一种可用于多拍摄角度的人群异常行为监测方法

    公开(公告)号:CN110020618A

    公开(公告)日:2019-07-16

    申请号:CN201910238577.9

    申请日:2019-03-27

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种可用于多拍摄角度的人群异常行为监测方法,属于计算机视觉和计算机识别领域。所述方法结合监控设备在场景中位置对监测对象进行特征提取,包括:使用在空间上非重叠的网格结构将监控图像分割为不同尺寸的单元格;判定监控图像中各单元格是否为活跃块区域;对判定为活跃块区域的单元格进行方向-集群性特征提取,根据方向-集群性特征判断监测对象是否发生群体逃散行为。针对公共场所人群骚乱、逃散等人群行为异常状态进行特征提取与检测,通过构建多尺度分块模型区分出活跃块,解决了因摄像头拍摄角度不同而产生的人群透视问题,适用于多角度的摄像拍摄,并能以较高的准确度实现人群异常的判断。

    基于动态SLAM的相机位姿求解方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN118537401A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410642089.5

    申请日:2024-05-23

    Abstract: 本发明涉及视觉SLAM技术领域,具体公开了一种基于动态SLAM的相机位姿求解方法、装置及存储介质,包括:对输入图像进行特征点提取,获得图像特征点;对输入图像进行实例分割,获得静态区域和潜在动态区域;根据静态区域的基准外参和潜在动态区域的基准外参之间的差值确定位于所述潜在动态区域的实际动态区域,其中落在实际动态区域内的潜在动态特征点为实际动态特征点;剔除所述实际动态区域内的实际动态特征点,并根据所述静态区域内的静态特征点以及所述潜在动态区域内的非实际动态特征点进行相机位姿求解,获得相机位姿。本发明提供的基于动态SLAM的相机位姿求解方法能够有效提升动态SLAM中相机位姿求解的精度。

Patent Agency Ranking