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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105760488B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201610089958.1
申请日：2016-02-17
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/583 , G06K9/46 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于多层次特征融合的图像表达方法和装置。所述基于多层次特征融合的图像表达方法，包括：获取输入图像的至少两个特征；所述至少两个特征为场景级别特征、对象级别特征、点级别特征的至少两个的组合；将所述至少两个特征融合到所述输入图像的特征空间，作为所述输入图像的表达；根据所述输入图像的表达，对所述输入图像进行处理。本发明能够提高对图像的表达力。
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公开(公告)号：CN105760488A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610089958.1
申请日：2016-02-17
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于多层次特征融合的图像表达方法和装置。所述基于多层次特征融合的图像表达方法，包括：获取输入图像的至少两个特征；所述至少两个特征为场景级别特征、对象级别特征、点级别特征的至少两个的组合；将所述至少两个特征融合到所述输入图像的特征空间，作为所述输入图像的表达；根据所述输入图像的表达，对所述输入图像进行处理。本发明能够提高对图像的表达力。
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公开(公告)号：CN106295594B
公开(公告)日：2019-10-15
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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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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公开(公告)号：CN106295598A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610683471.6
申请日：2016-08-17
Applicant: 北京大学
CPC classification number: G06K9/00711 , H04N5/23203 , H04N7/18
Abstract: 本发明提供了一种跨摄像头目标跟踪方法及装置，所述方法包括：对任一摄像头的视角范围内的指定目标执行单摄像头目标跟踪；当所述指定目标离开当前摄像头的视角范围后，采用搜索区域切换算法确定当前需要搜索的监控区域；对所述监控区域内的所有摄像头进行视觉搜索，确定与所述指定目标的相似度大于预设阈值的可疑目标；根据所述可疑目标对所述指定目标的运动轨迹进行估计。本发明提高了目标跟踪准确性并降低了所需的计算资源开销。
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