[发明专利]一种多模态自动更新替换的背景建模方法无效

专利信息
申请号: 201010013590.3 申请日: 2010-01-13
公开(公告)号: CN101777186A 公开(公告)日: 2010-07-14
发明(设计)人: 朱虹;马文庆;王栋;孟凡星;邢楠;刘薇 申请(专利权)人: 西安理工大学
主分类号: G06T7/20 分类号: G06T7/20;H04N5/14
代理公司: 西安弘理专利事务所 61214 代理人: 罗笛
地址: 710048*** 国省代码: 陕西;61
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 发明公开的一种多模态自动更新替换的背景建模方法,首先进行主背景和辅助背景的建模,主背景建模按照以下步骤实施:主背景模型的初始化,对主背景模型进行修正,更新阈值;辅助背景建模按照以下步骤实施:建立候补辅助背景序列,对分类数据进行统计,更新辅助背景模型的阈值。其次进行待更新背景的计算,并根据戴更新背景的出现频度来确定其替换其中的辅助背景。本发明方法采用了一种多模态更新替换的设计思想,采用多种模态构成的矢量来对背景进行建模,通过不断的更新与模态间的替换,完成背景适应于环境光照的变化。本背景建模方法适用于智能监控系统中,采用背景差分法检测运动目标。
搜索关键词: 一种 多模态 自动更新 替换 背景 建模 方法
【主权项】:
1.一种多模态自动更新替换的背景建模方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:步骤1:主背景和辅助背景的建模:主背景建模具体按照以下步骤实施:a.主背景模型的初始化;b.对主背景模型进行修正;c.更新主背景模型阈值;辅助背景建模具体按照以下步骤实施:a.建立候补辅助背景序列;b.对分类数据进行统计;c.更新辅助背景模型的阈值;步骤2:待更新背景的计算:按照以下公式,进行背景更新:Fk=[fk(i,j)]m×n为监视视频的当前帧,B=[b(i,j)]m×n为背景模型,Ok=[ok(i,j)]m×n为当前帧的目标检测结果,th为背景判断阈值。
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西安理工大学,未经西安理工大学许可,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/201010013590.3/,转载请声明来源钻瓜专利网。

同类专利
  • 基于运动来预测用户发起设备动作以抢先触发设备动作-201480071706.5
  • S·格利克费尔德;G·伯恩斯 - 高通股份有限公司
  • 2014-12-29 - 2019-09-13 - G06T7/20
  • 在一实施例中,一种装置接收在IoT环境中检测到的原始运动数据的报告,并且还接收指示由IoT环境内的IoT设备集合检测到的用户发起事件的报告。该装置扫描在特定检测到的用户发起事件之前阈值时段内的原始运动数据,以标识IoT环境内的在该阈值时段期间发生的运动序列。某些运动序列基于用户发起事件将跟随在该运动序列之后的置信度水平而与用户发起事件相关。在某一稍后时刻检测到该运动序列时,相关的事件被抢先触发而无需用户交互。
  • 确定跟踪目标的位置信息的方法及装置、跟踪装置及系统-201580060689.X
  • 周游;严嘉琪;张宏辉;赵丛 - 深圳市大疆创新科技有限公司
  • 2015-12-31 - 2019-07-16 - G06T7/20
