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- [发明专利]一种非特征匹配的运动轨迹优化方法及系统-CN201811250104.2有效
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晏细兰
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广州番禺职业技术学院
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2018-10-25
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2020-11-17
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G06T7/246
- 本发明公开了一种非特征匹配的运动轨迹优化方法及系统，所述方法包括如下步骤：步骤S1，根据相机视场角和工作距离，计算横向视场宽度，根据人类移动距离占屏比、人类经典步行速度和移动轨迹的匹配帧率，计算轨迹窗口N，对运动轨迹序列集合，以N帧为计算宽度计算运动轨迹序列各个点的移动速度和移动方向，并进一步计算序列的移动方向变化率；步骤S2，根据运动轨迹序列的移动速度和移动方向变化率，确定轨迹中的异常拐点，根据异常拐点将运动轨迹序列切断为多段运动轨迹序列,并从新组合成新的运动轨迹序列集合；步骤S3，根据新的运动轨迹序列集合对运动轨迹进行断连判断、重合判断以及分离判断，得到修复后的运动轨迹序列集合。
- 一种特征匹配运动轨迹优化方法系统
- [发明专利]一种运动目标的检测方法、装置、设备及存储介质-CN202010273903.2在审
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胡艳萍
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普联技术有限公司
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2020-04-09
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2020-08-14
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G06T7/20
- 本发明公开了一种运动目标的检测方法，包括：获取待处理的第一图像序列；根据预设的图像属性条件对第一图像序列进行处理得到第二图像序列；将第二图像序列的每一帧图像均分若干子模块，并计算其均值以构建均值图像序列；根据均值图像序列确定运动目标的第一运动区域及背景模型；根据预设的映射规则第一运动区域的像素点对应映射至第二图像序列空间，得到运动目标的第二运动区域；将第二图像序列中与第二运动区域的运动像素点对应的子模块，与背景模型进行预设的比对处理，并根据比对结果对第二运动区域进行修正。本发明实施例还提供了一种运动目标的检测装置、设备及存储介质，解决现有技术中低光环境下运动目标的漏检率较高的问题。
- 一种运动目标检测方法装置设备存储介质
- [发明专利]图像处理设备、方法以及程序-CN201380016103.0有效
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山田英史
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索尼公司
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2013-03-21
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2017-06-06
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H04N5/262
- 本技术涉及使得可以获得较高品质的循环运动图像的图像处理设备、方法以及程序。帧序列确定单元从输入运动图像材料提取转换源帧序列和转换目的地帧序列。部分帧序列确定单元从转换目的地帧序列提取具有不同长度的若干部分帧序列。匹配处理单元在转换源帧序列和部分帧序列之间执行DP匹配并且确定彼此对应的帧对。混合处理单元将各个帧对的图像混合来生成转换时段帧序列，转换时段帧序列的图像从转换源帧序列的图像转换到转换目的地帧序列的图像。循环运动图像生成单元基于运动图像材料和转换时段帧序列来生成循环运动图像。
- 图像处理设备方法以及程序
- [发明专利]一种面向未知类别的动作预测方法-CN202210099695.8在审
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杨剑宇;邢慧琴;黄瑶
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苏州大学
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2022-01-27
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2022-05-13
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G06V40/20
- 本发明提供了一种面向未知类别的动作预测方法，包括：将人体动作序列样本划分为历史序列、待预测序列和未来序列，将历史序列和未来序列输入运动特征提取模块，提取历史和未来运动特征；将历史运动特征和未来运动特征输入动作预测模块进行训练，构造双流动作预测网络；将历史和未来序列输入双流动作预测网络；通过运动特征提取模块，提取历史运动特征输入分类模块进行动作分类；将双流动作预测网络和分类模块结合并加入预设的字典模块，构建双流信息储存网络；将运动特征提取模块、分类模块、动作预测模块和储存完信息的字典模块结合，构造融合特征的动作预测模型；将人体动作序列样本划分历史序列输入至融合特征的动作预测模型，实现动作预测。
- 一种面向未知类别动作预测方法
- [发明专利]一种基于持续监控的动作预测方法-CN202210099728.9在审
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杨剑宇;邢慧琴;黄瑶
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苏州大学
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2022-01-27
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2022-05-17
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G06V40/20
- 本发明提供了一种基于持续监控的动作预测方法，包括：将预设的人体动作序列样本划分为历史序列、待预测序列和未来序列，并将历史序列和未来序列输入预设的运动特征提取模块，提取历史运动特征和未来运动特征；将历史运动特征和未来运动特征相加后，输入预设的动作预测模块进行训练，构造双流动作预测网络；将历史序列和未来序列输入双流动作预测网络，训练双流动作预测网络和训练分类模块至收敛；将双流动作预测网络和分类模块加入字典模块，构建双流信息储存网络；将运动特征提取模块、分类模块、动作预测模块和字典模块相结合，构造自更新动作预测模型；将人体动作序列样本划分的历史序列输入自更新动作预测模型，确定动作预测结果。
- 一种基于持续监控动作预测方法
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