实现面向图像理解的视觉单词生成和评价的系统及方法

    公开(公告)号:CN104966090B

    公开(公告)日:2018-08-14

    申请号:CN201510430002.9

    申请日:2015-07-21

    Abstract: 本发明涉及一种实现面向图像理解的视觉单词生成和评价的系统及方法,其中包括特征提取器,用以提取视频图像的局部特征和全局特征;特征融合器,用以将提取出的局部特征信息和全局特征信息进行融合得到融合特征信息描述矩阵;特征降维器,用以运用主成分分析方法对所述的融合特征信息描述矩阵进行降维处理;视觉词典生成器,用以对降维后的融合特征信息矩阵进行处理生成视觉词典;性能评估器,用以对所述的视觉词典的优劣性进行评价。采用该种结构的实现面向图像理解的视觉单词生成和评价的系统及方法,实现结合局部特在和全局特征,缓解维护灾难问题,计算复杂度更小,能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解,具有更广泛应用范围。

    实现面向图像理解的视觉单词生成和评价的系统及方法

    公开(公告)号:CN104966090A

    公开(公告)日:2015-10-07

    申请号:CN201510430002.9

    申请日:2015-07-21

    CPC classification number: G06K9/46 G06K9/6218

    Abstract: 本发明涉及一种实现面向图像理解的视觉单词生成和评价的系统及方法,其中包括特征提取器,用以提取视频图像的局部特征和全局特征;特征融合器,用以将提取出的局部特征信息和全局特征信息进行融合得到融合特征信息描述矩阵;特征降维器,用以运用主成分分析方法对所述的融合特征信息描述矩阵进行降维处理;视觉词典生成器,用以对降维后的融合特征信息矩阵进行处理生成视觉词典;性能评估器,用以对所述的视觉词典的优劣性进行评价。采用该种结构的实现面向图像理解的视觉单词生成和评价的系统及方法,实现结合局部特在和全局特征,缓解维护灾难问题,计算复杂度更小,能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解,具有更广泛应用范围。

    面向视频侦查的目标图像检索识别系统、方法、装置、处理器及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN112579811A

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN202011439168.4

    申请日:2020-12-11

    Abstract: 本发明涉及一种面向视频侦查的目标图像检索识别系统,其中,所述的系统包括图像数据预处理模块、特征提取与选择模块及检索模型自迭代模块,且所述的特征提取与选择模块分别与所述的图像数据预处理模块和检索模型自迭代模块相连接。本发明还涉及一种实现面向视频侦查的目标图像检索识别的方法、装置、处理器及计算机可读存储介质。采用了本发明的面向视频侦查的目标图像检索识别系统、方法、装置、处理器及计算机可读存储介质,通过在目标图像检索识别系统的各个数据处理子模块中有效融合了目标属性信息,能够针对多类视频侦查目标进行锁定追踪和特征搜索,提升了特征检索的效率,并且在无监督条件下实现了检索数据更新和模型自迭代。

    基于主题模型方法和领域规则库实现场景分析描述的方法

    公开(公告)号:CN103778443B

    公开(公告)日:2017-05-03

    申请号:CN201410057882.5

    申请日:2014-02-20

    Abstract: 本发明涉及一种基于主题模型方法和领域规则库实现场景分析描述的方法,其中包括获取训练视频图像并采用对象分类器进行训练得到滴状对象容器和纹理对象容器;将滴状对象容器和纹理对象容器进行融合并进行分析得到语义主题模型;获取测试视频图像并根据语义主题模型对测试视频图像进行场景分类得到场景分类结果;根据语义主题模型的场景分类结果和基于先验知识建立的领域规则库对测试视频图像进行场景语义理解描述。采用该种基于主题模型方法和领域规则库实现场景分析描述的方法,基于主题模型对场景进行分类的基础上引入领域规则库对场景进行潜在语义信息的挖掘,具有良好的目的导向性和扩展性,简单有效,适用于大规模推广应用。