  • 一种确定跟踪目标的位置信息的方法及装置、跟踪装置、无人机、跟踪系统及存储介质。所述确定跟踪目标的位置信息的方法包括:确定所述跟踪目标上至少两个测量点;通过所述跟踪目标在成像系统的成像位置信息以及所述成像系统的参数数据,获取至少两个方向向量的向量数据,所述方向向量为由所述成像系统至所述测量点的向量;根据所述向量数据以及所述成像系统的当前垂直高度数据,确定所述跟踪目标的距离信息。本发明通过成像系统拍摄的图像信息,实时计算目标的位置信息,进一步还可以检测跟踪过程中包含跟踪目标的最小外切矩形的误偏差,在跟踪算法有一定偏差的情况下给出较好的位置信息,增强了系统的鲁棒性、稳定性,提升了自动跟拍的效果。
  • 行人再识别方法及设备-201580000333.7
  • 俞刚;李超;尚泽远;何奇正 - 北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司
  • 2015-06-29 - 2018-09-07 - G06T7/20
  • 公开了行人再识别方法、设备和计算机程序产品。所述方法包括:在深度视频的每一帧深度图像中检测行人;对于每一帧深度图像中的每个行人,进行骨架关节点提取;根据提取的骨架关节点,将每一帧深度图像中的每个行人的姿态正规化为预定视角下的姿态;对于每一帧深度图像中的每个行人,提取姿态正规化后该行人的属性特征;以及基于所述属性特征与目标行人的对应属性特征的相似度,从所述深度视频中识别目标行人。利用所述方法、设备和计算机程序产品,提高了在不同的背景环境以及多摄像头设置的情况下行人再识别的准确度。
  • 一种目标分割检测方法-201510408078.1
  • 赵俭 - 赵俭
  • 2015-07-14 - 2017-08-11 - G06T7/20
  • 一种目标分割检测方法属于目标检测技术领域,尤其涉及一种目标分割检测方法。本发明提供一种检测效果好的目标分割检测方法。本发明包括以下步骤1)取12个子区域,采用线性插值对直方图进行修正;当新来一幅图像时,在低分率图像中统计子区域的直方图,进行对应区域的直方图相似性比较,判断该区域中是否含运动目标;2)采用欧氏距离判断两个直方图的相似性;3)采用IIR滤波器对低分辨率图像的背景模型进行更新;当子区域计算的直方图相似时,执行背景的更新;当计算当前帧的子区域直方图与对应的背景区域直方图的欧氏距离大于阈值Tb时,两个直方图不相似。
  • 能实现多种动作混合的方法-201410356852.4
  • 张翼 - 无锡梵天信息技术股份有限公司
  • 2014-07-24 - 2017-05-10 - G06T7/20
  • 本发明涉及一种能实现多种动作混合的方法,其包括如下步骤a、提供所需的多个能作用于同一骨架系统的动作;b、计算得到每个动作的当前权重值;c、根据上述每个动作的当前权重值,得到多个动作混合后的动作混合总时长;d、得到动作的流逝的时间;e、对关键帧进行插值计算得到每个动作作用于骨架系统的旋转分量、平移分量以及缩放分量;f、累加得到多个动作混合后的旋转量、平移量以及缩放量到骨骼上,并根据骨骼间的父子关系和动作的当前权重值计算得到每个骨骼运动的世界矩阵,且根据顶点受骨骼影响的关系,得到骨骼新的位置和朝向,以实现多个动作的混合。本发明实施方便,能够有效实现多种动作的混合,节约资源,提高效率。
  • 一种基于数据集补偿的运动目标检测跟踪算法的评估方法-201510206654.4
  • 陈文颉;黄欣宇;窦丽华;陈杰;邓方;肖驰;高惠琳;张利民;郝克 - 北京理工大学
  • 2015-04-28 - 2017-03-01 - G06T7/20
