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公开(公告)号：CN110610514B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN201810634954.6
申请日：2018-06-15
Applicant: 株式会社日立制作所
Abstract: 本发明提供一种实现多目标跟踪的方法、装置、电子设备，属于智能交通技术领域。实现多目标跟踪的方法，包括：获取摄像头的视频流，作为连续的输入图像；对所述图像进行目标检测，提取出多个目标对象；基于目标检测结果计算出每一所述目标对象的跟踪帧率，所述跟踪帧率不大于所述图像的采集帧率；根据每一目标对象的跟踪帧率对每一目标对象分别进行跟踪。本发明的技术方案中，对于不同的目标对象，实时动态调整跟踪帧率，能够降低目标跟踪的数据处理量，实现多目标对象的实时跟踪。
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公开(公告)号：CN108804987B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN201710307857.1
申请日：2017-05-04
Applicant: 株式会社日立制作所
IPC: G06V10/22 , G06V10/50 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/32
Abstract: 本发明提供一种门开闭状态检测方法和装置、以及使用其的人流检测系统。实时取得当前帧和当前帧的规定时间之前的对照帧，将当前帧缩小到预先设定的大小并将对其划分图像块提取各图像块的梯度特征，根据当前帧和对照帧，利用光流法计算当前帧的像素速度图并将其缩小到与当前帧缩小图相同大小，然后计算当前帧的各图像块的权重值，与梯度特征结合而获得带权重的特征，对带权重的特征进行分类，将特征分类结果与通过门状态样本库自学习训练得到的门状态检测器中的特征分类进行比对，得到当前的门状态并输出门状态检测结果，其中，门状态样本库具有各样本图像与门状态的对应关系，门状态检测器的自学习训练通过与上述类似的步骤进行。
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公开(公告)号：CN115526645A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202110704374.1
申请日：2021-06-24
Abstract: 本发明提供了一种基于生成对抗模仿学习模型的行人轨迹模拟方法及系统。其中，所述方法包括：将待仿真行人在目标区域内的起始位置的坐标和时间，输入至预先训练得到的生成对抗模仿学习模型；获得所述生成对抗模仿学习模型生成的所述待仿真行人的运动轨迹；其中，所述生成对抗模仿学习模型是利用预先获得的所述目标区域的行人轨迹和人口分布的热力图训练得到的。本发明实施例设计了一个生成对抗模仿学习模型，将人群的群体分布考虑进模型，使得生成的轨迹符合群体约束，其模拟得到的行人轨迹，更加接近于真实情况，从而提高了轨迹生成结果的真实性。
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公开(公告)号：CN115526440A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202110706536.5
申请日：2021-06-24
Abstract: 本发明提供了一种基于人群模拟的风险管控评估方法及系统。其中，本发明的所述方法包括：获取目标区域的全局人口分布信息；根据所述目标区域的全局人口分布信息，生成所述目标区域内行人的运动轨迹；根据所述目标区域内行人的运动轨迹，对所述目标区域进行人群风险评估。本发明基于个体模拟轨迹与个体信息进行风险评估，实现了以个体粒度的风险仿真，突出了每个个体的异质性，能够更为准确的反映真实风险情况。
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公开(公告)号：CN115526362A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202110704358.2
申请日：2021-06-24
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的人口分布补全方法及系统。本发明获取各个采样点采集到的人口数量的时间序列，根据各个采集点根据空间距离与时间序列相似度建模为两张图，并通过GCN来捕捉各个采集点之间的空间联系，将不同时刻的GCN输出连接起来，得到各个采样点下的时间序列，并将此时间序列利用GRU模块来捕捉时间上的联系，然后通过补全模块获得未来一段时间全局人口分布的预测结果。本发明能够提高全局人口分布的预测结果的准确性，并为后续的分析处理任务提供数据支撑。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN107818287B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN201610822384.4
申请日：2016-09-13
Applicant: 株式会社日立制作所
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种客流统计装置及系统，涉及图像处理技术，用以提高客流统计的精度。本发明的客流统计装置包括：图像获取模块，用于获取当前帧图像；行人目标区域图像确定模块，用于通过当前帧图像和获取的背景图像确定当前帧图像对应的行人目标区域图像；行人目标分布情况确定模块，用于利用基于样本图像的HOG特征训练得到的行人目标分类器，确定当前帧图像中的行人目标分布情况；行人密度和像素权重确定子模块，用于基于行人目标分布情况确定当前帧图像对应的行人密度和像素权重；客流人数统计模块，用于根据行人目标区域图像、行人密度和像素权重确定当前帧图像中的客流人数。本发明主要用于客流统计技术中。
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公开(公告)号：CN110610514A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201810634954.6
申请日：2018-06-15
Applicant: 株式会社日立制作所
Abstract: 本发明提供一种实现多目标跟踪的方法、装置、电子设备，属于智能交通技术领域。实现多目标跟踪的方法，包括：获取摄像头的视频流，作为连续的输入图像；对所述图像进行目标检测，提取出多个目标对象；基于目标检测结果计算出每一所述目标对象的跟踪帧率，所述跟踪帧率不大于所述图像的采集帧率；根据每一目标对象的跟踪帧率对每一目标对象分别进行跟踪。本发明的技术方案中，对于不同的目标对象，实时动态调整跟踪帧率，能够降低目标跟踪的数据处理量，实现多目标对象的实时跟踪。
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公开(公告)号：CN106919889A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201510993978.7
申请日：2015-12-25
Applicant: 株式会社日立制作所
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00362
Abstract: 根据本发明，提出了一种对视频图像中的人头进行检测的方法，包括：选择不同尺寸的人头图像的正样本和对应尺寸的负样本，通过进行分类模型离线训练，得到多个具有不同尺寸的检测框的人头检测器；从视频图像中提取待检测图像；从多个所述人头检测器中选择用于对待检测图像进行人头检测的人头检测器；以及利用所选择的人头检测器对待检测图像进行人头检测，并对所检测到的人头的数量进行计数。
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公开(公告)号：CN106570440A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201510649524.8
申请日：2015-10-09
Applicant: 株式会社日立制作所
CPC classification number: G06K9/00778 , G06K9/6269
Abstract: 本发明提供能够自动提升检测精度的人数统计方法和装置以及公交客流计数方法和装置。本发明利用强分类器对实时取得的各待测图像帧进行遍历，得到包含人头部特征的特征图像块的集合(B)，强分类器预先利用由头部区域像素特征的正样本和负样本构成的样本库(A)进行训练而得，用强学习算法进行处理；利用弱分类器对实时取得的各待测图像帧进行遍历，得到包含人头部特征的特征图像块的集合(C)，弱分类器能够获得样本库(A)中没有的正样本，用弱学习算法进行处理；将集合(C)中有而集合(B)中没有的特征图像块作为正样本添加到样本库(A)中，重新进行训练，对强分类器进行更新；利用更新后的强分类器进行实时头部检测，统计得到人数。
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