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公开(公告)号：CN101527045A
公开(公告)日：2009-09-09
申请号：CN200910097431.3
申请日：2009-04-02
申请人： 浙江工商大学
摘要： 本发明通过研究视频目标检测跟踪技术和多Agent智能体间并发协作技术，提供一种基于多智能体MAFS的视频多目标检测、跟踪方法，包括预处理、目标检测、目标识别、目标跟踪四个部分；增加一个MAFS协作协议模块，控制目标检测、目标识别、目标跟踪三个部分，所述MAFS协作协议模块的构建方式如下：一、构建适应不同的底层网络的MAFS－NAL(网络适配层)，其为上层应用提供一个透明的通信服务环境；二、构建MAFS协作协议模型的MAFS－ACL(Agent协作层)，MAFS－ACL提供Agent之间的交互及管理，支持任务分割、邻居发现操作，用于实现Agent之间以及与管理者之间的松散耦合和Agent自动发布、查找机制；三、构建MAFS协作协议模型的MAFS－SL(语义层)，为视频应用提供统一的基于XML语言的描述。
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公开(公告)号：CN101609552A
公开(公告)日：2009-12-23
申请号：CN200910097019.1
申请日：2009-03-30
申请人： 浙江工商大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明通过研究基于颜色的背景模型和基于梯度的背景模型，提供一种有限复杂背景下视频目标的特征检测方法，包括以下步骤：一、取背景场景图，对背景样本图像进行不断地训练得到混合高斯分布的基于颜色的背景模型；如果背景模型是混合高斯分布，需要计算各种组合的梯度分布函数。某个像素如果属于任何一个梯度分布，就被认为符合梯度背景模型；二、对每一幅待测图像，计算它梯度分布函数，建立基于颜色梯度背景模型；三、根据周围环境的变化，如光照、风强度等，更新高斯分布自身的参数和各高斯分布的权重，进一步更新基于颜色和基于颜色梯度的模型；与现有技术相比，本发明具有防背景扰动、适应外界光照的变化的特点。
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公开(公告)号：CN101739436B
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN200910152748.2
申请日：2009-09-28
申请人： 浙江工商大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明涉及一种数据处理方法，旨在利用XML的可扩展性、结构化、自描述以及跨平台的特点，提出基于XML的数据迁移模型，对各个已有或将有的应用系统的数据进行抽取、处理、和交换，实现数据交换与集成，解决变更数据库应用系统时的数据库历史数据迁移辨别问题，将关键的历史数据没有损伤地迁移到新版本的系统或是变更后的系统中。柔性数据迁移方法的技术方案包括三部分内容：数据抽取，数据转换和数据导入。通过本发明的基于XML的柔性数据迁移方法，企业可以在原有信息系统的基础上，扩展信息系统的使用范围，充分利用已有的信息资源；或者在重新设计信息系统时，把原先具有利用价值的数据资源安全准确迁移到新系统中。
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公开(公告)号：CN101944122A
公开(公告)日：2011-01-12
申请号：CN201010289451.3
申请日：2010-09-17
申请人： 浙江工商大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明涉及一种融合增量学习的支持向量机多类分类方法。本发明的目的是提供一种融合增量学习的支持向量机多类分类方法，旨在减少样本的训练时间、提高分类器的分类精度及抗干扰性。本发明的技术方案是：1、在总的样本中随机抽取一部分作为训练样本集D，另一部分作为测试样本集T；2、对训练样本集D进行预抽取支持向量；3、用循环迭代法对预抽取训练样本集PTS进行支持向量机训练，得到多类分类模型M-SVM；4、对多类分类模型M-SVM进行二叉树处理，得到支持向量机多类分类模型BTMSVM0；5、对多类分类模型BTMSVM0进行增量学习训练，得到模型BTMSVM1；6、将步骤1中的测试样本集T输入到多类分类模型BTMSVM1进行分类。本发明用于通过增量学习对海量信息进行高效多类分类。
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公开(公告)号：CN101609552B
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN200910097019.1
申请日：2009-03-30
申请人： 浙江工商大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明通过研究基于颜色的背景模型和基于梯度的背景模型，提供一种有限复杂背景下视频目标的特征检测方法，包括以下步骤：一、取背景场景图，对背景样本图像进行不断地训练得到混合高斯分布的基于颜色的背景模型；如果背景模型是混合高斯分布，需要计算各种组合的梯度分布函数。某个像素如果属于任何一个梯度分布，就被认为符合梯度背景模型；二、对每一幅待测图像，计算它梯度分布函数，建立基于颜色梯度背景模型；三、根据周围环境的变化，如光照、风强度等，更新高斯分布自身的参数和各高斯分布的权重，进一步更新基于颜色和基于颜色梯度的模型；与现有技术相比，本发明具有防背景扰动、适应外界光照的变化的特点。
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