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[发明专利]基于对象的运动目标轨迹提取的视频浓缩方法-CN201610387437.4在审
发明人：夏春秋 -专利权人：深圳市唯特视科技有限公司
申请日： 2016-06-01 - 公布日： 2016-08-17 - 主分类号： H04N21/845 文献下载
摘要：本发明公开一种基于运动目标轨迹提取的视频浓缩方法。它是利用码本模型运动检测，融合颜色和纹理特征，对目标进行综合推理匹配，可适应图像形变，适用颜色过暗情况，受背景像素干扰少，通过优化建模、轨迹分析、轨迹预测，极大提高视频浓缩过程中运动目标提取的准确性和完整性，降低视频浓缩后的目标丢失率。
基于对象运动目标轨迹提取视频浓缩方法

[发明专利]一种动态图像识别控制方法、装置及系统-CN201110410235.4无效
发明人：王红妍 -专利权人：广州都盛机电有限公司
申请日： 2011-12-12 - 公布日： 2012-10-03 - 主分类号： B66B13/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种动态图像识别控制方法，包括：获取图像数据缓存器中的动态图像；提取所述当前动态图像中的运动目标；跟踪所述运动目标并判断所述运动目标是否具有朝电梯门运动的趋势，判断为是时，生成开启电梯门的控制信息采用本发明，无需接任何外部设备，操作简单，使用方便，可对电梯轿厢外一定区域的动态图像进行检测，提取动态图像中的运动目标并对运动目标进行分析跟踪，根据运动目标的运动轨迹判断运动目标是否有朝电梯门运动的趋势以控制电梯门延迟关闭或重新打开
一种动态图像识别控制方法装置系统

[发明专利]单一运动目标轨迹的跟踪与记录方法-CN200810050418.8无效
发明人：陈万忠;刘富;张倬;赵雷;龚银银;韩双双 -专利权人：吉林大学
申请日： 2008-03-03 - 公布日： 2008-08-06 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用计算机程序的单一运动目标轨迹的跟踪与记录方法。旨在克服运动目标轨迹的跟踪与记录占用存储空间大的问题。该方法采用安装硬件系统、提取目标轮廓和对目标轮廓进行模板匹配与轨迹记录步骤。提取目标轮廓采用提取目标视频第t帧、第t－1帧与第t+1帧图像；进行三帧差分运算、“与”运算、中值滤波和提取实际轮廓等步骤。对目标轮廓进行模板匹配与轨迹记录采用找出目标的质心位置并进行存储；对存储的质心位置信息做距离变换与进行Hausdorff距离匹配；将该目标的实际形状进行存储；然后再提取第t+1帧图像，按提取目标轮廓的流程和按对目标轮廓进行模板匹配与轨迹记录方法进行匹配与存储等步骤
单一运动目标轨迹跟踪记录方法

[发明专利]基于多特征融合的相关滤波跟踪方法-CN201710339263.9有效
发明人：许士芳;韩从道;赵怀林 -专利权人：上海应用技术大学
申请日： 2017-05-15 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多特征融合的相关滤波跟踪方法，包括以下步骤：读取t‑1时刻图像以目标块的目标位置及大小；在图像中，提取以目标位置为中心的目标区域，并计算目标区域的HOG特征，深度颜色特征及深度运动特征；根据HOG特征，深度颜色特征及深度运动特征构建滤波器；读取t时刻的图像的数据，并在该图像中以t‑1时刻的目标位置为中心提取候选区域，并计算该候选区域的HOG特征，深度颜色特征及深度运动特征；在t时刻的图像中，以t时刻的目标位置为中心提取候选区域，并计算该候选区域的HOG特征，深度颜色特征及深度运动特征；根据t时刻的HOG特征，深度颜色特征及深度运动特征更新滤波器。该方法是鲁棒的目标跟踪方法。
基于特征融合相关滤波跟踪方法

[发明专利]基于光流法和超像素分割的运动目标提取方法-CN201410069241.1有效
发明人：侯彪;焦李成;贺丽丽;郑喆坤;王爽;张向荣;马文萍;马晶晶 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2014-02-27 - 公布日： 2017-07-28 - 主分类号： G06T7/292 文献下载
摘要：本发明公开一种基于超像素分割和光流法的运动目标提取方法，主要解决现有运动目标提取方法的噪声多、高频信息丢失、边界不准确等问题。其实现步骤为(1)输入一幅图像，将其预分割成超像素集合S，得到标记图I2；(2)取视频序列中的相邻两帧图像应用Horn—Schunck光流法来确定出运动目标的粗略位置；(3)由光流法得到水平方向速度u和垂直方向速度v，,其中V为光流法的速度幅度；(4)对光流结果V进行中值滤波，高斯滤波，二值化操作及形态学开闭运算来得到V4；(5)运用超像素分割的结果对光流结果进一步校正，提取得到精确的运动目标。将属于运动区域的超像素精确的提取出来。经仿真实验表明，与现有技术比较，本发明具有操作简单，噪声小，边缘清晰等优点，可用于视频序列中运动目标的提取。
基于光流法像素分割运动目标提取方法

