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[发明专利]雷达目标聚类方法、装置和电子设备-CN202110260144.0有效
发明人：王晨红;邢寒露;石露露;薛高茹;何文彦;秦屹 -专利权人：森思泰克河北科技有限公司
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明适用于雷达测控技术领域，提供了一种雷达目标聚类方法、装置和电子设备，其中，雷达目标聚类方法包括：接收第一雷达帧；根据第一雷达帧的点云聚类特征，确定第一雷达帧的聚类门限；基于第一雷达帧的聚类门限和至少一个第二雷达帧的聚类门限，对第一雷达帧中与真实目标对应的真实点云进行聚类。采用本发明可以提高雷达目标聚类的准确率，进而可以提高雷达对目标的识别准确率。
雷达目标方法装置电子设备

[发明专利]基于多径的雷达目标聚类方法、装置、设备和存储介质-CN202110260162.9有效
发明人：王晨红;邢寒露;石露露;薛高茹;何文彦;秦屹 -专利权人：森思泰克河北科技有限公司
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明适用于雷达测控技术领域，提供了一种基于多径的雷达目标聚类方法、装置、设备和存储介质，其中，基于多径的雷达目标聚类方法包括：接收第一雷达帧；计算所述第一雷达帧的点云产生多径的概率值；根据所述概率值与聚类门限之间的对应关系，确定所述第一雷达帧的聚类门限；基于所述第一雷达帧的聚类门限和至少一个第二雷达帧的聚类门限，对所述点云进行聚类；所述第二雷达帧为位于所述第一雷达帧之前的雷达帧。采用本发明可以提高雷达目标聚类的准确率，进而可以提高雷达对目标的识别准确率。
基于雷达目标方法装置设备存储介质

[发明专利]时序动作片段的确定方法、动作检测方法及装置-CN202010215782.6有效
发明人：孙宇超;姚聪 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2020-03-24 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种时序动作片段的确定方法、动作检测方法及装置，涉及视频识别技术领域，该方法包括：获取原始视频中的多个原始聚类中心；以每个原始聚类中心分别作为临时聚类中心，并重复执行以下操作，直至操作满足预设的迭代停止规则时停止：计算原始视频中的帧图像与各临时聚类中心之间的聚类距离；基于聚类距离确定归属于各临时聚类中心的帧图像集合；基于帧图像集合对临时聚类中心进行变更，得到新的临时聚类中心；将操作停止时对应的新的临时聚类中心确定为目标聚类中心，并根据目标聚类中心和归属于目标聚类中心的帧图像集合确定超视频帧；基于每个超视频帧确定原始视频包含的时序动作片段。
时序动作片段确定方法检测装置

[发明专利]一种基于多特征融合镜头聚类的视频关键帧提取方法-CN201710207717.7在审
发明人：张登银;孙彬 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2017-03-31 - 公布日： 2017-09-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征融合镜头聚类的视频关键帧提取方法，属于视频内容分析领域。方法的研究是在视频镜头分割基础之上，包括以下步骤步骤1提取视频镜头内的一组图像帧集合，提取每帧图像的HSV直方图特征以及canny边缘轮廓特征，加权组合成关键帧聚类的特征信息；步骤2采用自适应均值聚类方法对依次将每帧图像分类至对应聚类簇，并实时更新各聚类簇的聚类中心；步骤3分别提取出距离各自聚类中心最近的图像帧作为各自聚类的关键帧，按时间顺序排列形成关键帧集合；步骤4计算各关键帧的关注度指标，提取关注度指标最高的一帧为视频的代表帧。本发明方法解决了传统关键帧提取算法灵活度不高，保真度较低的问题。
一种基于特征融合镜头视频关键提取方法

[发明专利]一种基于交通毫米波雷达点云数据的聚类方法-CN202210939065.7在审
发明人：罗丰;张鹏;谢宇恒;曹子嫣;廖桂生;张林让;尹应增 -专利权人：西安电子科技大学;西安电子科技大学杭州研究院
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G01S13/91 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于交通毫米波雷达点云数据的聚类方法，所述方法包括以下步骤：获取当前帧的点云数据；对当前帧数据进行帧内DBSCAN处理；获取上一帧的聚类结果；使用当前帧的聚类结果和上一帧的聚类结果进行帧间聚类；输出聚类结果并进行点迹凝聚。本发明解决了小目标远距离时没有轨迹，大目标近距离时目标分裂两个难题，提升了点云数据聚类的质量，从而提升目标追踪的质量。
一种基于交通毫米波雷达数据方法