  • 本发明公开了一种基于数据集补偿的运动目标检测跟踪算法的评估方法,为数据集自动添加上述八种性能干扰因素的量化因子,可供用户在进行算法评估时方便的选择变化因素;根据具体被评估算法对特定的变化因素的敏感性强弱,可自定义各项变换因素权值大小,使得各数据集对应的综合量化因子真实体现算法应用环境,最终保证评估结果的客观性;最后,由于综合量化因子是对应数据集中影响算法性能的变化因素的综合量化体现,采用各数据集的综合量化因子对评估指标精度OverlapP进行成功判定的阈值进行加权补偿,能够在评估结果里表现不同影响因素的数据集对算法性能带来的不同影响,可以模拟算法在某些干扰条件下的结果,对算法的进一步改进方向提供一定指导作用。
  • 一种运动目标提取方法及装置-201210423144.9
  • 潘华东;潘石柱;吴良健;田建国;孙莉;周洪涛;张兴明;傅利泉;朱江明;吴军;吴坚 - 浙江大华技术股份有限公司
  • 2012-10-29 - 2017-02-22 - G06T7/20
  • 本发明实施例公开了一种运动目标提取方法及装置,该方法包括获取当前帧图像和背景图像,并对所述当前帧图像和背景图像进行对比分析,提取出前景图像和帧差图;检测前景图像,若检测出前景图像中存在至少一个运动目标区域,则根据所述当前帧图像和背景图像对所述至少一个运动目标区域进行梯度均值统计;根据帧差图和所述至少一个运动目标区域的梯度均值统计结果获取梯度标记图,并对所述梯度标记图进行邻域扩展连通操作和行列数值投影,获取所述前景图像对应的灯光区域标记图;根据所述灯光区域标记图和所述至少一个运动目标区域内每一个像素点的梯度值,从前景图像中提取出运动目标,用以解决现有技术中由于灯光照射造成的误检问题。
  • 三维对象建模拟合与跟踪-201380001412.0
  • L·盖格思;A·瑞努依特;J·罗伊 - 索弗特凯耐提克软件公司
  • 2013-05-16 - 2017-02-22 - G06T7/20
  • 本文描述一种在三维点云中的对象的骨架表示的无标志的三维建模、拟合和跟踪的方法和系统。具体地说,它涉及相对于时间跟踪人类用户骨架表示。该方法包括输入从景深图中得到的三维点云(210);预定一组表征用户骨架的对照点;确定起始骨架姿态;通过采样具有预定静态尺寸(220)的3D点云获得被投影到栅格上的用户3D点云的正交表示;确定靠近用户主体的中心轴的一组曲率中心点;确定躯干平面;以及精细化和/或定义身体的主要方向。该方法包括步骤对用户3D点云上的一组对照点和例如曲率中心点的关联数据执行迭代的局部和全局拟合;使用拓朴和几何约束(230)以随时间跟踪骨架姿态。使骨架姿态(240)稳定;对不明确量求解(250);并提供适当的输出(260),这些是本发明优选实施例的一些最后步骤。
  • 图像处理装置、摄像装置以及图像处理方法-201380001433.2
  • 石井育规 - 松下电器(美国)知识产权公司
  • 2013-03-08 - 2017-02-22 - G06T7/20
  • 图像处理装置(10)具备分段部(11),根据像素值的类似性,将第一图像以及第三图像分别分割成多个段;指示部(12),指示第一图像中的对象物体的位置;基准区域设定部(13),将包含指示段的段集合设定为基准区域,指示段是存在于被指示的位置的段;提取部(14),从基准区域提取表示第一特征的特征量,以此作为对象物体特征量;对象区域设定部(15),根据从特征区域提取的特征点的位置以及与该特征点对应的第三图像内的特征点的位置的关系,在第三图像内设定对象区域,特征区域是第二图像内的与对象物体对应的区域;追踪部(16),利用对象物体特征量,判断对象区域所包含的各段是否就是与对象物体对应的段。
  • 一种基于通量和遮挡系数的行人流估计方法-201410243312.5
  • 杨华;卢晓威 - 上海交通大学
