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公开(公告)号：CN103578109A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310552823.0
申请日：2013-11-08
Abstract: 本发明公开了一种监控摄像机测距方法和装置，属于智能监控技术领域，该方法包括：通过标定工具的不同摆放位置获取不同的世界坐标系和每个世界坐标系里的标定点；获取每个世界坐标系的标定点在世界坐标系中的位置和在图像坐标系中的位置；根据标定点在世界坐标系中的位置和在图像坐标系中的位置计算出不同世界坐标系下的摄像机参数；选取对测距点合适的世界坐标系对应的摄像机参数，将测距点从图像坐标系投影到世界坐标系中，计算测距点之间的真实距离。本发明降低了由于标定范围广、人工标定操作带来的误差对摄像机参数的计算产生的较大影响，提高了测距的准确性，适合于监控视野比较宽广的监控摄像头的参数标定和测距。
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公开(公告)号：CN103561264A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310551685.4
申请日：2013-11-07
Applicant: 北京大学
CPC classification number: H04N19/85 , G06K9/00711 , G06K9/00744 , G06K9/00758 , H04N19/50 , H04N19/90
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于云计算的媒体解码方法及解码器，方法简单易行，对计算资源要求低，并可适用于各种媒体资源。该方法包括：提取待解码的媒体码流的表征特征；根据特征提取模块获取的表征特征，利用特征匹配的方法，在云中寻找与待解码媒体码流具有相似性的媒体对象；利用匹配得到的媒体对象或匹配的对象中的一部分来填充、替换或改善待解码媒体中的局部区域或片段。
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公开(公告)号：CN103402087A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310311796.8
申请日：2013-07-23
Applicant: 北京大学
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明提出一种基于可分级位流的视频编解码方法。首先对输入的原始视频序列进行分级，提取感兴趣区域，根据感兴趣区域，将原始视频分为感兴趣区域、非感兴趣信息、划分残差、对象标识，再对感兴趣区域、非感兴趣信息、划分残差和对象标识采用不同的编码方法，分级编码为感兴趣区域位流、非感兴趣信息位流、划分残差位流、对象标识位流，最后将原始视频的分级信息以及每种位流的标识信息写入位流。在解码过程中，分别解码感兴趣区域位流、非感兴趣信息位流、划分残差位流和对象标识位流，结合解码后的感兴趣区域位置信息或对象标识信息，可分级的重构出感兴趣区域图像序列、背景不变图像序列、尊重原始纹理的图像序列以及添加对象标识信息的图像序列。
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公开(公告)号：CN102333220B
公开(公告)日：2013-11-06
申请号：CN201110321642.8
申请日：2011-10-21
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提出了一种高效的视频编解码方法，它选择性地在原图像空间和变换空间完成基于预测的编解码。这种方法首先得到变换域的当前图像块和参考图像块，所用的变换方法包括减去当前图像和参考图像所对应的场景模型以及对参考图像和当前图像进行其它可逆变换。然后同时在原始域像素空间和变换域像素空间采用传统编码方法进行预测编码，最后比较两种预测编码结果，选择最优的编码结果作为当前图像块的编码结果，并将选择信息写入码流。在对各个数据块的编码过程中，在两种模式中选择编码效率高的作为该数据块的编码模式。该方法可以显著地提高视频压缩效率。
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公开(公告)号：CN103020606A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210579228.1
申请日：2012-12-27
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于双层时空上下文信息的行人检测方法，包括步骤：首先对原始图像进行尺寸估计得到感兴趣区域，然后提取双层时空上下文信息：提取特征层时空上下文、提取实例层空间上下文、提取实例层时序上下文，进而提取表观特征构造基础行人检测器，最终利用时空上下文模型将双层时空上下文信息与表观特征结合。本发明的方法是在基于表观特征的基础行人检测器基础上，自动提取与行人检测相关的双层时空上下文信息，并利用时空上下文模型对表观特征和双层时空上下文信息进行结合。本发明通过引入双层时空上下文信息，有效的解决了复杂背景和局部遮挡对检测性能的影响，提高了行人检测的召回率和检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103019382A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210548557.X
