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公开(公告)号：CN102147869B
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201110081075.3
申请日：2011-03-31
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 一种视频图像处理技术领域的基于前景分析和模式识别的行人检测方法，采用高斯混合模型对视频图像的场景进行背景建模，利用阈值化操作和形态学后处理提取视频图像的前景；利用轮廓特征和行人高度先验模型分析前景并获得初步行人检测结果；在初步检测结果位置附近采样，利用行人模式识别分类器对采样区域进一步判断，排除错误的初步行人检测结果，得到最终行人检测结果。本发明既可提升行人检测准确度，又可提高视频中行人检测的处理速度，并可应用在动态变化的复杂场景中。
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公开(公告)号：CN102156983B
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201110080004.1
申请日：2011-03-31
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种视频图像处理技术领域的基于模式识别与目标跟踪的异常行人位置检测方法，利用形状特征进行模式识别，并对识别为异常的区域进行跟踪，在跟踪过程中得到异常行为的时间特性，在结合形状特性与时间特性的基础上进行分析，得出最终的异常行人位置检测结果。本发明可实现在具有多种运动物体、行人密集程度高的复杂场景中鲁棒地对特定异常事件进行检测。本发明不但可以判断出发生了何种异常行为，还可以在视频中标记处异常事件发生的位置，实现了异常事件检测的自动化。
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公开(公告)号：CN102156983A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201110080004.1
申请日：2011-03-31
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种视频图像处理技术领域的基于模式识别与目标跟踪的异常行人位置检测方法，利用形状特征进行模式识别，并对识别为异常的区域进行跟踪，在跟踪过程中得到异常行为的时间特性，在结合形状特性与时间特性的基础上进行分析，得出最终的异常行人位置检测结果。本发明可实现在具有多种运动物体、行人密集程度高的复杂场景中鲁棒地对特定异常事件进行检测。本发明不但可以判断出发生了何种异常行为，还可以在视频中标记处异常事件发生的位置，实现了异常事件检测的自动化。
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公开(公告)号：CN102147869A
公开(公告)日：2011-08-10
申请号：CN201110081075.3
申请日：2011-03-31
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 一种视频图像处理技术领域的基于前景分析和模式识别的行人检测方法，采用高斯混合模型对视频图像的场景进行背景建模，利用阈值化操作和形态学后处理提取视频图像的前景；利用轮廓特征和行人高度先验模型分析前景并获得初步行人检测结果；在初步检测结果位置附近采样，利用行人模式识别分类器对采样区域进一步判断，排除错误的初步行人检测结果，得到最终行人检测结果。本发明既可提升行人检测准确度，又可提高视频中行人检测的处理速度，并可应用在动态变化的复杂场景中。
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