基于高斯混合模型的刚体目标在线特征分类与跟踪方法

    公开(公告)号:CN106778831A

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201611064798.1

    申请日:2016-11-28

    Abstract: 本发明涉及一种基于高斯混合模型的刚体目标在线特征分类与跟踪方法。该方法包括以下步骤:1)在初始图像中选定感兴趣的目标区域,并在目标区域检测SURF特征;2)为每个SURF特征创建分类器;3)在新图像到来时,利用分类器对初始图像中的SURF特征与新图像检测到的SURF特征进行匹配,形成匹配点对;在分类器的匹配过程中,采用基于高斯混合模型的在线分类机制判别正样本和负样本;4)根据匹配点对,采用随机采样一致性算法计算得出运动参数,从而确定当前图像的目标区域,实现目标跟踪。本发明能够应对视频中复杂的场景变化,保证跟踪的自适应能力,实现稳定连续、现实可用的目标跟踪。

    一种基于消息队列的分布式数据实时去重方法

    公开(公告)号:CN105183858A

    公开(公告)日:2015-12-23

    申请号:CN201510572334.0

    申请日:2015-09-10

    CPC classification number: G06F17/30303 G06F17/30386

    Abstract: 本发明公开一种基于消息队列的分布式数据实时去重方法,根据消息网络接口,配置若干台数据从服务器,并加入消息网络;为每一种需去重的数据配置添加原始数据信息、去重数据信息、去重服务信息;根据原始数据信息,去重数据信息及去重服务信息确定从服务器;原始数据产生者查询重服务信息,并将原始数据发送至相应的原始数据队列;数据从去重服务器查询去重服务信息,从相应的原始数据队列中消费数据,并输入至数据去重引擎,之后将去重后的数据输入到相应的去重数据队列;去重数据消费者查询去重服务信息,并从相应的去重数据队列中消费数据;主服务器根据从服务器信息更新从服务器信息。

    一种基于区块链的V2X身份管理方法及管理系统

    公开(公告)号:CN113660632A

    公开(公告)日:2021-11-16

    申请号:CN202110724558.4

    申请日:2021-06-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的V2X身份管理方法及管理系统,包括客户端和身份管理端,客户端分别生成用于身份注册的第一请求信息,用于身份认证的第二请求信息和用于身份撤销的第三请求信息,身份管理端则分别设置有身份注册模块、身份认证模块和身份撤销模块,客户端生成的各种请求信息被分别发送到相应的处理模块实现对对应的功能操作;本发明将维护注册、认证和撤销三条联盟链,分别处理V2X系统身份注册、认证和撤销业务。因此,不同业务可并行处理,提高系统身份管理效率;同时,底层基于区块链技术,可保证业务数据的安全和跨业务的数据交互,提升安全性和可用性。

    一种车联网协议关键词识别方法及装置

    公开(公告)号:CN110365645B

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN201910491594.3

    申请日:2019-06-06

    Abstract: 本发明公开了一种车联网协议关键词识别方法及装置,具体包括:预先根据已知车联网协议中每个关键词特征确定每个已知车联网协议关键词的中心点坐标;提取车辆与车联网服务器交互的未知车联网协议应用层数据报文后,将属于同一未知车联网协议类型的各数据报文根据长度标识字段进行变长字段查找,并根据字节取值变化率进行关键词字段界定,得到属于同一未知车联网协议的多个关键词;获取每个未知车联网协议关键词的中心点坐标;根据每个未知车联网协议关键词的中心点坐标和每个已知车联网协议关键词的中心点坐标确定每个未知车联网协议关键词所属关键词类别。采用本发明能够对未知车联网协议数据报文中的关键词进行准确高效识别。

    基于高斯混合模型的刚体目标在线特征分类与跟踪方法

    公开(公告)号:CN106778831B

    公开(公告)日:2020-04-24

    申请号:CN201611064798.1

    申请日:2016-11-28

    Abstract: 本发明涉及一种基于高斯混合模型的刚体目标在线特征分类与跟踪方法。该方法包括以下步骤:1)在初始图像中选定感兴趣的目标区域,并在目标区域检测SURF特征;2)为每个SURF特征创建分类器;3)在新图像到来时,利用分类器对初始图像中的SURF特征与新图像检测到的SURF特征进行匹配,形成匹配点对;在分类器的匹配过程中,采用基于高斯混合模型的在线分类机制判别正样本和负样本;4)根据匹配点对,采用随机采样一致性算法计算得出运动参数,从而确定当前图像的目标区域,实现目标跟踪。本发明能够应对视频中复杂的场景变化,保证跟踪的自适应能力,实现稳定连续、现实可用的目标跟踪。

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