[发明专利]一种有效运动目标识别方法及设备-CN202310078439.5在审
发明人：潘鹏;周明媛;左洪芬;宗海明;姚建刚 -专利权人：烟台南山学院
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种效运动目标识别方法及设备，其中方法包括：采集待识别目标的运动数据；根据运动数据，判断待识别目标处于运动状态还是静止状态；当待识别目标处于运动状态时，检测装置发出探测信号，并识别待识别目标反射回的回波信号，并从回波信号中提取微多普勒频率分量信息，以及微多普勒频率分量对应的能量谱；提取微多普勒频率分量对应的能量信息随距离变化的关系；根据微多普勒频率分量对应的能量信息随距离变化的关系，识别运动目标的个数。该识别方法及设备可通过无线探测信号进行检测识别，无需检测装置与运动目标直接接触，即使运动目标离检测装置有一定的距离，检测装置也能够检测到运动目标的个数；且目标识别精度高。
一种有效运动目标识别方法设备

[发明专利]一种多特征融合的运动目标阴影检测及消除方法-CN201910435299.6在审
发明人：徐倩;黄成;戴望;曹腾达;张甲豪;王力立;张永;徐志良 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-05-23 - 公布日： 2019-09-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多特征融合的运动目标阴影检测及消除方法。该方法为：读取运动目标视频图像序列，建立图像背景模型；再对图像的前景及背景进行分离，得到运动目标前景区域；提取运动目标区域的Color Name特征，得到基于Color Name特征的阴影候选区域；提取运动目标前景的边缘特征，得到基于边缘特征的阴影候选区域；将运动目标区域的Color Name特征与边缘特征相融合，得到最终的阴影区域；构建阴影评估辅助模型，评估当前帧图像的阴影情况，根据评估结果消除阴影，更新阴影消除结果；读取下一帧图像本发明提高了图像中运动目标阴影消除的准确性，以及后续运动目标检测与跟踪的准确性与实时性。
运动目标读取阴影边缘特征运动目标区域多特征融合候选区域阴影检测阴影消除帧图像图像视频图像序列辅助模型后续运动目标检测评估结果前景区域图像背景阴影区域实时性图像帧构建评估融合跟踪重复更新

[发明专利]虚拟对象运动控制方法、建模方法以及装置-CN202210721280.X在审
发明人：黄明杨;谢宣松 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本说明书实施例提供虚拟对象运动控制方法、建模方法以及装置，其中所述虚拟对象运动控制方法包括：获取针对目标对象的运动控制信息，以及目标对象对应的虚拟对象，其中，虚拟对象根据目标对象的形态信息和纹理信息构建得到，形态信息和纹理信息基于目标对象的实物图片获得，对运动控制信息进行动作提取，获得目标对象的动作参数，根据动作参数，对虚拟对象进行运动控制。根据目标对象的形态信息和纹理信息构建虚拟对象，并基于运动控制信息提取目标对象的动作，得到动作参数来对虚拟对象进行运动控制，使得构建的虚拟对象可以高真实度地还原目标对象的实物形象和实际运动状态，提升了虚拟对象的真实性
虚拟对象运动控制方法建模以及装置

[发明专利]一种基于目标轨迹的异常行为分析方法-CN202110348437.4有效
发明人：朱静;林静旖;何伟聪;潘梓沛;毛俊彦;林谦睿;尹邦政;黄雅楠;涂宏宇;柯文婉 -专利权人：广州大学
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于目标轨迹的异常行为分析方法，包括以下步骤：运动目标跟踪：将视频输入系统，系统对视频进行目标检测，并对视频中目标进行运动目标跟踪，得到视频序列中运动目标在在每帧图像中的位置，进而得到目标运动轨迹；路径提取：对目标运动轨迹采用多项式拟合方法进行预处理，并采用聚类算法进行聚类，将聚类后得到的数据进行建模，提取得到场景路径；行为分析：通过输入待判定的运动模式与正常行为模型进行匹配，根据匹配情况得到行为分析结果；本发明通过获取运动对象的轨迹，进一步对运动对象的行为、活动的理解和预测的分方法，解决传统视频监控系统判断可疑事件的发生主要依赖于人工的问题。
一种基于目标轨迹异常行为分析方法