  • 2014-06-03 - 2017-02-15 - G06T7/20
  • 本发明提供一种基于通量和遮挡系数的行人流估计方法,包括步骤针对感兴趣区域,划定一块固定区域;根据前后两帧之间的运动提取光流,构建出运动矢量场;对图像中的行人进行运动估计,行人的运动被转换成速度矢量;对已划定的固定区域的通量进行计算;利用canny算子对图像进行边缘检测;对划定区域上的边缘点信息进行处理,从而得到遮挡系数;建立回归模型,结合将通量和遮挡系数,并对时间段进行积分处理得到行人流估计。本发明引入流体力学的概念,利用通量对行人流进行模拟;通过边缘信息对遮挡程度进行计算,从而提高了估计的鲁棒性将通量和遮挡系数与提出的回归模型相结合,有效地估计行人流。
  • 基于多特征融合的车流监控图像检测和跟踪系统及方法-201410324245.X
  • 范文兵;李浩亮;赵龙贺;范程龙;冯文 - 郑州大学
  • 2014-07-09 - 2017-02-15 - G06T7/20
  • 本发明公开了一种基于多特征融合的车流监控图像检测和跟踪系统及方法,采用VIBE算法第一帧图像的背景模型,比较当前帧分割出帧内图像目标并更新背景模型。对分割出的图像目标采用颜色特征和SILTP纹理特征去除噪声干扰,提取LBP分块目标图像纹理特征,计算LBP的直方图,生成整幅图像的特征向量,应用FAST算法计算目标图像的主方向和角点描述子。计算目标图像的直方图和特征算子,自动调整搜索窗口,应用MeanShift算法或Kalman滤波算法计算图像特征相似度匹配,计算新窗口中心位置,比较并确定搜索目标,对其标记或车流检测记录上传。本发明检测准确率较高,跟踪速度较快,具有较好的应用前景。
  • 基于超像素的Codebook动态场景中目标检测方法-201310534301.8
  • 刘纯平;方旭;陈宁强;龚声蓉;季怡 - 苏州大学
  • 2013-10-31 - 2017-02-15 - G06T7/20
  • 本发明公开了一种基于超像素的Codebook动态场景中目标检测方法,其特征在于,包括以下步骤(1)采用的超像素分割方法对视频帧进行分割,分割成K个超像素;(2)采用Codebook背景建模法,为步骤(1)中分割出来的每一个超像素建立一个Codebook,每个Codebook包括一个或几个Codeword,每个Codeword有它的学习时最大最小阈值,检测时的最大最小阈值,完成背景建模;(3)背景建模完成后,对当前进入的视频帧进行目标检测,如果当前帧的某个超像素值符合该背景像素值的分布,就标记为背景,否则标记为前景;最后,用当前的视频帧更新背景模型。本发明解决传统Codebook背景建模算法计算量和内存需求大,并且构建的Codewords不准确等问题,提高目标检测的准确度和速度,使其达到实时准确的要求,从而满足现实生活中智能监控的需求。
  • 一种基于均值偏移的复杂场景下目标跟踪方法及装置-201210153908.7
  • 雷军;徐庆华 - 深圳中兴力维技术有限公司
  • 2012-05-17 - 2017-02-15 - G06T7/20
  • 本发明公开了一种基于均值偏移的复杂场景下目标跟踪方法及装置,所述方法包括获取场景的视频数据,对其进行运动目标分离,得到前景目标;提取前景目标中的二阶颜色直方图特征和梯度加权直方图特征,并基于所述二阶颜色直方图特征和梯度加权直方图特征以均值偏移算法为框架对前景目标进行目标跟踪。本发明通过将二阶颜色直方图特征和梯度加权直方图特征相融合,并以均值偏移算法为框架实现目标跟踪,可以提高目标跟踪算法的准确度以及鲁棒性。
  • 一种基于图像的圆形目标实时跟踪方法-201410020006.5
