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[发明专利]行人检测方法及系统-CN202010065954.6有效
发明人：曾体伟;李磊;黄少堂;王爱春;燕冬;顾祖飞 -专利权人：江铃汽车股份有限公司
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种行人检测方法及系统，该方法包括：对采集到的视频图像中的行人候选区域进行前景优化，以获取运动目标区域；将运动目标区域作为行人候选区域，通过提取改进聚合通道特征，并采用Adaboost分类器和Bootstrapping训练机制进行学习训练，以生成行人人头检测器；进行在线检测时，对前景检测阶段中检测出的行人候选区域中应用人头检测器检测行人人头。
行人检测方法系统

[发明专利]一种用于视频流的串联行人检测方法-CN201910837933.9有效
发明人：李文书 -专利权人：杭州视鑫科技有限公司
申请日： 2019-09-05 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于视频流的串联行人检测方法，通过获得视频流，首先确定若干与行人对应的检测区域，随后针对每个检测区域提取特征，以训练完成的分类器进行行人检测，在完成所有的检测区域的检测后输出检测结果。本发明通过运动目标检测算法确定目标所在区域，行人检测只在运动目标所在区域进行，无需对全图进行检测，在确保准确率的前提下提高了行人检测的速度，从增强特征对比度和降低特征维度的角度出发对传统HOG做出改进，提出了EHOG‑PCA特征，并提出了EHOG‑PCA特征结合Adaboost分类器的行人检测方法，两者结合后，能够满足系统实时性要求，同时保持了较高的识别率。
一种用于视频串联行人检测方法

[发明专利]一种行人属性的识别方法、装置、电子设备和存储介质-CN202010060547.6有效
发明人：杜雨亭;袁宇辰;钟东宏 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-01-19 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本申请公开了一种行人属性的识别方法、装置、电子设备和存储介质，涉及机器视觉技术领域。具体实现方案为：在目标监控图片中，获取至少一个人体识别区域图像；分别在每个人体识别区域图像中，获取行人属性识别结果，以及小物体检测结果；根据小物体检测结果，对行人属性识别结果进行修正，得到与各人体识别区域图像匹配的修正后行人属性识别结果本申请实施例通过在对人体识别区域图像进行属性识别的同时，进行小物件检测，由于小物件检测结果的识别精度高于行人属性识别结果的精度，由此通过小物件的检测结果修正行人属性的识别结果，可提升行人属性识别准确率。
一种行人属性识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]行人行为识别方法及终端设备-CN201910871473.1有效
发明人：罗郑楠;周俊琨;肖玉宾;许扬 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-09-16 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明适用于计算机应用技术领域，提供了一种行人行为识别方法、终端设备及计算机可读存储介质，包括：获取待识别行人行为的视频文件；对所述视频文件中的各帧视频图像进行人像区域检测，从各帧所述视频图像中截取属于同一行人的人像区域；识别并剔除每个所述人像区域中的背景部分，得到目标人像；识别所述目标人像中的行人行为。通过截取人像区域简化了视频文件中行人行为识别的任务，而聚焦于更精确的行人目标，通过背景剔除达到了去除干扰信息的效果，降低了行为识别任务的复杂度，提高了识别的准确率。
行人行为识别方法终端设备

[发明专利]一种基于颜色拓扑结构的行人搜索识别方法-CN201410344623.0在审
发明人：胡海苗;曾国栋;耿艳兵;李波 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2014-07-18 - 公布日： 2014-10-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于颜色拓扑结构的行人搜索识别方法,主要包括四个步骤：第一，将行人图像通过均值漂移方法聚类分割成多个子区域；第二，计算每个子区域的中心点坐标、确定相邻子区域，并计算每个子区域和相邻子区域的梯度及颜色平均值的差值和每个子区域的权重，生成颜色拓扑结构特征；第三，对颜色拓扑结构特征作距离度量，并结合LBP、HOG特征基于EMD度量算法得到的度量值进行加权融合；最后，将所有候选行人图像和目标行人图像的相似性度量值按降序排序，将相似性最高的行人图像出现过的视频片段作为搜索结果返回本发明能获得较高识别准确率，适用于室外远距离视频监控应用中的行人搜索识别。
一种基于颜色拓扑结构行人搜索识别方法