    基于主题模型方法和领域规则库实现场景分析描述的方法

    公开(公告)号:CN103778443A

    公开(公告)日:2014-05-07

    申请号:CN201410057882.5

    申请日:2014-02-20

    Abstract: 本发明涉及一种基于主题模型方法和领域规则库实现场景分析描述的方法,其中包括获取训练视频图像并采用对象分类器进行训练得到滴状对象容器和纹理对象容器;将滴状对象容器和纹理对象容器进行融合并进行分析得到语义主题模型;获取测试视频图像并根据语义主题模型对测试视频图像进行场景分类得到场景分类结果;根据语义主题模型的场景分类结果和基于先验知识建立的领域规则库对测试视频图像进行场景语义理解描述。采用该种基于主题模型方法和领域规则库实现场景分析描述的方法,基于主题模型对场景进行分类的基础上引入领域规则库对场景进行潜在语义信息的挖掘,具有良好的目的导向性和扩展性,简单有效,适用于大规模推广应用。

    用于安全管理的智能视频盒子设备及相应的智能视频分析方法

    公开(公告)号:CN112153334B

    公开(公告)日:2023-02-21

    申请号:CN202010965860.4

    申请日:2020-09-15

    Abstract: 本发明涉及一种用于安全管理的智能视频盒子设备,包括视频采集设备,包括视频采集模块,用于获取实时视频流,向智能分析设备传输采集的视频数据;智能分析设备,与所述的视频采集设备相连接,用于运行多种智能视频模块方法。本发明还涉及一种基于该设备实现用于安全管理的智能视频分析方法。采用了本发明的用于安全管理的智能视频盒子设备及相应的智能视频分析方法,通过组合智能分析设备与视频采集模块,将硬件计算边缘化,充分发挥边缘计算的优势,在智能分析设备上集成多种算法模块,实现目标行为、事件、属性等信息快速收集,最终将这些信息归档、汇集至报警系统,为工业安全管理提供高效、快速、灵活的解决方案。

    基于深度图像实现人体骨骼提取的方法

    公开(公告)号:CN103729647B

    公开(公告)日:2017-10-13

    申请号:CN201310753495.0

    申请日:2013-12-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度图像实现人体骨骼提取的方法,其中包括从深度图像中提取人体外部轮廓后将外部轮廓曲线离散化为外部多边形并在所述的外部多边形中进行骨骼提取;根据深度数据的直方图提取人体内部轮廓后将内部轮廓曲线离散化为内部多边形并在所述的内部多边形中进行骨骼提取;将邻近的骨骼点连接成连续的骨骼线并将所有的骨骼线连接成一幅完整的骨骼。采用该种基于深度图像实现人体骨骼提取的方法,能够提取出人体内部自遮挡区域的骨骼,有效去除骨骼线条中多余的枝桠,并保持人体原有的拓扑结构,提取出的骨骼模型可以用来描述人体运动的相关信息,可用于视频监控、人机交互、虚拟现实等领域,具有更广泛的应用范围。

    基于监控视频解析实现目标追踪的系统及其方法

    公开(公告)号:CN112036306B

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202010897506.2

    申请日:2020-08-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于监控视频解析的目标追踪系统,包括视频追踪任务管理模块,用于支持追踪任务的创建和管理,创建视频追踪任务;视频解析模块,用于对选择时间范围内点位视频中追踪目标进行解析;目标检索模块,用于进行解析结果查询筛选;线索模块,用于对线索进行管理,支持以线索图片地点为中心建立追踪子任务。本发明还涉及一种基于监控视频解析的目标追踪方法。采用了本发明的基于监控视频解析实现目标追踪的系统及其方法,通过建立视频追踪任务和子任务,研判结果,建立线索进行分析,最大程度辅助管理人员进行重点关注目标进行时空分析,确定目标的运动轨迹、外形轮廓、易辨识特征以及疑似落脚范围等重要特征信息。

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