公开(公告)号：CN102855638A

公开(公告)日：2013-01-02

申请号：CN201210286326.6

申请日：2012-08-13

Applicant: 苏州大学

Inventor： 吴健 ,  崔志明 ,  时玉杰 ,  李承超

IPC: G06T7/20 ,  G08G1/02

Abstract: 本发明公开了一种基于谱聚类的车辆异常行为检测方法，通过视频跟踪获取运动目标的时空轨迹，经过去异和预处理得到正常的轨迹，对轨迹进行构图，得到轨迹序列对应的无向图；然后计算轨迹间的相似性，从而得到相似性矩阵；对相似性矩阵进行拉普拉斯变换得到拉普拉斯矩阵，然后对其前k个最大特征值的特征向量矩阵进行聚类；对运动轨迹进行模式学习后，获得目标在正常状态下的运动模式，如果一条新的轨迹符合其中的一条常态运动模式，则说明该交通没有发生异常，否则说明车辆在进行非常态运动，即出现交通异常。本发明通过对车辆轨迹的聚类学习，实现了对车辆异常行为的监测，可以发现车辆的非正常变道，为交通管理自动化提供依据。

公开(公告)号：CN101004760A

公开(公告)日：2007-07-25

申请号：CN200710019543.8

申请日：2007-01-10

Applicant: 苏州大学

Inventor： 崔志明 ,  赵朋朋 ,  方巍

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种基于视觉特征的页面查询接口抽取方法，首先获取一个包含查询接口的页面文档；采用基于视觉的文档分割方法，对上述页面文档构建视觉块树；定位查询接口区域；利用视觉特征识别标签块；再利用视觉特征完成控件块与标签块的分组，由此确定查询接口中的控件及其对应的属性标签，实现查询接口的自动抽取。本发明可以实现查询接口的自动抽取，为进行深层网页的集成搜索提供了基础；实验证明，本发明的基于视觉特征的查询接口自动抽取方法是可行的，并且具有较高的精度；将本发明应用于深层网页的集成搜索，可以提高搜索的准确度，从而较大范围地提高人们的工作效率。