[发明专利]一种基于深度相机的人流分析方法及装置-CN202110297860.6在审
发明人：王卫芳;龚国基;朱毅博;胡正 -专利权人：奥比中光科技集团股份有限公司
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本申请适用于机器视觉领域，提供了一种基于深度相机的人流分析方法及装置，所述方法包括：通过深度相机获取目标检测区域的行人图像集；所述行人图像集包含多帧行人图像；将所述行人图像导入人体检测网络，输出每帧所述行人图像对应的人体检测图像；基于多帧连续的所述行人图像对应的所述人体检测图像，确定所述目标检测区域内包含的若干行人对象的运动跟踪数据；基于所述若干行人对象的所述运动跟踪数据，生成关于所述目标检测区域的人流分析信息。本申请中该人体检测网络是通过深度学习训练得到的，可以精准地对行人进行跟踪，该行人图像为深度图像，从而避免了彩色图像侵犯行人隐私的问题，也展现了除了平面维度以外的信息。
一种基于深度相机人流分析方法装置

[发明专利]基于视频检测行人过街的道路交通信号控制方法及系统-CN201510376719.X有效
发明人：冯世文;梁凌宇;文镇凰 -专利权人：广州市高科通信技术股份有限公司
申请日： 2015-06-30 - 公布日： 2017-06-16 - 主分类号： G08G1/07 文献下载
摘要：基于视频检测行人过街的道路交通信号控制方法及系统，方法包括以下步骤步骤S1采集人行横道外的等待区域的行人视频图像；步骤S2在行人交通信号灯处于红灯状态时，根据行人视频图像计算获取等待区域行人数量，并在获取到首个行人时进行计时；步骤S3判断等待区域的行人数量是否超过预设数量，或者首个行人等待的时间是否超过预设时间，若两者之一是，则执行步骤S4；若两者均否，则返回执行步骤S2；以及步骤S4将行人交通信号灯切换至绿灯状态。本发明可通过视频采集行人视频图像，从而自动根据行人数量或等待时间将行人交通信号灯从红灯状态切换至绿灯状态，从而减少行人等待时间，提高交通管理效率。
基于视频检测行人道路交通信号控制方法系统

[发明专利]行人检测识别系统、方法、设备及计算机可读存储介质-CN202010088234.1在审
发明人：丁贵广;王泽润;郭雨晨 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-02-12 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种行人检测识别系统、方法、设备及计算机可读存储介质，所述系统包括：视频采样模块，用于对监控摄像头输入的视频流进行抽帧处理，得到采样图片；滑窗分割模块，用于通过预定大小的滑动窗口以预定步长沿采样图片的宽/高进行分割，获取多个图片区域；分块检测模块，用于调用预先训练好的行人检测模型对每个图片区域进行行人检测，得到各个图片区域的行人检测结果；结果融合模块，用于将不同图片区域的行人检测结果进行融合，得到最终的行人检测识别结果
行人检测识别系统方法设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于目标中心编码外观模型的行人重识别方法-CN201810243227.7有效
发明人：杨钊;彭绍湖;胡晓 -专利权人：广州大学
申请日： 2018-03-23 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种目标中心编码外观模型的行人重识别方法，包括步骤：分离行人图像的前景区域和背景区域，将仅包含前景区域的图像作为训练集；对图像的前景图像进行分块，对每一图像块进行视觉特征提取，采用局部约束稀疏编码进行特征表达，再通过空间金字塔聚合得到特征表示，作为图像的外观模型向量；将每一幅图像通过局部约束稀疏编码表示成相应的外观模型向量；然后在训练样本中选取一组匹配的行人图像和一组非匹配的行人图像，利用外观模型向量进行距离学习，以完成行人重识别。该方法从特征提取的角度出发，针对行人图像人体区域部分，提取视觉特征并进行局部约束稀疏编码，建立行人的外观模型，以提高行人重识别的准确性。
一种基于目标中心编码外观模型行人识别方法

[发明专利]一种基于相关滤波器的长期行人跟踪方法-CN201710013229.2有效
发明人：包晓安;江维创;陈耀南;张娜;徐新良 -专利权人：浙江汉凡软件科技有限公司
申请日： 2017-01-09 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于相关滤波器的长期行人跟踪方法。本方法包括以下步骤：S1：读入监控视频，划定目标区域；S2：提取目标区域内行人特征；S3：判定目标是否被遮挡；S4：岭回归训练和检测；S5：将跟踪的行人加以标记输出到视频监控。本发明对目标区域内提取行人特征，先判断目标行人是否被遮挡，若被遮挡，则在遮挡后提取预测区域特征与已提取特征进行相似度匹配，达到一定阈值判定搜索到目标行人，再使用岭回归训练检测来跟踪；若无遮挡，则直接进行岭回归训练检测来跟踪行人再识别提高了目标行人跟踪的准确性，傅立叶变换在岭回归训练检测的应用提高了跟踪的速度。
一种基于相关滤波器长期行人跟踪方法