申请日：2012-12-17
Applicant: 北京大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明提供一种基于P2和VPP反映大脑脑部信号的脑机接口方法，主要包括：通过图片刺激器播放视觉刺激；采集视觉事件诱发的脑电信号并进行处理；对P2和VPP的联合信号进行分析得到脑机接口控制信号；通过信号输出装置输出信号。利用本发明提供的基于P2和VPP反映大脑脑部信号的脑机接口方法，拓展了脑机接口目标脑电成分的范围，提高信号判断的准确性，不需要基于使用者任何的外周系统的动作即可获得有效信号，对使用者没有损害，可用于残疾人士的支持辅助系统。
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公开(公告)号：CN102750731A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201210231834.4
申请日：2012-07-05
Applicant: 北京大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于左右单眼感受野和双目融合的立体视觉显著计算方法，属于计算机视觉技术领域。通过模拟人类立体视觉系统处理过程，首先分别建立左右单眼感受野模型获取对应的特征图，然后融合同特征下左右眼的特征图和不同特征的结果图，并基于中心偏爱和前景偏爱调整像素显著度，最终得到最接近人类立体视觉注意的显著度分布图。本发明创新点在于：加入了“中心偏爱”和“前景偏爱”两种常见现象对人类立体视觉注意的影响，使得整个方法能够更好的符合人类视觉系统处理过程。本发明提供的立体视觉显著计算方法，能够更好的模拟人类立体视觉系统处理过程，并更有效地提取立体图像中感兴趣区域。
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公开(公告)号：CN102334118A
公开(公告)日：2012-01-25
申请号：CN201080006502.5
申请日：2010-11-29
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06K9/46 , G06F17/3079 , G06K9/628 , G06Q30/00
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于用户兴趣学习的个性化广告推送方法和系统，所述方法包括：通过多任务排序学习得到多个用户兴趣模型；根据所述用户兴趣模型，在视频中提取兴趣物体；提取所述兴趣物体的多种视觉特征，根据所述视觉特征在广告库中检索相关的广告信息。通过本发明实施例提供的方法和系统，推送的广告和视频内容紧密相关，从一定程度上满足了用户的个性化要求，实现了个性化的广告推送。
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公开(公告)号：CN102333221A
公开(公告)日：2012-01-25
申请号：CN201110322137.5
申请日：2011-10-21
Applicant: 北京大学
Abstract: 一种视频编解码方法，编码步骤包括：全景式背景图像生成步骤，使用训练集视频图像生成用于描述整个待编码视频所属场景的全部背景区域；映射关系确定步骤，确定待编码当前图像及其参考图像和全景式背景中像素点之间的映射关系；当前图像编码步骤，对全景式背景图像进行参数映射，得到当前图像和参考图像的背景，并利用该背景对当前图像进行基于预测的视频编码；解码步骤包括步骤：全景式背景导出步骤，对编码的全景式图像进行解码；背景生成步骤，根据获取的映射参数及运动参数，获取当前图像的背景；当前图像解码步骤，根据对应的编码方法，对当前图像解码。本发明能显著提高编码效率，以较低复杂度完成解码，实现极为显著的码率节省。
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公开(公告)号：CN101847264A
公开(公告)日：2010-09-29
申请号：CN201010193747.5
申请日：2010-05-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互补显著度图的图像兴趣物体自动提取方法及系统。该方法包括：对同一幅图像，生成两个互补的显著度图，获取两个互补的粗提取结果；将所述两个互补的粗提取结果作为先验知识，采取像素分类方法提取出兴趣物体；对提取出的所述兴趣物体进行优化。本发明通过给定任意图像，在模拟人体视觉感知的情况下自动准确地提取出图像中的兴趣物体，有效地解决了基于显著度方法的结果完整性问题。
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