公开(公告)号：CN105046206A

公开(公告)日：2015-11-11

申请号：CN201510355350.4

申请日：2015-06-24

Applicant: 北京系统工程研究所

Inventor： 邓波 ,  高晨旭 ,  齐超 ,  彭甫阳 ,  包阳 ,  林旺群 ,  战茅 ,  李海龙

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明实施例公开了一种基于视频中运动先验信息的行人检测方法及装置，涉及视频中的行人检测技术领域，解决了现有技术中视频中的行人检测方法复杂度较高、很难实现实时检测的问题。所述方法包括：通过背景差分的方法提取待检测视频中的运动信息；对所述运动信息中的运动目标进行区域聚类，得到运动密集区域块；对所述待检测视频中的视频帧图像依据所述运动密集区域块进行分割处理，分别建立图像金字塔；对所述运动密集区域块的每层图像金字塔进行特征提取，仅提取运动区域及附近像素的特征信息；运用滑窗的方式，检测所述运动密集区域块的每层金字塔图像中的行人，定位行人目标，获取行人检测结果。本发明的实施例主要用于视频中的行人检测。

公开(公告)号：CN104462184A

公开(公告)日：2015-03-25

申请号：CN201410535911.4

申请日：2014-10-13

Applicant: 北京系统工程研究所

Inventor： 张玉超 ,  邓波 ,  彭甫阳 ,  李海龙

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明提供一种基于双向抽样组合的大规模数据异常识别方法，包括以下步骤：对样本数据集进行横向抽样，得到子样本数据集；对子样本数据集进行属性抽样，得到条带数据集；对条带数据集进行异常程度打分；重复执行上述步骤；组合异常程度分数，并计算异常程度分数的期望值。本发明通过双向抽样方法，既解决了样本量大时间复杂度高，又解决了维灾难的问题；利用抽样方法将数据集进行切分，提高了本发明方法的扩展性。