[发明专利]一种针对运动目标的摄像机自动对焦控制方法-CN201210288584.8有效
发明人：丘江 -专利权人：北京汉邦高科数字技术股份有限公司
申请日： 2012-08-14 - 公布日： 2012-11-14 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对运动目标的摄像机自动对焦控制方法，包括步骤：（1）采用基于背景剪除的运动目标检测算法对场景中运动目标位置区域进行标定；（2）在确定摄像机对焦区域及对焦目标后，采用基于目标灰度梯度的自动聚焦控制算法，实现对标定的运动目标进行摄像机镜头的自动聚焦；其中步骤（1）包括分步骤：（1.1）高斯平滑滤波预处理；（1.2）高斯背景模型建模；（1.3）目标前景区域提取；（1.4）高斯背景模型的更新；（1.5）目标前景区域数学形态学处理；其中步骤（2）包括分步骤：（2.1）提取运动目标对焦区域；（2.2）聚焦评价函数计算；（2.3）聚焦调节控制。
一种针对运动目标摄像机自动对焦控制方法

[发明专利]基于运动周期性分析的视频修复方法-CN201110363830.7无效
发明人：李树涛;赵明 -专利权人：湖南大学
申请日： 2011-11-16 - 公布日： 2012-06-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于运动周期性分析的视频修复方法。它包括以下步骤：(1)将视频分解为前景和背景两个部分；(2)提取前景运动目标的骨骼；(3)使用骨骼匹配方提取断前景运动物体的运动性。(4)根据前景运动目标的运动周期对视频前景进行修复。本发明采用的运动周期性分析技术能够极大地减少复杂图像背景的干扰，更加准确的提取视频中的运动信息，达到较为理想的修复效果。
基于运动周期性分析视频修复方法

[发明专利]基于步态特征的人物识别方法及装置-CN202210466060.7在审
发明人：陈博远;陈永录;张儒 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于步态特征的人物识别方法及装置，该方法包括：获取目标人物的运动图像序列；根据所述运动图像序列提取所述目标人物的各运动关节点的三维坐标，并根据所述三维坐标构建所述目标人物的三维坐标矩阵；根据所述三维坐标矩阵确定所述目标人物的运动特征矩阵；通过第一模型网络从所述运动特征矩阵中提取出所述目标人物的步态特征，并根据所述步态特征对所述目标人物进行身份识别。
基于步态特征人物识别方法装置

[发明专利]一种低信噪比的视频运动目标提取方法-CN201510363222.4有效
发明人：朱虹;何振;王栋 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2015-06-25 - 公布日： 2017-11-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种低信噪比的视频运动目标提取方法，步骤包括步骤1、获取背景帧；步骤2、估计待处理视频帧的噪声标准差；步骤3、取待处理视频帧的相邻帧序列进行背景差分处理；步骤4、获取背景差分图像中的目标占比；步骤5、检测运动目标，即成。本发明的方法，能够从如高粉尘作业等恶劣的低对比度监控环境中，提取运动目标，以便对该运动目标进行后续的分析和处理，是低信噪比环境下的视频去噪，运动目标跟踪等处理不可缺少的预处理方法。
一种低信噪视频运动目标提取方法

[发明专利]一种水下目标运动动态的可视化方法和装置-CN202110136518.8在审
发明人：唐小石;袁东波;田子华;刘明;唐朝;刘兴宇 -专利权人：北京海天维景科技有限公司
申请日： 2021-02-01 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本发明提供了一种水下目标运动动态的可视化方法和装置，解决现有目标动态特征的分析和规律挖掘缺少可靠手段的技术问题。方法包括：在运动目标形成的航行轨迹上设置参照对象序列，随航行轨迹根据时序性动态数据形成参照对象的形态属性。通过图形映射方法，将运动目标确定类型动态数据标绘到航迹曲线上，快速发现动态数据值的变化规律，为运动特征提取及运动过程分析提供手段和依据。充分展示确定运动描述类型的变化状态，显示目标整个运动过程各类动态数据值变化规律，便于通过视觉判断快速捕获动态过程变化点，为运动目标的运动特征提取分析提供技术手段。
一种水下目标运动动态可视化方法装置

[发明专利]一种基于目标轨迹运动模式的视频浓缩方法-CN202211322752.0在审
发明人：汪陈伍;武君胜;王佩 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： H04N21/8549 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于目标轨迹运动模式的视频浓缩方法，涉及图像处理和视频监控技术领域。所述方法包括以下步骤：1)目标轨迹运动模式生成及分组；本阶段包括：视频目标运动轨迹提取，轨迹运动模式生成，轨迹运动模式分组；2)基于轨迹运动模式的在线视频浓缩。本阶段包括：单目标轨迹提取，视频背景图片生成，轨迹运动模式匹配，组内目标轨迹重排，生成浓缩视频。本发明通过对离线视频数据进行训练，获取监控视频场景下的目标轨迹运动模式及分组；依据训练好的轨迹运动模式及分组，针对监控视频流，实施在线视频浓缩，提高了视频浓缩的执行效率，提升了浓缩视频的视觉效果。
一种基于目标轨迹运动模式视频浓缩方法

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