  • 杨博文;孙永荣;黄斌;刘晓俊;熊智;王潇潇 - 南京航空航天大学
  • 2014-01-16 - 2017-02-15 - G06T7/20
  • 本发明公开了一种基于图像的圆形目标实时跟踪方法,用以解决圆形目标由远及近运动时跟踪稳定性不高的问题。该方法步骤为首先,根据圆形目标的状态方程和观测方程构造Kalman滤波器,将捕获目标获得的圆心坐标及半径作为滤波器的初始状态,建立目标在当前帧中的预测信息,减小搜索范围;其次,根据预测信息构建跟踪框,利用快速霍夫梯度法提取跟踪框中图像进行圆形目标检测,获得当前时刻目标的位置信息;最后,利用新位置作为Kalman滤波过程的观测值来更新滤波参数,更新目标状态估计和误差方差阵。反复进行上述步骤,实现在光照变化和背景混淆场景下快速有效的跟踪圆形目标。
  • 一种目标跟踪的方法及装置-201310677149.9
  • 田永鸿;苏驰;王耀威;黄铁军 - 中安消技术有限公司;北京大学
  • 2013-12-12 - 2017-02-15 - G06T7/20
  • 本发明适用于图像处理技术领域,提供了一种目标跟踪的方法及装置,所述方法包括当输入第t帧图像时,通过前t‑1帧图像学习更新得到的在线模型Ht‑1,预计对象所在区域;在预计的对象所在区域进行样本数据采集,并将所述样本数据组成Bag集合,所述Bag集合为无标签数据;通过所述Bag集合以及特定模型对在线模型Ht‑1进行半监督学习更新,得到第t帧图像的在线模型Ht;根据第t帧图像的在线模型Ht输出跟踪结果。本发明提出的方法及装置可实现减少样本噪声的引入,获得对遮挡健壮的跟踪效果。
  • 一种基于全局约束的多目标跟踪方法和系统-201410440637.2
  • 廖振生;樊婵;靳强 - 深圳市华尊科技股份有限公司
  • 2014-09-01 - 2017-02-15 - G06T7/20
  • 本申请公开了一种基于全局约束的多目标跟踪方法和系统,包括,建立前景列表对前景图像进行形态学处理和连通域分析,获取前景目标,并根据前景目标建立前景列表;建立跟踪列表通过搜索模型S的极大值,模型S包括检测模型W和几何约束ε,获取当前帧跟踪目标,并根据当前帧跟踪目标建立跟踪列表;获取新跟踪目标将前景列表的目标融合于跟踪列表中,两列表中不重叠的目标作为新跟踪目标,将新跟踪目标加入跟踪列表内;更新多目标跟踪模型利用正负样本初始化跟踪列表的新跟踪目标的检测模型W和更新已有的跟踪目标的检测模型W,并更新跟踪目标之间几何约束ε;通过几何约束ε和检测模型W相结合的方式跟踪,使得本申请的跟踪方法更加稳定。
  • 基于识别和跟踪图像场景中的多个对象来控制车叉-201280051229.7
  • L·F·霍尔瓦;E·R·埃尔斯顿;E·L·詹森;M·J·西林格;J-D·S·约德 - 克朗设备公司
  • 2012-10-16 - 2017-02-15 - G06T7/20
  • 提供了一种用于控制车辆的叉子的方法。该方法可以包括当车辆的叉子垂直移动时,获得其中多个托盘可见的物理环境场景的图像序列;由计算机系统在每个图像中识别一个或多个评分的候选对象,每个评分的候选对象都潜在地对应于多个托盘中的相应一个;对于一个或多个评分的候选对象中的每一个,由计算机系统跟踪在该序列中的至少两个图像中的每一个中的相应位置;为一个或多个评分的候选对象中的每一个确定在物理环境中的相应关联高度;及基于评分的候选对象中具体一个的高度,由计算机系统把车辆的叉子停在物理环境中的一高度。
  • 用于估计姿态的方法和装置-201180075507.8
  • T·马丁内茨;K·埃勒斯;F·蒂姆;E·巴斯;S·克莱蒙特 - 吉士特贡有限公司
  • 2011-12-16 - 2017-02-15 - G06T7/20
