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公开(公告)号:CN110826497B
公开(公告)日:2022-12-02
申请号:CN201911083394.0
申请日:2019-11-07
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06V20/40
Abstract: 本发明公开了一种基于最小距离法的车辆排重方法和装置,通过获取视频中的帧图像,通过目标检测算法对每张帧图像进行车辆检测得到包含有完整车辆的矩形框的车辆图像;通过目标跟踪算法生成车辆图像中的车辆ID,并获得车辆ID对应的车辆在帧图像中的车辆图像集合;分别计算车辆图像集合中的每张车辆图像的矩形框的距离指数,并将计算得到的最小距离指数所对应的车辆图像标记为车辆排重图像。本申请的实施例提出的车辆排重方法和装置能够有效减少重复的车辆数据,减少车辆信息提取后端负载,大大提升系统性能。
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公开(公告)号:CN110796698B
公开(公告)日:2022-11-29
申请号:CN201911084261.5
申请日:2019-11-07
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种最大面积、最小长宽比的车辆排重方法和装置,通过获取视频中的帧图像,通过Yolo算法对每张帧图像进行车辆检测得到包含有完整车辆的矩形框的车辆图像;通过目标跟踪算法生成车辆图像中的车辆ID,并获得车辆ID对应的车辆在帧图像中的车辆图像集合;分别计算车辆图像集合中的每张车辆图像的矩形框的面积指数和长宽比指数,并进行对比得到拥有最大面积指数的第一车辆图像和拥有最小长宽比指数的第二车辆图像;以及通过计算第一车辆图像中的矩形框的长宽比指数与最小长宽比指数的差值的绝对值,判断差值的绝对值是否小于一定阈值,若是,则将第一车辆图像标记为车辆排重图像,若否,则将第一车辆图像和第二车辆图像标记为车辆排重图像。
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公开(公告)号:CN110852252B
公开(公告)日:2022-12-02
申请号:CN201911084167.X
申请日:2019-11-07
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于最小距离、最大长宽比的车辆排重和装置,通过获取视频中的帧图像,通过Yolo算法对每张帧图像进行车辆检测得到包含有完整车辆的矩形框的车辆图像;通过目标跟踪算法生成车辆图像中的车辆ID,并获得车辆ID对应的车辆在帧图像中的车辆图像集合;分别计算车辆图像集合中的每张车辆图像的矩形框的距离指数和长宽比指数,并进行对比得到拥有最小距离指数的第一车辆图像和拥有最小长宽比指数的第二车辆图像;以及通过计算第一车辆图像中的矩形框的长宽比指数与最小长宽比指数的差值的绝对值,判断差值的绝对值是否小于一定阈值,若是,则将第一车辆图像标记为车辆排重图像,若否,则将第一车辆图像和第二车辆图像标记为车辆排重图像。
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公开(公告)号:CN111563438B
公开(公告)日:2022-08-12
申请号:CN202010351089.1
申请日:2020-04-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于视频结构化的目标排重方法和装置,通过目标检测算法检测视频中当前帧所具有的目标的第一位置信息;将第一位置信息输入deepsort网络并与deepsort网络中的卡尔曼跟踪器进行第一次匹配,获得第一次匹配结果;根据第一次匹配结果对卡尔曼跟踪器或第一位置信息进行处理,其中对于第一次未被匹配上的卡尔曼跟踪器所对应的目标通过KCF跟踪器预测得到对应的目标的第二位置信息;将第二位置信息与第一次未被匹配上的卡尔曼跟踪器进行第二次匹配,获得第二次匹配结果;以及根据第二次匹配结果对第一次未被匹配上的卡尔曼跟踪器和第二位置信息进行处理,得到目标排重后的位置信息。通过本发明可以对目标进行跟踪,有效提高算法的性能,提高计算速度。
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公开(公告)号:CN111563438A
公开(公告)日:2020-08-21
申请号:CN202010351089.1
申请日:2020-04-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于视频结构化的目标排重方法和装置,通过目标检测算法检测视频中当前帧所具有的目标的第一位置信息;将第一位置信息输入deepsort网络并与deepsort网络中的卡尔曼跟踪器进行第一次匹配,获得第一次匹配结果;根据第一次匹配结果对卡尔曼跟踪器或第一位置信息进行处理,其中对于第一次未被匹配上的卡尔曼跟踪器所对应的目标通过KCF跟踪器预测得到对应的目标的第二位置信息;将第二位置信息与第一次未被匹配上的卡尔曼跟踪器进行第二次匹配,获得第二次匹配结果;以及根据第二次匹配结果对第一次未被匹配上的卡尔曼跟踪器和第二位置信息进行处理,得到目标排重后的位置信息。通过本发明可以对目标进行跟踪,有效提高算法的性能,提高计算速度。