[实用新型]聚类系统和对应的装置-CN201620481486.X有效
发明人： G·斯潘皮纳托;A·R·布鲁纳;V·达尔托 -专利权人：意法半导体股份有限公司
申请日： 2016-05-24 - 公布日： 2017-08-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种聚类系统，包括聚类装置，用于将运动矢量分组成簇集；合并聚类装置，用于合并来自簇集中的簇。系统包括下列至少一项滤波器，用于在分组成簇集之前向运动矢量施加滤波以去除没有被包括在之前的簇中的小运动矢量；时间聚类装置，用于通过如下方式来使用时间聚类补充合并聚类从簇集中去除那些没有在输入帧的流中的前一帧中的簇并且联合当前帧的那些涉及在输入帧的流中的前一帧的相同簇的簇；簇平滑装置，用于针对输入帧的流中的当前帧和前一帧计算同源簇的加权平均；聚类装置，被配置用于使用由输入帧的流中的前一帧的合并聚类而产生的矢量、针对当前帧的簇集中的分组补充运动矢量。
系统对应装置

[发明专利]一种视频有效帧的确定方法、系统、电子设备及存储介质-CN202310293915.5在审
发明人：林燕丹;张雷 -专利权人：复旦大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开一种视频有效帧的确定方法、系统、电子设备及存储介质，涉及视频帧挑选技术领域，所述方法包括：获取目标视频的所有视频帧；目标视频为包含待确定有效帧的视频；对所有视频帧均依次进行特征提取和特征降维，得到目标视频的降维特征矩阵；基于卡琳指数、聚类算法、预设聚类簇数范围和降维特征矩阵对所有视频帧进行聚类，得到聚类后的待筛选视频帧集；聚类后的待筛选视频帧集包括多组待筛选视频帧集；基于聚类后的待筛选视频帧集确定目标视频的所有有效帧本发明提高了视频帧挑选的灵敏度和通用性。
一种视频有效确定方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种基于激光点云的动静态目标物识别方法及装置-CN201710188951.X有效
发明人：路晓静;张磊 -专利权人：郑州宇通客车股份有限公司
申请日： 2017-03-27 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于激光点云的动静态目标物识别方法及装置，首先以设定的采样周期连续采集N个周期内的激光点云数据，对所述连续N帧激光点云数据进行聚类，并对连续N帧中的每一帧激光点云数据分别进行聚类。判断连续N帧激光点云数据的每一个聚类是否存在在当前帧的激光点云聚类中，如果存在，则判断存在在当前帧的激光点云聚类是否存在在第一帧的激光点云聚类中，如果不存在，则判断为当前点云聚类为动态目标物，如果存在，则根据连续N帧激光点云数据的分布情况判断当前点云聚类的动静态。
一种基于激光静态目标识别方法装置

[发明专利]一种运动捕捉数据的关键帧提取方法-CN201210298734.3有效
发明人：张强;于少沛;周东生 -专利权人：大连大学
申请日： 2012-08-16 - 公布日： 2013-01-02 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于被动式光学人体运动捕捉数据中关键帧提取方法。通过分层使用聚类方法，初次聚类得到初始分类数目和初始类划分等第二次聚类所需的阈值，然后采用动态的无监督聚类算法ISODATA再次自动提取聚类，而无需人工预定义阈值。最后得到比较合理的聚类，并提取出离聚类中心最近的运动帧作为关键帧。本发明在得到较理想的关键帧的同时，能够满足运动捕捉的实时性要求。
一种运动捕捉数据关键提取方法

[发明专利]一种基于特征加权的FCM视频关键帧提取方法-CN201510296455.7在审
发明人：党宏社;白梅 -专利权人：陕西科技大学
申请日： 2015-06-02 - 公布日： 2015-10-21 - 主分类号： H04N13/00 文献下载
摘要：一种基于特征加权的FCM视频关键帧提取方法，首先，抽取视频序列，获取视频帧图像；其次，提取图像的特征；然后，对这些图像进行初始模糊C聚类，将隶属度最大的样本作为聚类中心，由此选择与聚类中心同类以及不同类的近邻样本，通过ReliefF算法计算各维特征的权值，对每维特征进行加权后再进行二次聚类，得到最终的聚类结果，选择距离类心最近的帧即可获得关键帧，本发明可对视频原始静态帧图像提取关键帧来表征镜头的主要内容。
一种基于特征加权 fcm 视频关键提取方法

