[发明专利]一种基于低秩分解和表示联合学习的运动目标检测方法有效
| 申请号： | 201810550978.3 | 申请日： | 2018-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN108764177B | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 李成龙;熊紫薇;汤进 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/40;G06K9/44;G06K9/46 |
| 代理公司： | 合肥昊晟德专利代理事务所(普通合伙) 34153 | 代理人： | 王林 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于低秩分解和表示联合学习的运动目标检测方法，获得待检测视频序列的每一帧图像；对每帧图像进行超像素分割，并提取特征向量合并组成矩阵；基于视频序列中的背景图像彼此线性相关，先验假设运动目标是相对较小的连续碎片，且可用表示模型中的表示系数描述一帧之中超像素之间的全局关系，得到算法模型；对模型进行求解，得到每一帧中每个超像素的标签，可得到每帧图像的检测结果。本发明相比现有的以像素为单位进行运动目标检测效率更高，内存开销更少；利用表示模型得到的超像素之间的全局关系，相比现有的只使用局部的结构连续约束进行检测的准确性更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分解 表示 联合 学习 运动 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于安徽大学，未经安徽大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810550978.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
