[发明专利]用于确定行人流的方法和系统有效
| 申请号： | 201680063522.3 | 申请日： | 2016-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN108292355B | 公开（公告）日： | 2019-04-30 |
| 发明（设计）人： | H·曼苏尔;C·迪克莱;田栋;M·本诺斯曼;安东尼·韦特罗 | 申请（专利权）人： | 三菱电机株式会社 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 黄纶伟 |
| 地址： | 日本*** | 国省代码： | 日本;JP |
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| 摘要： | 方法和系统通过以下处理来确定流：首先，用摄像头获取流的视频，其中，流是场景中的行人，其中，视频包括一组帧。从该组中的各帧提取运动向量，并且根据该组帧中的运动向量构造数据矩阵。根据该数据矩阵确定低秩Koopman算子，并且分析该低秩Koopman算子的谱来确定一组Koopman模式。然后，根据Koopman模式的聚类将帧划分成独立的流。 | ||
| 搜索关键词： | 运动向量 算子 低秩 组帧 视频 矩阵 摄像头 构造数据 数据矩阵 行人流 帧提取 聚类 场景 分析 | ||
【主权项】：
1.一种用于确定流的方法，该方法包括以下步骤：用摄像头获取场景中的行人流的视频，其中，所述视频包括一组帧；从所述一组帧提取运动向量；根据所述一组帧中的所述运动向量构造数据矩阵；根据所述数据矩阵，通过在最小二乘约束或总体最小二乘约束的情况下求解因子化的核范数最小化问题来确定低秩Koopman算子；分析所述低秩Koopman算子的谱，通过奇异值分解和/或特征值分解来确定一组Koopman模式；以及根据所述Koopman模式的k平均聚类或图谱聚类将所述一组帧划分成独立行人流，并且，所述步骤在处理器中执行。
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