[发明专利]一种前视监视场景下的行人计数方法和装置-CN201410360781.5在审
发明人：陆平;罗圣美;孙健;金立左;武文静 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2014-07-25 - 公布日： 2016-02-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种前视监视场景下的行人计数方法，设置检测区域和检测线的位置，对检测区域内的运动掩膜图像进行头部区域、头肩部区域检测，根据头部区域与头肩部区域的位置关系确定确切的头部区域；跟踪所确定的头部区域的运动轨迹，并根据所述运动轨迹及检测线位置，分方向对行人进行计数；本发明同时还公开了一种前视监视场景下的行人计数装置。
一种监视场景行人计数方法装置

[发明专利]一种大型行人设施内密集人群引导疏散仿真方法-CN202310351011.3在审
发明人：陈亮;李永行;陈宁;陈艳艳 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种大型行人设施内密集人群引导疏散仿真方法，计算所有子区域与每个出口相关的势能值；考虑子区域到每个出口的距离、子区域的行人密度和子区域的行人平均速度确定子区域与每个出口相关的势能值；将计算得到势能值的子区域添加到与出口对应的有序队列中；确定每个子区域的临时疏散出口；根据每个子区域与每个出口相关的势能值，为每个子区域的行人分配一个临时疏散出口；确定每个子区域的目标疏散出口；根据信息发布时间间隔和子区域维持原出口惯性制定不同引导疏散策略，能够揭示不同引导策略下个体和群体的运动行为规律以及各种自组织现象的形成和演化规律；本发明为大型行人设施内密集人群的安全疏散方案提供科学依据和建议。
一种大型行人设施密集人群引导疏散仿真方法

[发明专利]一种基于语义区域测度学习的行人再识别方法-CN201710841964.2有效
发明人：张重;黄美艳;刘爽 -专利权人：天津师范大学
申请日： 2017-09-18 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于语义区域测度学习的行人再识别方法，该方法包括：将两个视角下每幅训练图像划分为K个子区域并提取特征；基于不同子区域的关系定义三种子区域对；确定三类子区域样本及对应标签；学习并求解映射矩阵M；计算不同视角下两幅行人图像子区域对之间的距离；为每个子区域寻找最佳匹配子区域，作为该子区域的最佳相似度得分；将所有子区域最佳相似度得分之和作为两幅行人图像的相似度得分；求得两个视角下任意两幅测试图像的相似度得分，相似度得分最高的两幅测试图像被认为是相似行人图像对。本发明充分挖掘图像的语义信息并且利用语义约束匹配为每个子区域寻找最佳匹配，提高了行人再识别匹配的正确率。
一种基于语义区域测度学习行人识别方法

[发明专利]多目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910345956.8有效
发明人：杨国青 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-04-26 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：一种多目标跟踪方法，包括：获取包含多个目标在内的待检测图像；调用预设检测模型检测出待检测图像中的头部区域和形体区域；根据头部区域和形体区域计算区域比值；判断区域比值中是否有小于预设第一阈值的区域比值，其中所述预设第一阈值小于1；当有小于所述预设第一阈值的区域比值时，确定待检测图像中存在行人被遮挡；根据头部区域及形体区域分割出被遮挡的行人；调用预设跟踪算法对分割出的被遮挡的行人和未被遮挡的行人进行跟踪。本发明通过结合人头区域和形体区域双重确定跟踪目标，对于存在遮挡的多目标具有较好的跟踪效果。
多目标跟踪方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于多特征融合的行人跟踪方法-CN201510099099.X在审
发明人：吕楠;张丽秋 -专利权人：江苏慧眼数据科技股份有限公司
申请日： 2015-03-04 - 公布日： 2016-10-05 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明属于视频图像处理技术领域，并提供了一种基于多特征融合的行人跟踪方法，包括：S1、提取训练样本集中的HOG特征向量；S2、基于SVM算法对所述的HOG特征向量进行训练，得到初始化运动行人分类器；S3、获取监控区域的视频流图像作为输入图像；S4、利用初始化运动行人分类器对输入图像进行运动行人检测；S5、对检测到的运动行人区域进行跟踪集的采集操作；S6、利用基于多特征融合的粒子滤波算法对检测到的运动行人进行跟踪和计数通过本发明，提高了视频检测技术中图像的鲁棒性，提高了对公共区域中呈不规则运动状态的运动行人进行跟踪与计数的效果，有效地提高了对公共区域内运动行人进行人数统计的效率与准确度。
一种基于特征融合行人跟踪方法