一种基于多尺度的Adaboost检测方法及系统

    公开(公告)号:CN102722723A

    公开(公告)日:2012-10-10

    申请号:CN201210169536.7

    申请日:2012-05-24

    Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度的Adaboost检测方法,该方法中,从待检测点队列中获取一个待检测点的信息;判断从步长数组中获取的当前检测尺度对应的步长是否为0、及判断待检测点是否位于首位置,如果步长为0、或者步长非0且待检测点位于首位置,则将从内存加载至Cache缓存中的待检测点对应的图像局部区域、或Cache缓存中已保存的待检测点对应的图像局部区域作为弱分类器检测的图像,若步长非0且待检测点未位于首位置,更新步长数组中保存的当前检测尺度对应的步长。本发明还提供了一种基于多尺度的Adaboost检测系统。采用本发明的方法及系统,能够提高Adaboost检测效率,提高系统的处理性能。

    一种多目标跟踪方法和装置

    公开(公告)号:CN103714553B

    公开(公告)日:2016-12-21

    申请号:CN201210382251.1

    申请日:2012-10-09

    Abstract: 本发明公开了一种多目标跟踪方法,在每获取到一帧图像后,分别进行如下处理:利用从图像中确定出的候选目标组成候选目标集合;针对所获取的目标轨迹集合中的每个目标轨迹,分别确定出与其相关联的候选目标,并针对每个候选目标,分别确定出与其相关联的目标轨迹;根据确定出的关联关系,针对每个目标轨迹,分别确定是否存在与之相匹配的候选目标,如果是,则将相匹配的候选目标作为该目标轨迹的跟踪结果,否则,确定该目标轨迹未匹配成功。本发明同时公开了一种多目标跟踪装置。应用本发明所述的方法和装置,能够提高跟踪结果的准确性。

    一种交通信号灯智能控制方法和系统

    公开(公告)号:CN104282158B

    公开(公告)日:2016-03-30

    申请号:CN201310290181.1

    申请日:2013-07-10

    Abstract: 本发明公开了交通信号灯智能控制方法和系统:针对预定区域,每经过T1时长,则进行一次图像采集,并对采集到的图像进行分析,得到分析结果;预定区域包括:斑马线两侧的行人等待区域,分析结果包括:斑马线两侧的行人等待区域中的行人数量;当行人方向的交通信号灯为红灯时,每经过T2时长,T2>T1,则进行一次切换判决,切换判决包括:根据T2时长内得到的各分析结果,确定T2时长内斑马线两侧的行人等待区域中的行人数量是否满足切换要求,如果是,则将行人方向的交通信号灯由红灯切换为绿灯,并在当经过T3时长后,将行人方向的交通信号灯由绿灯切换为红灯。应用本发明所述方案,能够实现准确、安全的交通信号灯切换控制。

    一种基于多尺度的Adaboost检测方法及系统

    公开(公告)号:CN102722723B

    公开(公告)日:2014-11-05

    申请号:CN201210169536.7

    申请日:2012-05-24

    Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度的Adaboost检测方法,该方法中,从待检测点队列中获取一个待检测点的信息;判断从步长数组中获取的当前检测尺度对应的步长是否为0、及判断待检测点是否位于首位置,如果步长为0、或者步长非0且待检测点位于首位置,则将从内存加载至Cache缓存中的待检测点对应的图像局部区域、或Cache缓存中已保存的待检测点对应的图像局部区域作为弱分类器检测的图像,若步长非0且待检测点未位于首位置,更新步长数组中保存的当前检测尺度对应的步长。本发明还提供了一种基于多尺度的Adaboost检测系统。采用本发明的方法及系统,能够提高Adaboost检测效率,提高系统的处理性能。

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