一种基于颜色标签的目标跟踪快速初始化方法

    公开(公告)号:CN109003289B

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN201711334249.6

    申请日:2017-12-11

    Abstract: 一种基于颜色标签的目标跟踪快速初始化方法。1.本发明在Lab色彩画面中将颜色分成了N个等级;2.提取目标矩形框,并将颜色空间转换至Lab色彩空间。3.对图像进行子区域划分;4.计算子区域色块颜色等级;5.查找到与背景元素相连的所有连通域;6.消除连通域;7.得到前景信息突出的图像;8.将得到前景信息突出的结果图像与原图像画面进行与操作;9.将去除背景图像后的图像作为结果输出,用于目标跟踪初始化,进行特征提取。与其他方法相比,该方法能够使提取的目标特征始终强于背景特征,具有速度快,实现简单,效果良好,灵活性好的优点,不依赖于强大的硬件支持,成本低廉。

    一种基于人脸识别的公交路线预测方法及系统

    公开(公告)号:CN111311467A

    公开(公告)日:2020-06-19

    申请号:CN202010086988.3

    申请日:2020-02-11

    Abstract: 本发明提供了一种基于人脸识别的公交路线预测方法及系统,该方法包括:从获取的视频流中通过人脸识别获取上下车的乘客,确定所述乘客的上车站点和下车站点;通过人脸识别确定一辆公交车上车的乘客是否其他公交车下车的乘客,如果是,则确定所述乘客的换乘站点;将所述乘客的上车站点、下车站点和换乘站点进行关联获取该乘客的乘车路线;基于获取的所有乘客的乘车路线预测公交路线的需求。本方法基于人脸识别技术对上下车乘客进行人脸抓拍和识别匹配,预测市民出行完整的乘车路线的方法,利用完整的乘车路线信息,科学合理的进行城市公交路线规划,使得城市公交的运行效率更高。

    一种基于数据校准的公交路线预测方法及系统

    公开(公告)号:CN111310994A

    公开(公告)日:2020-06-19

    申请号:CN202010086978.X

    申请日:2020-02-11

    Abstract: 本发明提出了一种基于数据校准的公交路线预测方法及系统,该方法包括:获取公交车的停靠站点,统计该站点的上车及下车人数,通过人脸特征匹配确定本车人员的上车站点和下车站点;将公交车的所有信息发送至公交车运营服务器;通过人脸特别匹配确定一辆公交车上车的乘客是否其他公交车下车的乘客,如果是,则确定所述乘客的换乘站点;累加第一时间阈值内所有公交车各站点的上车和下车的人数得到计数总数N,同时累加所有同一辆公交车上的上下车识别匹配数量得到匹配总数P,则匹配数量校准系数为:α=N÷(P×2);基于α得到预测的公交出行需求数据。本方法基于人脸识别技术对上下车乘客进行人脸抓拍和识别匹配,并对统计数据基于人脸识别的匹配对进行校准。

    一种基于AI车辆平台分析的车辆管理方法及系统

    公开(公告)号:CN118674241B

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411161660.8

    申请日:2024-08-23

    Abstract: 本申请涉及车辆调度管理技术领域,具体涉及一种基于AI车辆平台分析的车辆管理方法及系统,该方法包括:通过AI车辆平台获取即时配送业务下的车辆位置和订单信息,分析各订单的预估容忍时间,基于预估容忍时间分析订单配送成功和拒绝情况的分析,构建订单拒绝概率分布,进而获取每个时刻下各订单的时间敏感度;根据各订单的时间敏感度分析各车辆调控策略的配送优先期望,进一步确定ALNS算法各算子的算子奖励因子,结合每次迭代时各算子的权重系数,计算每次迭代过程中各算子的选择概率,采用ALNS算法获取最优车辆调度策略,对车辆及订单配送路线进行调整管理。本申请可实现满足实际的车辆调度需求,提高算法的收敛速度。

