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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110969112B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201911189515.X
申请日：2019-11-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种跨摄像头场景下行人身份对齐方法，其在与解决跨摄像头下的行人关联问题，以对单摄像头下的目标行人进行持续正确的跟踪为基础，在目标离开摄像头视野区域后，进入盲区，跟踪断续，但当其再次出现在摄像头下时，能够重新识别出该行人并维持其身份标识不变延续跟踪。当检测器检测到新的行人时，将其加入待关联的候选池中，之后从候选池中选择一对行人使用F‑CCT模型完成图像预处理，处理后的图像将作为SAM‑Dets模型的输入数据并求得两个行人的外观适配度。候选池中的行人两两配对计算完外观适配度后，根据每对行人适配度并结合时空关系建立最小费用流图模型求解最优的行人关联解；最后根据关联结果对行人保持原有标识或者赋予新的身份标识。
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公开(公告)号：CN110969112A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911189515.X
申请日：2019-11-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种跨摄像头场景下行人身份对齐方法，其在与解决跨摄像头下的行人关联问题，以对单摄像头下的目标行人进行持续正确的跟踪为基础，在目标离开摄像头视野区域后，进入盲区，跟踪断续，但当其再次出现在摄像头下时，能够重新识别出该行人并维持其身份标识不变延续跟踪。当检测器检测到新的行人时，将其加入待关联的候选池中，之后从候选池中选择一对行人使用F-CCT模型完成图像预处理，处理后的图像将作为SAM-Dets模型的输入数据并求得两个行人的外观适配度。候选池中的行人两两配对计算完外观适配度后，根据每对行人适配度并结合时空关系建立最小费用流图模型求解最优的行人关联解；最后根据关联结果对行人保持原有标识或者赋予新的身份标识。
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公开(公告)号：CN108198200A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810076414.0
申请日：2018-01-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明涉及一种跨摄像头场景下指定行人在线跟踪方法，通过在任一摄像头视野区域内标定出感兴趣的行人，根据获得的基本信息创建并初始化跟踪器；当指定行人离开当前摄像头视野区域后，将行人状态设置为挂起检测，等待下一步行人数据关联操作；当跟踪视野区域内有新行人进入时，则将挂起状态的行人和新目标行人进行通过关联算法判断是否属于同一个行人；根据基于深度学习的数据关联算法得到两个目标行人的相似值，当相似值大于阈值，则更新对应的跟踪器，进而得到感兴趣目标行人在整个摄像头网络中的完整运动轨迹。本发明提出的一种跨摄像头场景下指定行人在线跟踪方法，提高了多摄像头场景下非重叠视野区域目标跟踪的实用性和准确度。
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公开(公告)号：CN108198200B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201810076414.0
申请日：2018-01-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明涉及一种跨摄像头场景下指定行人在线跟踪方法，通过在任一摄像头视野区域内标定出感兴趣的行人，根据获得的基本信息创建并初始化跟踪器；当指定行人离开当前摄像头视野区域后，将行人状态设置为挂起检测，等待下一步行人数据关联操作；当跟踪视野区域内有新行人进入时，则将挂起状态的行人和新目标行人进行通过关联算法判断是否属于同一个行人；根据基于深度学习的数据关联算法得到两个目标行人的相似值，当相似值大于阈值，则更新对应的跟踪器，进而得到感兴趣目标行人在整个摄像头网络中的完整运动轨迹。本发明提出的一种跨摄像头场景下指定行人在线跟踪方法，提高了多摄像头场景下非重叠视野区域目标跟踪的实用性和准确度。
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