视频空时特征提取方法
    111.
    发明授权

    公开(公告)号:CN102142148B

    公开(公告)日:2013-02-06

    申请号:CN201110082669.6

    申请日:2011-04-02

    Abstract: 一种计算机视频处理技术领域的视频空时特征提取方法,通过分别对视频流中的相邻两帧的图像以及进行高斯滤波并在光滑的图像上计算出边缘及纹理区域的几何正则度及几何正则方向并构建空间几何流场,然后在两幅图像之间建立运动方程并采用块匹配相关法计算每个像素点的运动矢量;再对计算出的几何流场采用M×M邻域局部平均法消除奇异值,最后将空间几何流场与时域几何运动流融合,即得到该像素点的空时特征向量。本发明对光照变化具有更高的鲁棒性及计算性能,运动目标的结构清晰,可以有效的分离临近的运动目标,在交通监控中的车流估计以及异常事件检测中发挥更好的鲁棒性及效率。

    一种基于粘性流体的群体特征提取方法

    公开(公告)号:CN102722710A

    公开(公告)日:2012-10-10

    申请号:CN201210170429.6

    申请日:2012-05-28

    Inventor: 杨华 苏航 郑世宝

    Abstract: 一种基于粘性流体的群体特征提取方法,步骤为:将视频分割为时空块;利用时空变化度量矩阵对信号沿着时间域和空间域上的信号变化进行度量;利用特征值分析的方法构造一个抽象的时空变化场,用以对群体运动的表象特征进行描述;利用粘性流体的切向力分析方法,计算时空力场,用以对群体运动的激励特征进行分析;结合时空变化场、时空力场和位置信息,构造一个时空粘性流体场;利用该粘性流体场实现对群体事件的分析。本发明提取信号的时空变化特征,不需要进行个体的检测和分割,更加适合大规模的群体分析;同时结合了群体的运动和激励特性,能更好的挖掘运动的本质特性,使其在下一步的群体行为分析及异常事件检测中发挥更好的鲁棒性及效率。

    基于LBP加权社会力模型的人群异常事件检测方法

    公开(公告)号:CN102682303A

    公开(公告)日:2012-09-19

    申请号:CN201210065523.5

    申请日:2012-03-13

    Abstract: 本发明公开一种基于LBP加权社会力模型的人群异常事件检测方法,包括步骤为:基于块匹配法计算采样点的光流向量;基于时空域局部二进制模式对采样点进行动态纹理提取,并进行傅里叶变换的谱分析;基于LBP加权社会力模型计算采样点的社会力;将社会力进行直方图量化并基于支持向量机对视频序列进行分类判别,检测出异常行为。本发明通过结合光流和LBP频谱对社会力进行创新计算来进行人群异常行为检测,避免了背景建模、前景检测以及目标的检测与跟踪,提高了鲁棒性减少了计算量,尤其适合人群密度较大、场景较为复杂的情况。

    多信息融合的智能视频监控前端系统

    公开(公告)号:CN101674466B

    公开(公告)日:2011-01-05

    申请号:CN200910308298.1

    申请日:2009-10-15

    Inventor: 杨华 张重阳

    Abstract: 本发明提供了一种数字智能视频监控技术领域的多信息融合的智能视频监控前端系统,包括:数据采集模块、智能视频处理电路模块、音视频编码及系统控制模块、数据缓存电路、本地异常存储电路、云台控制接口电路、报警输出电路、无线数据传输模块、接口模块和电源时钟电路,本发明增加了辅助数据信息的采集和处理,有效地提高了智能分析和异常事件检测的准确率;通过对事件的处理结果进行等级划分,从而针对不同等级采用不同处理手段,使得监控系统的异常事件处置更加的快速有效;采用有线传输及多种无线传输方式,使得系统的应用范围扩大,适用性增强。

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