  • 本发明涉及能够实时分析电子图像序列以供估计通过这些图像捕捉到的活动对象的姿态。本发明从骨架模型着手,该骨架模型通过3D空间中的少量节点来描述并在节点的坐标在任何时候都描述活动对象的预定部位的位置时准许对图像信息的良好数据压缩。通过在骨架模型中定义例如描述结合的对象部位或可任选的对象表面的节点对和可任选的节点三元组(它们被包含在测量出的2 1/2–D图像信息中,即对相机可见),该骨架模型同时表示该对象的先前知识。该骨架模型将被快速且准确地拟合到图像信息中。通过节点的连续位移和骨架模型的连续更新,该拟合在图像序列的两个图像之间实现。
  • 一种基于霍夫森林的目标跟踪方法-201410507656.2
  • 蔡利;吴鹏飞;李晓飞;刘浏;卢官明 - 南京邮电大学
  • 2014-09-28 - 2017-02-08 - G06T7/20
  • 本发明公开了一种基于霍夫森林的目标跟踪方法,针对视频中目标相似物造成干扰的解决方案,结合卡尔曼滤波校正与计算帧间目标中心位置均值的欧氏距离达到准确的目标检测和跟踪目的,考虑目标运动的方向和速度,对场景中发生的运动目标相似物交叉和部分遮挡现象具有较好的稳定性和鲁棒性,有效避免了由于干扰产生的目标中心位置漂移现象,同时提高了跟踪速度。
  • 基于混合高斯与边缘检测的运动目标检测方法-201410090199.1
  • 徐雪妙;王丽 - 华南理工大学
  • 2014-03-12 - 2017-02-08 - G06T7/20
  • 本发明公开了一种基于混合高斯与边缘检测的运动目标检测方法,包括以下步骤从摄像头拍摄的视频中读取当前图像帧;利用混合高斯模型,初始化背景,并不断更新背景,同时分离出运动目标并二值化;利用canny边缘检测方法提取运功目标;将得到的运动目标进行或运算并填补空洞;阴影消除;进行必要的后处理,得到最后结果;循环处理直至所有图像帧处理结束。本发明利用混合高斯模型提取的运动目标与canny算子提取的运动目标的或运算,解决了常规方法在运动目标与背景颜色相似情况下提取的运动目标严重缺失的问题。同时利用基于HSL和基于YCrCb结合的阴影消除法,在有效去除阴影的同时,又尽可能的减少阴影误判区。
  • 一种视频拌线侦测方法-201210163468.3
  • 刘忠轩 - 信帧电子技术(北京)有限公司
  • 2012-05-24 - 2017-02-08 - G06T7/20
  • 本发明提供了一种降低对比度情况下拌线检测的漏报率的视频拌线侦测方法,包括如下步骤(1)目标跟踪首先生成背景,然后根据背景生成前景目标,再利用形态学运算对前景目标进行优化,再对前景连通目标进行编号,当连续几帧相似位置都有连通目标,就产生潜在目标,进行预测和跟踪,从而产生轨迹;(2)弱对比区域提取;(3)拌线感应区域形成和拌线划定;(4)对轨迹进行判别如果其长度超过某个阈值,并且轨迹与感应区有重叠,输出为拌线目标。本发明的视频拌线侦测方法,减少了拌线检测的漏报率,尤其对于弱对比区域效果好。
  • 虚拟人现场互动表演系统及方法-201611117892.9
  • 褚智威;杨少毅 - 西安蒜泥电子科技有限责任公司
  • 2016-12-07 - 2017-02-01 - G06T7/20
  • 本发明公开了一种虚拟人现场互动表演系统及方法,其能够实现虚拟人物互动表演。本发明公开的虚拟人现场互动表演系统包含用于采集表演者动作信息的后台组件、完成信号传输处理转换工作的现场处理计算机组件和用于将后台组件采集的表演者动作信息映射在虚拟人物上的表演现场组件;后台组件包含佩戴在表演者身上的用于采集表演者关节动作信息的动作捕捉设备、用于采集表演者表情信息的表情捕捉设备和用于采集表演者声音信息的变声设备;所述表演现场组件包含现场显示设备和现场视频设备;所述现场处理计算机组件与后台组件通讯连接;所述现场处理计算机组件还与所述表演现场组件通讯连接。
