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公开(公告)号：CN104658009A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510013289.5
申请日：2015-01-09
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T7/215 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明公开了一种基于视频图像的运动目标检测方法，包括：根据连续的视频图像进行监控区域的背景学习，获得监控区域静态的当前背景图像BI；根据当前背景图像BI对待检测的连续视频帧中的每一个视频帧进行逐像素背景差分操作和图像分割操作，形成目标图像BFMk；对目标图像BFMk进行运动目标检测，确定目标图像BFMk中的运动目标所在的目标区域；在相邻视频帧之间进行运动目标关联，计算运动目标在帧间的运动速度；当根据运动目标在多个连续帧之间的运动速度判断该运动目标静止时，对该运动目标所在的区域进行背景更新，形成新的背景图像，并将所形成的新的背景图像作为当前背景图像BI。通过使用上述方法，可以提高系统的运行效率。
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公开(公告)号：CN103514587A
公开(公告)日：2014-01-15
申请号：CN201310436715.7
申请日：2013-09-24
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明属于图像处理、光电技术领域，具体涉及一种基于海天分界线检测的舰载稳像方法。本发明的方法包括以下步骤：对监控视频图像帧进行去噪、下采样处理；构建下采样图像的纵向投影向量，求取纵向投影向量的变化率向量，提取变化率最高点为海天分界线参考位置；在原图像中以一定高度截取包括海天分界线参考位置的区域；对上述区域先后进行边缘提取和Hough变换，Hough域中最大值即为海天分界线的直线参数；根据海天分界线的直线参数对原图像进行平移和旋转变换，变换的结果作为稳像结果图像输出。本发明的方法能够有效去除图像中海面和天空噪声的影响，准确获取图像中海天分界线的位置，实现稳像功能。
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公开(公告)号：CN106885517B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201710137668.4
申请日：2017-03-09
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明公开一种集装箱自动检测系统与方法，包括扫描单元与检测单元；其中，扫描单元用于扫描待检测集装箱内部空间，获得所述内部空间的几何信息，并将所述几何信息发送到检测单元；检测单元用于将所述几何信息与预存的集装箱标准信息比较，判断所述待检测集装箱内部是否存在遗留物、且是否设置夹层。本发明的集装箱自动检测系统与方法可在无人值守的情况下，准确迅速地实现集装箱的自动扫描检测，检测准确率远高于传统的人工检测方法。
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公开(公告)号：CN104658008B
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201510012881.3
申请日：2015-01-09
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06T7/254
Abstract: 本发明公开了一种基于视频图像的人员聚集检测方法，包括：根据连续的视频图像进行监控区域的背景学习，获得监控区域静态的当前背景图像；对从视频图像中选取的n个连续视频帧中的每一个视频帧进行逐像素背景差分操作和图像分割操作，对连续视频帧对应的分割后二值图像进行累加操作，得到累加图像矩阵；对累加图像矩阵进行阈值分割，获得分割图像；去除分割图像中的噪点，填补空洞，形成目标图像；对目标图像中像素值为1的连通区域进行像素数统计，将连通区域的像素数设为该连通区域的面积；根据目标图像中各个连通区域的面积和预设的面积阈值，判断是否存在人员聚集区域。使用上述的方法，可以较少的计算代价，实现人员聚集现象的快速检测。
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公开(公告)号：CN105550663A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201610009132.X
申请日：2016-01-07
Applicant: 北京环境特性研究所
CPC classification number: G06K9/00711 , G06K9/6202 , G06K9/6289 , G06Q50/10 , G06T2207/10016 , G06T2207/20221 , G06T2207/30242
Abstract: 本发明公开了一种影院上座率统计方法及系统，包括：采集背景图像；提取背景图像中每个座位区域的边缘，生成座位网格；获取至少一个时间周期的监控图像，并计算在任一时间周期内每帧监控图像与背景图像的差分图像；对该时间周期内所有的差分图像进行累积，生成该时间周期的目标图像；将座位网格覆盖在目标图像上，得到目标图像的座位区域；计算目标图像中每个座位区域的面积；对于目标图像中的每个座位区域，基于座位区域的像素分布及座位区域面积，得到在该时间周期内每个座位的就座信息；根据就座信息获取上座率。根据本发明的影院上座率统计方法及系统，能够准确计算影院的上座率，为获取真实的票房信息提供判断依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104463902A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201310452893.9
