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公开(公告)号：CN104123732A
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201410332199.8
申请日：2014-07-14
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于多摄像头的在线目标跟踪方法及系统，本发明结合预设定的校准同步方案与自学习的跟踪方法来解决多摄像头之间的协同性问题和实时性问题，提出相应的方法。本发明提出的校准同步方案采用特征点匹配的目标投影矩阵计算方式，对重叠区域的多个摄像头共有信息进行同步；本发明提出的自学习跟踪方法记录监控目标的表现模型，并通过中心服务器同步到近邻摄像头进行检测跟踪，达到传导性的信息同步效果。
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公开(公告)号：CN103955719A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410213582.1
申请日：2014-05-20
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及滤波器组训练方法，包括步骤1：将已有目标位置标注的训练图像进行预处理，得到去噪训练图像；步骤2：对去噪训练图像集进行初始聚类，分解成K个训练集合；步骤3：根据训练图像中的目标位置标注设计出理想滤波输出模型；步骤4：根据理想滤波输出模型训练得到K个总滤波器模型构成滤波器组；步骤5：判断图像样本集是否收敛，如果是，执行步骤7；否则，执行步骤6；步骤6：当前判断收敛的次数是否达到预设阈值，如果是，执行步骤7；否则，重新分类，得到K个新训练集合，K个新训练集合替代K个训练集合，返回步骤4；步骤7：存储滤波器组，完成滤波器组训练过程。对目标有更好的区分性，使定位在准确率和精度上都有一定程度的提升。
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公开(公告)号：CN103955881B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201410158736.1
申请日：2014-04-18
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于滤波技术的图像生物特征保护方法，包括：将身份信息转化为二进制编码；根据二进制编码的长度和生物特征图像的大小对二进制编码进行拆分得到多个拆分编码；将多个拆分编码分别对应到生物特征图像的具体位置；将拆分编码的位置响应对应到滤波输出的强峰值，完成对理想滤波输出的设置；将生物特征图像进行预处理，得到去噪生物特征图像；将去噪生物特征图像与理想滤波输出结合进行训练，得到保护模板。本发明可以防止模板丢失时的原生物特征及数字信息的泄露，实现了生物特征模板和数字信息的联合保护，在信息恢复时，由于信息的认证与另一信息的提取是在同一步骤中完成的，实现了生物特征在数据库存储端与系统交互端的双重保护。
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公开(公告)号：CN103440668B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201310390529.4
申请日：2013-08-30
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种在线视频目标跟踪方法及装置，包括以下步骤：获取在线视频中的起始帧图像的图像特征，建立初始背景模型；获取下一帧图像；将初始背景模型与下一帧图像进行对比，得到对比结果，根据对比结果更新初始背景模型；获取前景图像，并提取前景目标；利用在线学习方法获得目标特征，对前景目标进行定位，得到前景目标的位置信息；对前景目标的位置进行标记，将标记后的下一帧图像输出；组合所有输出的下一帧图像，得到前景目标的运行轨迹。本发明针对实时监控视频进行处理，在第一时间对目标进行跟踪，无需在获得全部原始视频图像后再进行目标跟踪，保证了数据的实时有效性，也避免了现有跟踪方式对多目标交叉遮挡之后对准确率的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104504367B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201410720230.5
申请日：2014-12-01
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于级联字典的人群异常检测方法及系统，其方法包括：步骤1：对输入的训练视频进行预处理，得到多个视频梯度特征；步骤2：将多个视频梯度特征输入多个训练字典中进行迭代训练，得到级联字典；步骤3：接收外部输入的需检测的视频流，对视频流进行预处理，得到视频特征，将视频特征输入级联字典进行检测；步骤4：对级联字典中多个训练字典的检测结果进行判断，如果存在正常状态，判断视频流为正常事件；否则，判断视频流为异常事件。本发明级联架构采用的是由粗粒度到细粒度的流水线型判断，能够将易判断的正常视频段在前几个级检测完毕，提高了运算效率与总体处理速度。
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公开(公告)号：CN104123732B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201410332199.8
申请日：2014-07-14
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于多摄像头的在线目标跟踪方法及系统，本发明结合预设定的校准同步方案与自学习的跟踪方法来解决多摄像头之间的协同性问题和实时性问题，提出相应的方法。本发明提出的校准同步方案采用特征点匹配的目标投影矩阵计算方式，对重叠区域的多个摄像头共有信息进行同步；本发明提出的自学习跟踪方法记录监控目标的表现模型，并通过中心服务器同步到近邻摄像头进行检测跟踪，达到传导性的信息同步效果。
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公开(公告)号：CN104504367A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410720230.5
申请日：2014-12-01
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
CPC classification number: G06K9/00778 , G06K9/6256
Abstract: 本发明涉及一种基于级联字典的人群异常检测方法及系统，其方法包括：步骤1：对输入的训练视频进行预处理，得到多个视频梯度特征；步骤2：将多个视频梯度特征输入多个训练字典中进行迭代训练，得到级联字典；步骤3：接收外部输入的需检测的视频流，对视频流进行预处理，得到视频特征，将视频特征输入级联字典进行检测；步骤4：对级联字典中多个训练字典的检测结果进行判断，如果存在正常状态，判断视频流为正常事件；否则，判断视频流为异常事件。本发明级联架构采用的是由粗粒度到细粒度的流水线型判断，能够将易判断的正常视频段在前几个级检测完毕，提高了运算效率与总体处理速度。
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公开(公告)号：CN103955881A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410158736.1
申请日：2014-04-18
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于滤波技术的图像生物特征保护方法，包括：将身份信息转化为二进制编码；根据二进制编码的长度和生物特征图像的大小对二进制编码进行拆分得到多个拆分编码；将多个拆分编码分别对应到生物特征图像的具体位置；将拆分编码的位置响应对应到滤波输出的强峰值，完成对理想滤波输出的设置；将生物特征图像进行预处理，得到去噪生物特征图像；将去噪生物特征图像与理想滤波输出结合进行训练，得到保护模板。本发明可以防止模板丢失时的原生物特征及数字信息的泄露，实现了生物特征模板和数字信息的联合保护，在信息恢复时，由于信息的认证与另一信息的提取是在同一步骤中完成的，实现了生物特征在数据库存储端与系统交互端的双重保护。
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公开(公告)号：CN103440668A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310390529.4
申请日：2013-08-30
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种在线视频目标跟踪方法及装置，包括以下步骤：获取在线视频中的起始帧图像的图像特征，建立初始背景模型；获取下一帧图像；将初始背景模型与下一帧图像进行对比，得到对比结果，根据对比结果更新初始背景模型；获取前景图像，并提取前景目标；利用在线学习方法获得目标特征，对前景目标进行定位，得到前景目标的位置信息；对前景目标的位置进行标记，将标记后的下一帧图像输出；组合所有输出的下一帧图像，得到前景目标的运行轨迹。本发明针对实时监控视频进行处理，在第一时间对目标进行跟踪，无需在获得全部原始视频图像后再进行目标跟踪，保证了数据的实时有效性，也避免了现有跟踪方式对多目标交叉遮挡之后对准确率的影响。
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