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公开(公告)号：CN106780557B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201611206049.8
申请日：2016-12-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于光流法和关键点特征的运动目标跟踪方法，该方法包括：在初始视频帧中，计算目标区域关键点和背景区域关键点所对应的特征向量，并以此建立一个特征库；在相邻两帧之间使用光流法排除不稳定的关键点，得到光流跟踪成功的关键点；检测并描述当前帧中的所有关键点特征，将其与特征库进行匹配，得到若干最佳匹配关键点；将跟踪成功的关键点与匹配成功的关键点进行融合；利用相似三角形关系评估目标的中心位置、尺度和旋转角度；利用历史帧信息在线更新特征库。本发明能够实现对目标较长时间的稳定跟踪，且能较准确地评估目标尺度、旋转角度等实时的几何状态信息，具有运算速度快、抗遮挡和形变能力强的特点。
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公开(公告)号：CN106780557A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611206049.8
申请日：2016-12-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/246
CPC classification number: G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了一种基于光流法和关键点特征的运动目标跟踪方法，该方法包括：在初始视频帧中，计算目标区域关键点和背景区域关键点所对应的特征向量，并以此建立一个特征库；在相邻两帧之间使用光流法排除不稳定的关键点，得到光流跟踪成功的关键点；检测并描述当前帧中的所有关键点特征，将其与特征库进行匹配，得到若干最佳匹配关键点；将跟踪成功的关键点与匹配成功的关键点进行融合；利用相似三角形关系评估目标的中心位置、尺度和旋转角度；利用历史帧信息在线更新特征库。本发明能够实现对目标较长时间的稳定跟踪，且能较准确地评估目标尺度、旋转角度等实时的几何状态信息，具有运算速度快、抗遮挡和形变能力强的特点。
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公开(公告)号：CN105574515A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201610029387.2
申请日：2016-01-15
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/00369 , G06K9/468 , G06K9/6215 , G06K9/6255 , G06K2009/4695 , G06K2209/21
Abstract: 本发明公开了一种无重叠视域下的行人再识别方法。首先快速检测监控视域下的行人目标并进行跟踪；然后由跟踪结果信息及视频帧信息利用GrabCut算法分割出精确的行人区域同时利用人体分割模型将人体分割成上半身和下半身两部分；之后利用分割好的行人上下半身序列分别构建行人上半身和下半身的HSV三通道稀疏字典，最后对另一监控视域下检测到的行人进行分割预处理之后对其进行稀疏重构，计算重构误差并融合判决从而得到匹配相似度。本发明提供的方法可以充分利用行人序列信息以及减小背景信息的干扰从而达到在不同摄像机不同视域下对同一行人目标在不同角度不同姿态下进行准确的识别。
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公开(公告)号：CN105574515B
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201610029387.2
申请日：2016-01-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种无重叠视域下的行人再识别方法。首先快速检测监控视域下的行人目标并进行跟踪；然后由跟踪结果信息及视频帧信息利用GrabCut算法分割出精确的行人区域同时利用人体分割模型将人体分割成上半身和下半身两部分；之后利用分割好的行人上下半身序列分别构建行人上半身和下半身的HSV三通道稀疏字典，最后对另一监控视域下检测到的行人进行分割预处理之后对其进行稀疏重构，计算重构误差并融合判决从而得到匹配相似度。本发明提供的方法可以充分利用行人序列信息以及减小背景信息的干扰从而达到在不同摄像机不同视域下对同一行人目标在不同角度不同姿态下进行准确的识别。
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