申请日：2013-09-25
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T2207/10016
Abstract: 本发明属于光电产品应用技术领域，具体涉及一种基于NMI(Normalized Moment of Inertia)特征的静止目标消除方法。本算法首先利用多高斯背景建模方法和三帧累积帧差分的方法获得运动目标前景区域，记为Fgb和Fgd。然后分别对Fgb和Fgd进行前景区域标记。本算法采用图像的NMI(Normalized Moment of Inertia)不变特性，即图像的归一化转动惯量作为特征匹配参数，NMI特征匹配正确率高、计算量小、速度快，而且具有抗灰度畸变性及对几何畸变有较好的保持不变性。
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公开(公告)号：CN103517066A
公开(公告)日：2014-01-15
申请号：CN201310438513.6
申请日：2013-09-24
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: H04N19/00
Abstract: 本发明属于光电产品应用技术领域，具体涉及一种基于SoC的高清嵌入式视频编解码系统。本发明的系统中，以太网模块接收由高清网络摄像机输出的数字视频信息，进行协议栈的剥离后，通过内部总线把符合H.264协议的裸码流写入到外存模块中；SATA硬盘模块从外存模块中读取图像进行存储；编解码SoC核心从外存模块中读取图像，继而进行解码操作，最后将解码后的原始图像写入到外存模块中；编解码SoC核心从外存模块中读取原始图像，之后通过高清显示模块显示，或通过FPGA处理显示模块对原始图像进行处理显示。本发明实现了实时的视频H.264编解码、视频流的网络传输和未编码视频的输入输出、高清视频稳定实时的网络传输、编解码处理及显示输出。
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公开(公告)号：CN103514603A
公开(公告)日：2014-01-15
申请号：CN201310438522.5
申请日：2013-09-24
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明属于图像处理、光电技术技术领域，具体涉及一种基于流水线结构的高速视频目标检测方法。本发明的方法采用8线程流水处理方式，并行实施以下线程：视频获取线程、灰度化线程、背景学习线程、视频差分线程、阈值分割线程、形态滤波线程、区域划分线程和特征统计与存储线程。本发明的方法解决了现有PC环境下高清视频目标检测速度慢、实时性差的技术问题；采用多线程并行流水式处理结构，在多核CPU环境下可在满足检测性能的同时极大的提高程序的运行速度，为后续智能视频分析速度提供了较大提升空间。
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公开(公告)号：CN105678330B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201610006900.6
申请日：2016-01-05
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 公开了一种基于高斯加权的直方图匹配方法，包括：将像素区间[0,255]分为L个子区间，获取目标图像在每个子区间的第一直方图向量、及模板图像在每个子区间的直方图向量；针对目标图像的每个第一直方图向量：从直方图向量中获取与第一直方图向量对应的第二直方图向量，对以第二直方图向量为中心的至少两个相邻第二直方图向量进行加权，确定直方图加权向量；基于所有第一直方图向量、与第一直方图向量对应的第二直方图向量以及直方图加权向量，确定目标图像与模板图像的相似度。本发明通过对以第二直方图向量为中心的至少两个相邻第二直方图向量进行加权，能够克服目标图像与目标图像进行匹配时出现的直方图边界效应，提高直方图匹配的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN104657741B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201510012901.7
申请日：2015-01-09
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于视频图像的目标分类方法，包括：根据连续的视频图像进行监控区域的背景学习，获得监控区域静态的当前背景图像BI；根据当前背景图像BI对当前视频帧进行逐像素背景差分操作和图像分割操作，形成目标图像BFMk；从目标图像BFMk中提取目标区域；对各个目标区域进行主成分分析，确定各个目标区域的主方向；将各个目标区域的主方向旋转到水平方向，得到各个旋转后的目标区域；计算各个旋转后的目标区域的矩形饱和度特征；根据矩形饱和度特征和预设的阈值，对各个目标区域进行分类。使用上述方法，可以有效地对视频图像中的人员和车辆目标进行分类，大大提高了分类操作的准确性。
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