类方法。
- 颜志国王志中胡晓
- 关键词：表面肌电小波包复杂度模式识别独立分量分析
- 基于广角枪机和多球机实现人脸识别的系统及方法
- 本发明涉及一种基于广角枪机和多球机实现人脸识别的系统及方法，系统包括广角枪机，用以在广角枪机图像中进行行人检测和行人空间位置的计算；数个球机，用以根据目标行人的位置由位置对应的球机对目标行人进行实时跟踪和人脸图像提取；服...
- 胡传平刘娜颜志国尚岩峰梅林刘云淮王文斐
- 文献传递
- 一种车标定位装置及方法
- 本发明公开了一种车标定位装置及方法，定位装置中视频采集模块、车牌定位模块、车标定位模块和输出模块，其通过视频采集模块采集到现实场景中的车辆视频，利用车标与车牌之间的位置关系进行车标的初定位，进而根据车标初定位区域的背景图...
- 胡传平孙明霞梅林齐力刘云淮徐小明徐磊谭懿先尚岩峰王文斐颜志国王建
- 文献传递
- 基于非线性尺度小波变换的表面肌电信号的分类被引量：8
- 2006年
- 表面肌电信号(SurfaceEMG,sEMG)是一种复杂的非线性非平稳信号。我们介绍了一种非线性尺度小波变换(Wavelettransformwithnonlinearscale,NWT)。由于NWT具有渐进缩短时间分辨率的特点,所以有利于从sEMG信号获得精确的时-频信息。首先,用NWT将sEMG信号(30组前臂内旋和30组外旋的sEMG信号)变换为强度分布(时频分布),然后,用由主成分分析获得的强度分布特征值构成特征向量,最后,用BP神经网络对两种信号模式的特征向量进行分类识别。结果表明与两种传统的时频分析方法相比,NWT能够获得较高的正确识别率,同时降低了神经网络计算的复杂度。
- 胡晓王志中任小梅颜志国王刚
- 关键词：表面肌电信号时频分析主成分分析BP神经网络
- 球机监控视频的结构化描述方法和系统
- 本发明公开了球机监控视频的结构化描述方法和系统，该方法包括以下步骤：首先通过对超大视野的物理背景建立初始模型，接着通过监控视频对物理背景模型局部动态进行更新形成高精度背景模型；最后利用背景模型辅助监控视频进行视频内容分析...
- 胡传平梅林段慧仙尚岩峰谭懿先颜志国王春
- 文献传递
- 基于Android操作系统实现轻量化视频结构化描述的系统及方法
- 本发明涉及一种基于Android操作系统实现轻量化视频结构化描述功能的系统，其中包括轻量化视频智能分析功能模块、语义网结构化表达功能模块、轻量化数据库存储功能模块。本发明还涉及一种基于该系统实现轻量化视频结构化描述的方法...
- 颜志国胡传平齐力梅林蔡烜吴炬赵锐孙明霞
- 文献传递
- 基于广角枪机和多球机实现人脸识别的系统及方法
- 本发明涉及一种基于广角枪机和多球机实现人脸识别的系统及方法，系统包括广角枪机，用以在广角枪机图像中进行行人检测和行人空间位置的计算；数个球机，用以根据目标行人的位置由位置对应的球机对目标行人进行实时跟踪和人脸图像提取；服...
- 胡传平刘娜颜志国尚岩峰梅林刘云淮王文斐
- 文献传递
- 基于Android操作系统实现轻量化视频结构化描述的系统及方法
- 本发明涉及一种基于Android操作系统实现轻量化视频结构化描述功能的系统，其中包括轻量化视频智能分析功能模块、语义网结构化表达功能模块、轻量化数据库存储功能模块。本发明还涉及一种基于该系统实现轻量化视频结构化描述的方法...
- 颜志国胡传平齐力梅林蔡烜吴炬赵锐孙明霞
- 现代社区管理中的物联网系统设计被引量：2
- 2011年
- 介绍了一种综合运用物联网技术的现代社区管理系统,采用RFID、传感器、智能图像分析、网络传输等信息技术,建设具有人口车辆动态实时管理功能的社区周界防护系统、智能对讲门禁、社区车辆出入口管理系统、社区智能视频分析系统、家庭管理综合应用系统,并实现社区管理信息与公安信息平台的对接。描述了几种先进的物联网技术在社区管理中的典型应用,包括周界激光雷达传感主动防护、RFID射频识别的社区出入口管理、智能视频传感器技术、家庭管理传感网络技术等。
- 吴轶轩汤志伟颜志国
- 关键词：物联网RFID社区管理
- 基于小波包熵的与动作相关表面肌电信号的分类被引量：10
- 2005年
- 目的:对与动作相关的表面肌电信号进行分类识别。材料与方法:与动作相关的表面肌电信号是从右手前臂肌群表面采集而来。用小波包变换将信号分解成16个等频带宽的的子空间。之后,计算每个子空间的相对小波包能量和每个信号的小波包熵。结果:正确识别率达到100%。结论:小波包熵能够作为与动作相关的表面肌电信号的特征值来识别不同的动作表面肌电模式。
- 胡晓王志中颜志国
- 关键词：表面肌电信号小波包变换
