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公开(公告)号：CN103310444B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201310190528.5
申请日：2013-05-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种计算机视觉与模式识别领域的基于头顶摄像头的监控行人计数的方法，首先将距离相近的人和物体作为一个跟踪目标，然后通过分析该目标区域的大小和轮廓特征，估计该区域所含有的行人的数量，达到计数的目的。区别于目前的已有方法，本发明将距离较近的多个行人作为一个跟踪的目标，根据该目标的面积和轮廓特征来估计此目标中所含有的行人的数量。同时，采用基于图像轮廓并融合部分步态特征的方法，用于区分前景块中行人和非行人物体（如行李箱等）。实验证明本发明提出的方法在行人间距较小，以及存在非行人的运动物体的场景下，可以取得令人满意的计数效果。
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公开(公告)号：CN103218848B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201310116890.8
申请日：2013-04-03
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T15/08
Abstract: 本发明公开一种基于电场理论的传递函数的直接体绘制方法，步骤：(1)读取三维体数据，并计算出每个体素的电荷体密度、电场力幅值和梯度幅值，然后计算出电荷体密度-电场力幅值两维传递函数空间；(2)根据电荷体密度-电场力幅值特征空间的交互界面，通过设计传递函数分类器组件并做出调整，来显示出体数据中感兴趣的目标；(3)通过步骤(2)交互的调整传递函数分类器组件和观察绘制结果，绘制出最终的体绘制图像。本发明构造的两维电荷体密度-电场力幅值传递函数比传统的两维灰度-梯度幅值传递函数峰状结构更加突出，更容易识别出体数据中的目标结构，而且更多的考虑了邻域信息，可以得到更好的绘制效果。
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公开(公告)号：CN104240244A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410457725.3
申请日：2014-09-10
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于传播模式和流形排序的显著性物体检测方法，所述方法首先通过过分割方法将输入图像分割为超像素以屏蔽图像细节；然后通过将每个超像素节点作为图模型的顶点构造一个闭环的图模型，所有的图像边缘的超像素彼此两两相连，各超像素连接围绕其周围的两层超像素；分析每个超像素的传播模式并得到其初始显著性值；最后以所有超像素为前景，结合其对应初始显著性值，利用流形排序方法计算最终的显著性图。本发明得到的显著性图能够有效地突出图像中的显著性物体，且模型简洁，计算快速，有利于加速后期的图像处理应用。
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公开(公告)号：CN103646417A
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201310590405.0
申请日：2013-11-20
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T15/08
Abstract: 本发明公开一种基于灰度-3D SUSAN算子两维直方图体可视化方法，步骤为：(1)读入三维体数据，首先计算出体数据中每个体素的3D SUSAN算子，然后计算出灰度-3D SUSAN算子两维传递函数空间；(2)根据对灰度-3D SUSAN算子特征空间直方图的理解，设置二维传递函数分类器组件并根据期望的绘制效果做出调整；(3)根据确定的传递函数所赋予每个体素的光学属性值绘制出最终结果。本发明首次将具有抗噪能力的SUSAN算子作为新属性引入到传递函数设计过程中，构造出两维灰度-3D SUSAN算子传递函数；原理简单，易于实现；更容易设计出合适的传递函数，得到用户满意的绘制图像。
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公开(公告)号：CN103617609A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310508232.3
申请日：2013-10-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种基于图论的k-means非线性流形聚类和代表点选取方法，具体包括以下步骤，构建一个图模型，计算各样本点间的图距离矩阵以及无限次随机游走概率矩阵，然后在图模型上交替迭代更各类中心以及类成员直至收敛。本发明所提出的疲劳随机游走模型可以快速实现非线性的流行聚类并为每类选取一个代表点，从而克服传统k-means只在样本服从高斯分布时能够取得好效果的缺陷。本发明对图像、文本以及视频等具有低维流形分布的高维数据具有很好的聚类效果，同时能够为每类指定一个最具代表性的点，方法实现简单，易于操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103345772A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310251839.8
申请日：2013-06-21
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T15/08
Abstract: 本发明公开一种基于空域信息的两维传递函数的体数据识别方法，首先通过查找属于分类器的体素，结合连通性利用边界追踪方法对这些体素进行分类，并识别出的感兴趣的组织，然后利用集合的相减操作形成新的传递函数空间，去除了识别出的组织对特征空间和最终绘制结果的影响，从而更利于用户理解特征空间和设计出合适的传递函数，得到满意的体绘制结果。本发明在没有增加传递函数维数的情况下将空域信息应用到体数据中，并通过处理后的体数据来重新生成一个新的传递函数，而此传递函数将更利于用户的理解，从而设计出更好的传递函数。本发明利用空域信息将对体数据的集合操作引入到传递函数设计过程中，不仅原理简单，而且易于实现。
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公开(公告)号：CN103336947A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310251837.9
申请日：2013-06-21
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种基于显著性和结构性的红外运动小目标识别方法，属于计算机视觉、模式识别、图像处理等应用技术范畴。为了从无任何先验知识的条件下红外场景序列图像中识别出小的运动目标，提出了基于显著性和结构性的目标识别方法。首先依据显著性特征对每帧图像进行显著性检测，然后通过运动目标的结构性排除非目标，通过运动目标的连续性轨迹进行目标的自动识别。此方法在无任何先验知识的前提下，能快速准确的自动识别红外小目标。
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公开(公告)号：CN103310444A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310190528.5
申请日：2013-05-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种计算机视觉与模式识别领域的基于头顶摄像头的监控行人计数的方法，首先将距离相近的人和物体作为一个跟踪目标，然后通过分析该目标区域的大小和轮廓特征，估计该区域所含有的行人的数量，达到计数的目的。区别于目前的已有方法，本发明将距离较近的多个行人作为一个跟踪的目标，根据该目标的面积和轮廓特征来估计此目标中所含有的行人的数量。同时，采用基于图像轮廓并融合部分步态特征的方法，用于区分前景块中行人和非行人物体（如行李箱等）。实验证明本发明提出的方法在行人间距较小，以及存在非行人的运动物体的场景下，可以取得令人满意的计数效果。
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公开(公告)号：CN103279737A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310163666.4
申请日：2013-05-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于时空兴趣点的打架行为检测方法，该方法首先检测当前帧的时空兴趣点，再通过分割提取有效的时空兴趣点集，然后分析有效兴趣点集的分布及其质心的平均位移量，据此调整当前场景的打架等级，并输出状态信息“打架”或“正常”。本发明采用时空兴趣点来描述视频中的人体运动，并通过分析时空兴趣点的分布及其质心的平均位移量来检测人体交互的剧烈程度，从而判断当前监控场景中是否发生打架行为。本发明能准确地反映当前帧图像中运动较剧烈的区域，且不易受光照等环境变化的影响，检测速度快，具有较好的鲁棒性，能较准确及时地识别出场景中的打架行为，并能较好地区分握手、跑步等正常行为，有效地降低误报率。
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公开(公告)号：CN102509308A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110344804.X
申请日：2011-11-04
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开一种基于混合动态纹理空时显著性检测的运动分割方法，包括三个步骤：第一步：采用混合动态纹理对背景进行建模；第二步：利用KL距离定义空时显著性判别函数并计算显著性图；第三步：对显著性图阈值处理得到运动分割结果。该方法在高动态背景和相机运动的复杂环境之中仍能较准确的分割出运动目标，较传统方法在复杂场景处理和噪声抑制方面有很大改善，且具有较强的鲁棒性，能适应于各种复杂运动场景。
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