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公开(公告)号：CN106778583A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611117935.3
申请日：2016-12-07
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的车辆属性识别方法。该方法主要包括：利用样本图像训练卷积神经网络，获取待识别车辆的图像，利用训练好的卷积神经网络识别所述车辆的图像，获取车辆的车型、车身颜色及驾驶员异常行为属性。本发明提供的车辆属性识别方法可以在获取到待识别车辆图像后，无需用户自己设计特征，可以直接利用预先训练好的卷积神经网络直接提取深度特征，进行车型识别、车身颜色识别及驾驶员异常行为识别。
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公开(公告)号：CN106686352A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611209342.X
申请日：2016-12-23
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供了一种多GPU平台的多路视频数据的实时处理方法。该方法主要包括:步骤1、建立基于任务处理器的层式并行结构；步骤2、对层式并行结构中的各个任务处理器进行初始化，各个任务处理器接收监控视频数据，对监控视频数据进行实时处理；步骤3、进行环境监测，根据环境监测结果计算任务队列健康度、任务缓存区健康度和各GPU健康度；步骤4、根据任务队列健康度、缓存区健康度及各GPU健康度值进行任务处理器调度和作业分发；步骤5、定时重复步骤3、4，使各GPU间保持负载均衡状态。本发明为在多GPU平台上的多路视频多任务实时处理设计了完整的并行、调度、数据管理方案,能够充分利用多GPU处理器强大的计算能力，大大加快计算速度。
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公开(公告)号：CN104268900B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410504910.3
申请日：2014-09-26
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明提供一种运动目标检测方法及装置，该方法包括：在视频流的压缩域中，对当前帧图像中帧内编码的像素块进行运动向量预测，得到帧内编码的像素块的运动向量，其中，视频流中的每帧图像预先按照设定规则被分割成设定数目个像素块，每帧图像大小相同；根据当前帧以及当前帧之前连续M帧图像中，位于同一位置的像素块对应的运动向量为非零向量的次数，确定当前帧图像中的所有非零向量；根据确定的所有非零向量，确定当前帧图像中的运动区域；将运动区域映射到像素域，在运动区域中，采用像素域目标检测算法进行预设目标的检测，并将检测到的预设目标进行标记后输出。本发明能够提高目标检测的准确度以及目标检测的速度。
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公开(公告)号：CN106339667A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610669836.X
申请日：2016-08-15
Applicant: 北京大学
CPC classification number: G06K9/00718 , G06K9/6256 , G06K2009/00738
Abstract: 本发明提供了一种视频异常事件在线检测方法及装置，所述方法包括：对连续输入的待预测视频流，每隔预设时间长度进行一次检查，并将每次检查的时间点作为更新节点；在每两个连续的更新节点之间，采用预设长度的滑窗对输入的待预测视频流进行连续采样，并采用预置的过滤模型对采样得到的样本进行过滤操作，以将过滤后的剩余样本加入缓冲区；对所述缓冲区中的样本进行分拣操作，以将所述样本中的正常样本和异常样本分别加入正常样本池和异常样本池中；在每个更新节点，根据所述正常样本池和所述异常样本池中的样本对所述过滤模型进行更新操作。本发明能够提高视频异常事件监测效率和准确性。
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公开(公告)号：CN106295594A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610681599.9
申请日：2016-08-17
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供了一种基于动态路径树的跨摄像头目标跟踪方法及装置，该方法包括：对预先构建的摄像头网络中任一摄像头视角范围内的指定目标进行单摄像头目标跟踪，直至所述指定目标离开当前摄像头的视角范围；根据目标搜索区域切换算法获得当前需要搜索的摄像头列表；对所述摄像头列表中的所有摄像头的视频数据进行对象检测，并采用视觉相似度匹配算法，筛选出视觉外观与所述指定目标的相似度大于预设阈值的可疑目标；根据动态路径树模型对所述可疑目标进行处理，推断出所述指定目标的运动轨迹。本发明在尽可能小的计算资源开销下能够较为准确的进行跨摄像头目标跟踪，能够更加准确的预测路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104281858A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410469780.4
