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公开(公告)号：CN109002750B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201711305849.X
申请日：2017-12-11
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 一种基于显著性检测与图像分割的相关滤波跟踪方法。提出了一种结合显著性检测与图像分割的相关滤波改进方法，通过对图像中的背景进行破坏，突出目标特征，弱化背景特征，提高跟踪准确率。通过获取视频流；对目标进行检测；首先应用显著性检测技术区分图像中的前景与背景；进行图像对比度增强对图像进行分割；将得到的分割图与原图进行与操作，得到仅含有目标信息的矩形框；通过显著性检测，对比度增强，图像分割技术的引入，破坏了原本矩形框中的背景信息，保留了目标信息，使目标信息特征的表达始终强于背景信息，解决了复杂背景下相关滤波跟踪失效的问题。
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公开(公告)号：CN109191791B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201811279068.2
申请日：2018-10-30
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种融合多特征的疲劳检测方法以及装置，涉及图像检测领域。其中，该方法包括：获取一定时间周期T内不同时刻的目标人脸图像；检测所述目标人脸图像的特征点；根据所述特征点，确定所述目标人脸图像的目标状态；基于分层隐马尔可夫模型HMM，根据所述目标状态预测出所述目标人脸图像所对应的目标人脸的精神状态。本发明不仅考虑人员的眼部特征，还考虑人员嘴巴特征，能够更加准确地检测人员的疲劳状态。
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公开(公告)号：CN109003289B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201711334249.6
申请日：2017-12-11
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 一种基于颜色标签的目标跟踪快速初始化方法。1.本发明在Lab色彩画面中将颜色分成了N个等级；2.提取目标矩形框，并将颜色空间转换至Lab色彩空间。3.对图像进行子区域划分；4.计算子区域色块颜色等级；5.查找到与背景元素相连的所有连通域；6.消除连通域；7.得到前景信息突出的图像；8.将得到前景信息突出的结果图像与原图像画面进行与操作；9.将去除背景图像后的图像作为结果输出，用于目标跟踪初始化，进行特征提取。与其他方法相比，该方法能够使提取的目标特征始终强于背景特征，具有速度快，实现简单，效果良好，灵活性好的优点，不依赖于强大的硬件支持，成本低廉。
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公开(公告)号：CN108986146B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201711305848.5
申请日：2017-12-11
Applicant: 罗普特科技集团股份有限公司
Abstract: 一种基于背景信息与自适应回归标签的相关滤波跟踪方法。系统包含：监控摄像机、IP网络、交换机和目标跟踪装置组成。通过在现有监控设备接入目标跟踪装置，实现在原有监控设备与PC机当中搭建桥梁，对现有监控方案进行功能升级，完成目标跟踪任务。通过从摄像头获取视频流；提取目标周围背景信息作为负样本添加至相关滤波方法中进行模型训练；根据目标的姿态变化设计自适应回归标签替换原有的固定标签用于模型训练；将背景信息作为负样本进行训练与自适应回归标签相结合，提升相关滤波跟踪方法的性能。较好地实现了外观变形、背景相似干扰、遮挡、平面旋转和背景杂乱等监控场景下的跟踪目标丢失问题，使目标跟踪趋于稳定和可靠。
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