[发明专利]视觉定位方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010225599.4有效
发明人：王金戈;黄灿;刘骁 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06T7/38 文献下载
摘要：本申请实施例提供了视觉定位方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：从所有候选帧图像中查找出目标帧图像；从位姿确定基础数据中查找出目标帧图像的聚类中心序号序列中的每一个聚类中心序号各自所属的聚类中心；基于包括查找出的聚类中心的目标帧图像的压缩描述子、当前帧图像的局部描述子、目标帧图像对应的预设位姿，确定在捕获当前帧图像时待定位设备的相机的位姿。实现了将每一个候选帧图像的聚类中心序号序列、每一个聚类中心、每一个聚类中心的序号作为位姿确定基础数据，利用该位姿确定基础数据进行视觉定位，相比于直接存储每一个候选帧图像的局部描述子，极大地减少位姿确定基础数据占用的存储空间
视觉定位方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于颜色聚类的视频镜头分割方法-CN202110267399.X在审
发明人：张宪民;吴立新;黄勇 -专利权人：上海科江电子信息技术有限公司
申请日： 2021-03-12 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于颜色聚类的视频镜头分割方法，首先，在任一帧视频图像内选择一定数量的像素点构成集合，在颜色域内对该集合的像素点进行颜色聚类运算；其次，按最近邻颜色距离规则聚类每一像素点；按最近邻颜色类规则合并颜色类；然后，计算帧内每个颜色类的中心坐标(x,y,z)、计算每个颜色类的半径Radius、统计每个颜色类的像素点个数count，并构成帧内颜色类矢量及其标注；最后，计算帧间图像之间的帧内颜色类矢量的相似度，建立基于颜色类矢量图像帧间相似度估计模型；根据每一帧图像的颜色类矢量将一段视听信息媒体流聚类为镜头序列。
基于颜色视频镜头分割方法

[发明专利]一种分类方法、终端及计算机存储介质-CN202010923838.3在审
发明人：尹康 -专利权人： OPPO（重庆）智能科技有限公司
申请日： 2020-09-04 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06F16/75 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种分类方法，该方法应用于一终端中，包括：获取待分类视频的原始视频帧，基于聚类算法对原始视频帧的特征向量进行聚类，得到聚类结果，从聚类结果的聚类簇中提取视频帧，得到待分类视频的关键帧，根据图像分类算法对待分类视频的关键帧进行分类，得到待分类视频的分类结果。
一种分类方法终端计算机存储介质

[发明专利]基于K均值聚类的多帧点云融合方法及装置-CN201910284779.7在审
发明人：何懂;刘超俊;张青松;刘梦龙 -专利权人：深圳市易尚展示股份有限公司
申请日： 2019-04-10 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于K均值聚类的多帧点云融合方法及装置，该方法包括：获取待融合的第一帧点云数据和第二帧点云数据；识别第一帧点云数据与第二帧点云数据的重叠区域及非重叠区域；对重叠区域进行数据处理并划分聚类为多个球形区域，根据球形区域内的点数据计算聚类中心初始化的点数据；根据K均值算法对聚类中心进行迭代优化并计算每个聚类的加权平均值作为更新后的聚类中心直到每个聚类中心不再移动为止，获得重叠区域融合完成的点数据；将重叠区域融合完成的点数据与非重叠区域的点数据合并作为下一次待融合的第一帧点云数据，并逐帧融合所有单帧点云数据。本发明通过K均值聚类对点云数据进行融合，融合精度高。
点云数据融合重叠区域点数据聚类中心球形区域点云多帧聚类非重叠区域迭代优化均值算法数据处理初始化单帧加权与非逐帧合并更新移动

[发明专利]一种基于CDVS的相似图聚类的静态视频摘要方法-CN202010227616.8有效
发明人：滕国伟;朱林林 -专利权人：上海大学
申请日： 2020-03-27 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CDVS的相似图聚类的静态视频摘要方法，旨在生成一个紧凑而且能够代表视频的静态图像集合。包括如下步骤：1)提取视频帧特征，为了降低运算复杂度，首先对输入视频帧进行预采样得到一组候选帧；然后对每个候选帧提取CDVS描述子，获得视频帧的特征。2)相似帧聚类，选择候选帧中的第一帧作为参考帧，利用汉明距离计算其余候选帧与参考帧之间的相似性，将高度相关的帧自动聚为一类，无需预设聚类的数量。3)关键帧的生成，通过视频帧色彩熵函数从每个聚类中选择选出一帧图像视觉质量最好的作为关键帧。4)冗余帧消除，对得到的关键帧利用汉明距离进行相似性计算，对相似的冗余帧消除，选择出的关键帧具有较好的图像视觉质量。
一种基于 cdvs 相似图聚类静态视频摘要方法

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