    一种基于AI车辆识别的小区车辆管理方法及系统

    公开(公告)号:CN118587908B

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202411081394.8

    申请日:2024-08-08

    Abstract: 本发明涉及道路控制技术领域,具体涉及一种基于AI车辆识别的小区车辆管理方法及系统,包括获取预设时长的视频集并打标,得到标签视频集;根据分别计算得到每个观测时间段下每个摄像区域对应的小区车流速率、小区车辆动态密度和小区交通流量;并以此进行预测,得到每个摄像区域对应的预测车流特征向量;基于每个摄像区域对应的预测车流特征向量计算得到小区车辆拥堵指数,并根据所述小区车辆拥堵指数对小区的道闸进行控制。本发明中通过优化车辆评估速度、小区交通流量以及小区车辆动态密度的计算方式。并对车辆评估速度和小区交通流量以及小区车辆动态密度进行预测方式,根据预测结果采取不同的道闸控制策略,减少小区内车辆拥堵状况的发生。

    一种基于AI车辆识别的小区车辆管理方法及系统

    公开(公告)号:CN118587908A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202411081394.8

    申请日:2024-08-08

    Abstract: 本发明涉及道路控制技术领域,具体涉及一种基于AI车辆识别的小区车辆管理方法及系统,包括获取预设时长的视频集并打标,得到标签视频集;根据分别计算得到每个观测时间段下每个摄像区域对应的小区车流速率、小区车辆动态密度和小区交通流量;并以此进行预测,得到每个摄像区域对应的预测车流特征向量;基于每个摄像区域对应的预测车流特征向量计算得到小区车辆拥堵指数,并根据所述小区车辆拥堵指数对小区的道闸进行控制。本发明中通过优化车辆评估速度、小区交通流量以及小区车辆动态密度的计算方式。并对车辆评估速度和小区交通流量以及小区车辆动态密度进行预测方式,根据预测结果采取不同的道闸控制策略,减少小区内车辆拥堵状况的发生。

    一种基于数据校准的公交路线预测方法及系统

    公开(公告)号:CN111310994B

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202010086978.X

    申请日:2020-02-11

    Abstract: 本发明提出了一种基于数据校准的公交路线预测方法及系统,该方法包括:获取公交车的停靠站点,统计该站点的上车及下车人数,通过人脸特征匹配确定本车人员的上车站点和下车站点;将公交车的所有信息发送至公交车运营服务器;通过人脸特别匹配确定一辆公交车上车的乘客是否其他公交车下车的乘客,如果是,则确定所述乘客的换乘站点;累加第一时间阈值内所有公交车各站点的上车和下车的人数得到计数总数N,同时累加所有同一辆公交车上的上下车识别匹配数量得到匹配总数P,则匹配数量校准系数为:α=N÷(P×2);基于α得到预测的公交出行需求数据。本方法基于人脸识别技术对上下车乘客进行人脸抓拍和识别匹配,并对统计数据基于人脸识别的匹配对进行校准。

    一种基于背景信息与自适应回归标签的相关滤波跟踪方法

    公开(公告)号:CN108986146B

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN201711305848.5

    申请日:2017-12-11

    Abstract: 一种基于背景信息与自适应回归标签的相关滤波跟踪方法。系统包含:监控摄像机、IP网络、交换机和目标跟踪装置组成。通过在现有监控设备接入目标跟踪装置,实现在原有监控设备与PC机当中搭建桥梁,对现有监控方案进行功能升级,完成目标跟踪任务。通过从摄像头获取视频流;提取目标周围背景信息作为负样本添加至相关滤波方法中进行模型训练;根据目标的姿态变化设计自适应回归标签替换原有的固定标签用于模型训练;将背景信息作为负样本进行训练与自适应回归标签相结合,提升相关滤波跟踪方法的性能。较好地实现了外观变形、背景相似干扰、遮挡、平面旋转和背景杂乱等监控场景下的跟踪目标丢失问题,使目标跟踪趋于稳定和可靠。

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