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公开(公告)号：CN104134078A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410349739.3
申请日：2014-07-22
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种人流量统计系统中分类器的自动选择方法，属于视频监控及模式识别技术领域。本发明包括：预先设定多个成像视角，分别离线训练一个分类器；在线学习时，针对当前输入图像，对各分类器分别执行下述操作：检测目标，将当前检测出的行人目标与已有的跟踪目标进行关联，对未关联的跟踪目标采用跟踪算法进行跟踪，将未关联的检测目标加入跟踪目标队列中；对跟踪目标队列中符合条件的目标进行计数；若所有分类器所计目标数均未超过阈值，则继续处理下一图像；选取目标计数最多的分类器作为人流量统计系统中使用的最优分类器。本发明提供的方法能为人流量统计系统自动选择最优分类器，避免了手动设置分类器的不准确性和不方便性问题。
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公开(公告)号：CN104134078B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201410349739.3
申请日：2014-07-22
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种人流量统计系统中分类器的自动选择方法，属于视频监控及模式识别技术领域。本发明包括：预先设定多个成像视角，分别离线训练一个分类器；在线学习时，针对当前输入图像，对各分类器分别执行下述操作：检测目标，将当前检测出的行人目标与已有的跟踪目标进行关联，对未关联的跟踪目标采用跟踪算法进行跟踪，将未关联的检测目标加入跟踪目标队列中；对跟踪目标队列中符合条件的目标进行计数；若所有分类器所计目标数均未超过阈值，则继续处理下一图像；选取目标计数最多的分类器作为人流量统计系统中使用的最优分类器。本发明提供的方法能为人流量统计系统自动选择最优分类器，避免了手动设置分类器的不准确性和不方便性问题。
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公开(公告)号：CN103957472B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410142447.2
申请日：2014-04-10
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N21/8549
Abstract: 本发明公开了一种基于事件最优重组的保时序摘要视频生成方法和系统，将事件最优重组问题建立在保持事件之间的时序关系的基础之上，将事件重组的问题转换为迭代判断当前事件与已发生的事件之间的轨迹相关程度以及已发生事件的疏密程度的方式来解决。通过迭代最后得到事件重组后每个事件发生的时间点，选取适当的背景图像与事件特定时刻的目标图像进行拼接得到最终的摘要视频。该方法能够避免现行的动态视频摘要生成方法中不能完全包含原始视频中的所有事件，目标轨迹组合最优解求解困难且耗时过长，摘要视频中目标的时序混乱等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104717574A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201510117779.X
申请日：2015-03-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N21/8549 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种视频摘要中事件与背景的融合方法。该方法在前景检测与目标跟踪的基础上，将事件与背景的融合问题分成事件预处理、背景帧选择、事件与背景融合三个步骤。首先对事件进行预处理，包括对事件按面积大小排序并调整局部亮度；然后，用事件投票的方式选择最优背景帧，使尽可能多的事件落在该帧背景上；最后融合事件与背景，根据当前位置的像素点在背景帧上的状态标志值和在图像块上的二值前景值选择使用泊松图像编辑方法融合或加权融合的方法，从而形成完整而清晰的新的视频摘要帧。该方法能够无缝、自然的将事件融合到对应的背景中，有效的避免事件与事件之间的遮挡，形成高质量的新视频图像场景。
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公开(公告)号：CN104717574B
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201510117779.X
申请日：2015-03-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N21/8549 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种视频摘要中事件与背景的融合方法。该方法在前景检测与目标跟踪的基础上，将事件与背景的融合问题分成事件预处理、背景帧选择、事件与背景融合三个步骤。首先对事件进行预处理，包括对事件按面积大小排序并调整局部亮度；然后，用事件投票的方式选择最优背景帧，使尽可能多的事件落在该帧背景上；最后融合事件与背景，根据当前位置的像素点在背景帧上的状态标志值和在图像块上的二值前景值选择使用泊松图像编辑方法融合或加权融合的方法，从而形成完整而清晰的新的视频摘要帧。该方法能够无缝、自然的将事件融合到对应的背景中，有效的避免事件与事件之间的遮挡，形成高质量的新视频图像场景。
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公开(公告)号：CN104050684B
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201410228426.2
申请日：2014-05-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于在线训练的视频运动目标分类方法，包括以下步骤：(1)获取原始视频序列的所有运动目标；(2)对运动目标提取速度、面积等标记特征和高宽比等分类特征；(3)将速度特征大于速度高阈值的目标标记为“车辆”，速度特征小于速度低阈值的目标留作步骤(4)进行二次筛选；(4)对速度小于速度低阈值的目标中面积特征小于面积阈值的目标标记为“行人”；(5)将标记完毕的“车辆”目标和“行人”目标设为训练集，训练得到人车分类器；(6)将所有运动目标设为测试集输入分类器得到分类结果。本发明还提供了相应的分类系统。本发明中，由于标记和训练过程不依靠先验信息，对于行人的多态性和车辆的多样性具有较强的适应性。
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公开(公告)号：CN104050684A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410228426.2
申请日：2014-05-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于在线训练的视频运动目标分类方法，包括以下步骤：(1)获取原始视频序列的所有运动目标；(2)对运动目标提取速度、面积等标记特征和高宽比等分类特征；(3)将速度特征大于速度高阈值的目标标记为“车辆”，速度特征小于速度低阈值的目标留作步骤(4)进行二次筛选；(4)对速度小于速度低阈值的目标中面积特征小于面积阈值的目标标记为“行人”；(5)将标记完毕的“车辆”目标和“行人”目标设为训练集，训练得到人车分类器；(6)将所有运动目标设为测试集输入分类器得到分类结果。本发明还提供了相应的分类系统。本发明中，由于标记和训练过程不依靠先验信息，对于行人的多态性和车辆的多样性具有较强的适应性。
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公开(公告)号：CN103957472A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410142447.2
申请日：2014-04-10
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N21/8549
Abstract: 本发明公开了一种基于事件最优重组的保时序摘要视频生成方法和系统，将事件最优重组问题建立在保持事件之间的时序关系的基础之上，将事件重组的问题转换为迭代判断当前事件与已发生的事件之间的轨迹相关程度以及已发生事件的疏密程度的方式来解决。通过迭代最后得到事件重组后每个事件发生的时间点，选取适当的背景图像与事件特定时刻的目标图像进行拼接得到最终的摘要视频。该方法能够避免现行的动态视频摘要生成方法中不能完全包含原始视频中的所有事件，目标轨迹组合最优解求解困难且耗时过长，摘要视频中目标的时序混乱等问题。
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