公开(公告)号：CN110503061A

公开(公告)日：2019-11-26

申请号：CN201910800416.4

申请日：2019-08-28

Applicant: 燕山大学

Inventor： 张世辉 ,  何欢 ,  桑榆 ,  牛小芳

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种融合多特征的多因素视频遮挡区域检测方法及系统。所述方法通过构建多因素视频遮挡区域检测训练样本，以像素点为单位提取多因素视频遮挡区域检测相关特征；对所提取的多因素视频遮挡区域检测相关特征进行特征归一化处理，并通过Kmeans聚类获取训练样本像素点中的聚类质心，并计算各质心与类内所有训练样本像素点间的距离；基于特征加权思想，计算类内所有训练样本像素点与该类质心各特征间的距离，并根据各特征的距离与总距离的比值来计算特征权重；基于特征权重，设计改进的距离计算公式，进行加权Kmeans聚类，从而达到对多因素存在场景下视频遮挡区域进行有效检测的目的，提高了遮挡区域检测的实时性和准确性。

公开(公告)号：CN104657985B

公开(公告)日：2018-07-03

申请号：CN201510053316.1

申请日：2015-02-02

Applicant: 燕山大学

Inventor： 张世辉 ,  桑榆 ,  刘建新

IPC: G06T7/70

Abstract: 本发明公开了一种基于深度图像遮挡信息的静态视觉目标遮挡规避方法，首先从初始观测方位获取视觉目标的一幅深度图像，并根据遮挡检测算法获取深度图像的遮挡相关信息；从三角网格模型中的三角小剖面入手，利用三角小剖面组成的子区域的法向量来确定候选观测方向集合，再利用这些候选观测方向和各三角小剖面法向量的夹角信息确定出每个候选观测方向的可视空间，进而计算出下一最佳观测方位，从而达到遮挡规避的目的。本发明根据遮挡信息对遮挡区域建立数学模型，无需获取视觉目标的先验知识；对视觉目标的形状无特殊要求，适用于不同型面的视觉目标。