  • 一种基于类相似性测量的实时目标跟踪算法-201410453726.0
  • 何发智;李康;陈晓 - 武汉大学
  • 2014-09-05 - 2017-02-01 - G06T7/20
  • 本发明公开了一种基于类相似性测量的实时目标跟踪算法,目标跟踪对实时性要求非常高,在目前主流的基于检测跟踪的框架下,根据测试样本与目标类和背景类的相似度比较来确定目标在新帧中的目标位置。本方法首先在当前帧采集目标类和背景类集合,计算出它们的统计特征,并在下一帧采集测试样本集合。本方法定义了一种计算测试样本与类之间相似度的量化标准,通过找出与目标类相似以及和背景类不相似的测试样本来确定目标位置。本方法明显提高了跟踪的实时性以及跟踪精度。
  • 基于支持向量机的鲁棒目标跟踪方法-201410270717.8
  • 李晓飞;刘梦;刘浏;吴鹏飞 - 南京邮电大学
  • 2014-06-17 - 2017-02-01 - G06T7/20
  • 基于支持向量机的鲁棒目标跟踪方法,包括样本选择和支持向量更新、基于结构化支持向量机的在线目标跟踪、卡尔曼修正以及目标重定位。本发明针对视频场景中由于目标运动交叉、半遮挡或暂时离开画面时产生误差累积,从而造成的跟踪漂移问题提出改进方法。对于目标运动交叉或半遮挡,提出采用帧间目标匹配度波动值决定更新支持向量,并结合卡尔曼滤波修正跟踪结果;对于目标暂时离开画面,采用停止更新支持向量和更改搜索策略的方法进行目标重定位。本发明提高了跟踪的实时性和鲁棒性,有效解决了由于误差累积造成的跟踪漂移问题。
  • 一种基于概率统计模型的地平线检测方法-201410333896.5
  • 刘刚;朱凯;赵龙;张庆超 - 上海电力学院
  • 2014-07-14 - 2017-01-25 - G06T7/20
  • 本发明涉及一种基于概率统计模型的地平线检测方法,包括1)对原始图像进行金字塔分解,得到多分辨率的K层图像;2)对分解后的各层图像进行方向评估,获得边缘特征;3)在各层中对图像中的地平线构建概率统计模型;4)在每层图像中,根据像素点数目和边缘方向匹配这两个特性,利用MAP寻求最优区域,将其做标记,产生标记链;5)根据上一层得到的最优区域对当前层图像计算最优区域,直至最后一层;6)对最底层的最优区域进行细化,根据最优区域与边缘特征的对应性搜索最优像素点;7)将所述最优像素点连接,即得到地平线。与现有技术相比,本发明具有检测结果真实有效、精确度高等优点。
  • 一种基于PSO的多细胞位置轮廓同步精确跟踪系统-201410259368.X
  • 徐本连;任亚运;朱培逸;鲁明丽;施健;蒋冬梅 - 常熟理工学院
  • 2014-06-12 - 2017-01-25 - G06T7/20
  • 本发明提供了一种基于粒子群算法的多细胞位置与轮廓同步精确跟踪系统,包含三个主要模块基于PSO的跟踪模块,基于PSO的发现模块和基于PSO的轮廓模块。本发明对于已存在细胞的跟踪,基于PSO的跟踪模块在利用已存在细胞的先验状态的基础上,得到细胞在当前帧中的初始状态,然后利用基于PSO的轮廓模块计算出细胞的轮廓,同时利用一个迭代的质心更新过程达到精确的跟踪。对于新出现细胞的跟踪,基于PSO的发现模块通过适当的粒子群初始化和搜索机制在整个图像中发现新细胞的位置,进而得到细胞的轮廓。
专利分类
×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top