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公开(公告)号：CN104616319B
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201510044595.5
申请日：2015-01-28
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于支持向量机的多特征选择目标跟踪方法，其步骤为：获取正负样本，提取样本的多种特征；抽取候选目标，提取目标的多种特征；对所有特征进行核化处理；训练SVM分类器；计算置信值，判别候选目标；更新分类器；评估跟踪性能。本发明能够解决单一特征描述目标能力较差的问题以及克服单一正样本训练的分类器分类能力较弱的缺点，能够在光照影响较大、目标出现严重遮挡等复杂场景下提高目标跟踪器的精度和稳健性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104616319A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510044595.5
申请日：2015-01-28
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了基于支持向量机的多特征选择目标跟踪方法，其步骤为：获取正负样本，提取样本的多种特征；抽取候选目标，提取目标的多种特征；对所有特征进行核化处理；训练SVM分类器；计算置信值，判别候选目标；更新分类器；评估跟踪性能。本发明能够解决单一特征描述目标能力较差的问题以及克服单一正样本训练的分类器分类能力较弱的缺点，能够在光照影响较大、目标出现严重遮挡等复杂场景下提高目标跟踪器的精度和稳健性。
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公开(公告)号：CN105069488A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510621020.5
申请日：2015-09-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6221
Abstract: 本发明公开了一种基于模板在线聚类的跟踪方法，使用模板在线聚类方法更新正模板集，并通过候选目标与正、负模板集的类内距离和类间距离构建似然函数，由似然函数判别出最佳候选目标。本发明的跟踪算法简单准确、鲁棒性强。此外目标跟踪是计算机视觉一个重要的应用领域，在运动分析、视频监控、车辆导航和人机交互等方面具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN104517300A
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201410809494.8
申请日：2014-12-23
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06T7/20 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了基于颜色统计特征的视觉判别跟踪方法，其步骤依次为标记初始目标、抽取正负样本、抽取颜色统计特征、对正负样本的特征向量进行PCA降维、抽取候选粒子、构建分类器、判别最佳粒子和更新分类器。本发明通过联合使用颜色统计特征和目标的仿射变换构建目标的外观模型，使跟踪器在目标发生遮挡，面内外旋转，尺度变化，运动模糊，光照变化等复杂情况下，依然可以准确地跟踪目标。
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公开(公告)号：CN205408036U
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201620165463.8
申请日：2016-03-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04N7/18
Abstract: 本实用新型公开了一种基于视觉跟踪的车辆监控系统，包括现场采集端和后台监控端，现场采集端包括依次连接的摄像头、视频捕捉卡和数据发送模块，后台监控端包括主控模块以及分别与之连接的数据接收模块、报警模块、显示模块和存储模块。视频捕捉卡获取摄像头采集的监控区域内车辆行驶的视频序列，并通过数据发送模块将视频序列上传给后台监控端，主控模块将接收到的视频序列中的车辆行驶轨迹与存储模块中的正常轨迹、异常轨迹进行比较，判断监控区域内的车辆行驶是否异常。本实用新型克服了现有车辆监控方法需要高强度的需要大强度的人为参与调度以及需要每辆车进行登记或安装追踪装置带来的局限。
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