申请日：2014-09-15
Abstract: 本发明实施例涉及视频图像技术领域，尤其涉及一种三维卷积神经网络训练方法、一种基于三维卷积神经网络的视频异常事件检测方法及装置，用以对拥挤人群场景下发生的异常事件进行检测。本发明实施例的方法中三维卷积神经网络正向传递过程中第N组卷积-采样层中的卷积层上的每个卷积核对第N-1组卷积-采样层中的采样层的所有通道的所有特征图的数据进行卷积，由于最后一层卷积层对所有通道的所有特征图的数据进行卷积，从而可提取更具有表达能力的特征，从而可通过这些特征更好地描述拥挤人群场景下发生的异常事件，进而提高异常事件的检测的准确率。
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公开(公告)号：CN104253996A
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201410478748.2
申请日：2014-09-18
Abstract: 本发明公开了一种视频数据的发送、接收方法及其装置以及传输系统，该发送方法包括：根据用于表示当前帧为背景帧和/或非背景帧的标识信息，确定视频图像的原始编码码流中的背景帧；将确定的每一背景帧分割为至少两个数据包，分别加入辅码流标识后进行封装，形成辅码流；将原始编码码流中每一非背景帧加入主码流标识后进行封装，形成主码流；发送所述辅码流和主码流。由于将背景帧分割为至少两个数据包，分别加入辅码流标识后进行封装形成辅码流，后续发送辅码流和主码流，避免了直接传输背景帧，减少因码流传输中图像瞬时码率过高造成后续非背景帧的延时或丢失，同时也没有降低作为背景帧的高质量背景图像的质量，兼顾了传输带宽和图像质量。
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公开(公告)号：CN103870818A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410126512.2
申请日：2014-03-31
Abstract: 本发明公开了一种烟雾检测方法和装置，属于数字图像与视频处理领域。该方法包括：对输入的视频图像进行目标区域检测，得到目标区域；计算内部相似性和与周围区域差异性目标区域内部相似性；计算内部相似性和与周围区域差异性目标区域与周围区域差异性；根据内部相似性和与周围区域差异性内部相似性和与周围区域差异性判决内部相似性和与周围区域差异性目标区域是否为烟雾。采用本发明实施例，通过对目标区域内的子块特征进行分类，还同时考虑目标区域与周围背景区域的差异性得到最终的判定结果，从而能有效地区分烟雾目标与类烟雾目标。
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公开(公告)号：CN110288677B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201910425357.7
申请日：2019-05-21
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及图像生成领域，特别涉及一种基于可形变结构的行人图像生成方法和装置。具体包括以下步骤：步骤一、对行人图片和目标姿态图片按照部位结构进行分割操作，进行提取mask操作；步骤二、然后进行部位生成操作，得到部位生成图片；步骤三、对部位生成图片进行结构化合并操作，得到结构化合并图片；步骤四、进行整体生成操作，得到生成图片。本发明在考虑人体可形变结构的基础上，降低训练的代价，提升算法的性能。
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公开(公告)号：CN109101884B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201810750230.8
申请日：2018-07-10
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种脉冲阵列的预测方法，包括如下步骤：对检测区域内的各个空间位置的信号进行采集，同时对每个空间位置的信号进行累积，得到信号累积强度值；当信号累积强度值超过发放阈值时，输出一个脉冲信号；将每个空间位置对应的脉冲信号按照时间先后排列成二值序列，所有空间位置对应的二值序列构成脉冲阵列；针对所述脉冲阵列，分析不同位置、不同时间段的脉冲序列之间的相似性，利用其他位置、时刻或时间段的脉冲序列来预测当前位置、时刻或时间段的脉冲序列。该方法可用于脉冲数据编码与运动分析，是仿生视网膜传感器应用在计算机视觉分析的重要技术支撑，具有良好的应用前景。
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