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公开(公告)号：CN103065325B
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201210559681.6
申请日：2012-12-20
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于彩色颜色距离和图像分割聚合的目标跟踪方法，包括以下步骤：框选矩形目标，生成预跟踪目标轮廓，计算颜色直方图模板；对下一帧图像的区域进行分割聚合得到分割区域，将分割区域与颜色直方图模板匹配实现目标跟踪。本发明避免了跟踪算法对环境要求过高、跟踪不准确的情况发生。
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公开(公告)号：CN103440491A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310253484.6
申请日：2013-06-24
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于颜色特征的密集人流量实时检测方法，包括以下步骤：对采集的发色图片样本进行聚类特性分析；对视频进行畸变校正预处理；根据颜色特征进行二值化；根据背景差分提取运动前景；混合二值化的结果和前景图像，分析得到行人头部区域；对行人进行跟踪并且记录轨迹；根据轨迹信息进行判断人数和运动方向。本发明能有效去除背景颜色的干扰和动目标前景难以分割的问题，且计算复杂度低，可以实时地检测人流量，适用于智能视频监控领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103106659A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201310032177.5
申请日：2013-01-28
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于双目视觉稀疏点匹配的空旷区域目标检测与跟踪方法，包括以下步骤：利用张氏棋盘标定法完成对摄像机的标定，并建立摄像机坐标系和用户定义的世界坐标系之间的转换关系。之后，执行本方法相关算法，其中，输入是两台摄像机的同步图像，先将图像矫正到极线平行状态，而后利用极线约束完成稀疏特征点匹配。将匹配点映射至世界坐标系中，并投影至地平面上，借助人体体型信息和黄金分割比完成离散点聚类。最后，以聚类为单元，结合联合概率数据关联和目标颜色信息完成监控区域内行人目标的鲁棒检测与跟踪。本发明使得运算量变小，并且使得目标检测和跟踪更为准确。
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公开(公告)号：CN103065325A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201210559681.6
申请日：2012-12-20
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于彩色颜色距离和图像分科聚合的目标跟踪方法，包括以下步骤：框选矩形目标，生成预跟踪目标轮廓，计算颜色直方图模板；对下一帧图像的区域进行分割聚合得到分割区域，将分割区域与颜色直方图模板匹配实现目标跟踪。本发明避免了跟踪算法对环境要求过高、跟踪不准确的情况发生。
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公开(公告)号：CN103093481A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310032167.1
申请日：2013-01-28
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于分水岭分割的静态背景下运动目标检测方法，包括以下步骤：对采集到的视频数据进行预处理；然后使用极小值点的分水岭算法对视频图像进行分割，通过对相邻帧之间的特征点映射关系得到连续帧内的特征点运动轨迹，最后利用一个综合评价模型，综合考虑特征点轨迹信息的七个主要影响因素，计算出每个特征点的综合评价分数，将低于设定阈值的特征点判决为运动目标。本发明实现简单，计算复杂度低，可以稳定、准确地判断出运动目标，适用于实时的高分辨率视频监测系统。
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公开(公告)号：CN103093481B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201310032167.1
申请日：2013-01-28
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于分水岭分割的静态背景下运动目标检测方法，包括以下步骤：对采集到的视频数据进行预处理；然后使用极小值点的分水岭算法对视频图像进行分割，通过对相邻帧之间的特征点映射关系得到连续帧内的特征点运动轨迹，最后利用一个综合评价模型，综合考虑特征点轨迹信息的七个主要影响因素，计算出每个特征点的综合评价分数，将低于设定阈值的特征点判决为运动目标。本发明实现简单，计算复杂度低，可以稳定、准确地判断出运动目标，适用于实时的高分辨率视频监测系统。
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