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公开(公告)号:CN110826497A
公开(公告)日:2020-02-21
申请号:CN201911083394.0
申请日:2019-11-07
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于最小距离法的车辆排重方法和装置,通过获取视频中的帧图像,通过目标检测算法对每张帧图像进行车辆检测得到包含有完整车辆的矩形框的车辆图像;通过目标跟踪算法生成车辆图像中的车辆ID,并获得车辆ID对应的车辆在帧图像中的车辆图像集合;分别计算车辆图像集合中的每张车辆图像的矩形框的距离指数,并将计算得到的最小距离指数所对应的车辆图像标记为车辆排重图像。本申请的实施例提出的车辆排重方法和装置能够有效减少重复的车辆数据,减少车辆信息提取后端负载,大大提升系统性能。
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公开(公告)号:CN110852250B
公开(公告)日:2022-12-02
申请号:CN201911083603.1
申请日:2019-11-07
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于最大面积法的车辆排重和装置,通过获取视频中的帧图像,通过目标检测算法对每张帧图像进行车辆检测得到包含有完整车辆的矩形框的车辆图像;通过目标跟踪算法生成车辆图像中的车辆ID,并获得车辆ID对应的车辆在帧图像中的车辆图像集合;分别计算车辆图像集合中的每张车辆图像的矩形框的面积指数,并将计算得到的最大面积指数所对应的车辆图像标记为车辆排重图像。本申请的实施例提出的车辆排重方法和装置能够有效减少重复的车辆数据,减少车辆信息提取后端负载,大大提升系统性能。
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公开(公告)号:CN109740633B
公开(公告)日:2022-02-22
申请号:CN201811506274.2
申请日:2018-12-10
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图像相似度计算方法,包括S1:分别提取第一图像和第二图像中的特征点及其对应的特征向量;S2:通过比较第一图像和第二图像中的特征向量的第一距离,将所有特征点根据相似性进行匹配;S3:将匹配好的特征点按相似性高低进行排序,并选取前N个特征点对;S4:从中随机选择n个基准点,分别计算第一图像或第二图像中其余特征点与基准点的X方向以及Y方向的相对位置;S5:根据其余特征点与基准点的X方向的相对位置计算X轴距离,根据其余特征点与基准点的Y方向的相对位置计算Y轴距离,对X轴距离和Y轴距离进行计算并设置一个阈值范围以判定第一图像与第二图像是否为相同图像。能够克服特征点误匹配导致检测误差。
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公开(公告)号:CN112612913A
公开(公告)日:2021-04-06
申请号:CN202011582643.3
申请日:2020-12-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/532 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明给出了一种用于图像的搜索方法和系统,包括对待查询图片进行归一化处理获得第一图像;将第一图像输入卷积神经网络的训练模型,提取第一图像中的高层语义特征和低层图片特征并融合生成一维图片特征向量,并选取第一图像的特征维度索引特征值;根据特征维度索引特征值选取一维图片特征向量的对应部分的特征向量作为待查询图片特征;计算待查询图片特征和底库图片特征的余弦相似度,根据余弦相似度的排序选取与待查询图片最相似的底库图片。本方法将图片的高层语义特征和低层图片特征融合再进行降维提取的特征,用于图像的以图搜图,提高了搜索准确率的同时保证搜索速度基本不变。
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公开(公告)号:CN109740633A
公开(公告)日:2019-05-10
申请号:CN201811506274.2
申请日:2018-12-10
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种图像相似度计算方法,包括S1:分别提取第一图像和第二图像中的特征点及其对应的特征向量;S2:通过比较第一图像和第二图像中的特征向量的第一距离,将所有特征点根据相似性进行匹配;S3:将匹配好的特征点按相似性高低进行排序,并选取前N个特征点对;S4:从中随机选择n个基准点,分别计算第一图像或第二图像中其余特征点与基准点的X方向以及Y方向的相对位置;S5:根据其余特征点与基准点的X方向的相对位置计算X轴距离,根据其余特征点与基准点的Y方向的相对位置计算Y轴距离,对X轴距离和Y轴距离进行计算并设置一个阈值范围以判定第一图像与第二图像是否为相同图像。能够克服特征点误匹配导致检测误差。
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