一种基于贝叶斯推断的人员检测结果修正方法

    公开(公告)号:CN107085729B

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN201710145115.3

    申请日:2017-03-13

    IPC分类号: G06K9/62

    摘要: 本发明属于图像分析技术领域,公开了一种基于贝叶斯推断的人员检测结果修正方法,通过引入贝叶斯分类器来判断人员检测分类器是否分类正确;收集一定的由检测分类器得到的有人的图片,人工标签分类为检测分类器分类正确和分类错误,提取时间、位置、大小这三个特征,计算每个类别的概率以及每个类别条件下各个特征属性划分的概率,训练得到贝叶斯修正分类器;将检测分类器得到有人的图片输入到修正分类器进行分类,判断检测分类器的结果是否正确。本发明不对原有算法进行修改,而是在其基础上添加基于贝叶斯推断的修正模块。本发明通过引入贝叶斯分类器来判断检测分类器分类的结果是否正确,从而优化识别结果,显著地降低了原分类器误报率。

    一种基于贝叶斯推断的人员检测结果修正方法

    公开(公告)号:CN107085729A

    公开(公告)日:2017-08-22

    申请号:CN201710145115.3

    申请日:2017-03-13

    IPC分类号: G06K9/62

    CPC分类号: G06K9/6278

    摘要: 本发明属于图像分析技术领域,公开了一种基于贝叶斯推断的人员检测结果修正方法,通过引入贝叶斯分类器来判断人员检测分类器是否分类正确;收集一定的由检测分类器得到的有人的图片,人工标签分类为检测分类器分类正确和分类错误,提取时间、位置、大小这三个特征,计算每个类别的概率以及每个类别条件下各个特征属性划分的概率,训练得到贝叶斯修正分类器;将检测分类器得到有人的图片输入到修正分类器进行分类,判断检测分类器的结果是否正确。本发明不对原有算法进行修改,而是在其基础上添加基于贝叶斯推断的修正模块。本发明通过引入贝叶斯分类器来判断检测分类器分类的结果是否正确,从而优化识别结果,显著地降低了原分类器误报率。

    一种异常分析与报警控制系统及方法

    公开(公告)号:CN107610431A

    公开(公告)日:2018-01-19

    申请号:CN201710659321.6

    申请日:2017-08-04

    IPC分类号: G08B25/00 H04L29/08

    摘要: 本发明属于城市安防技术领域,公开了一种异常分析与报警控制系统及方法,包括:报警终端、消息中心模块、接警终端、异常分析服务器、Webservice数据分析服务器、GIS联动服务器。本发明采用分布式云部署,在保证安全的同时,又提高了系统的扩展性。消息中心模块和异常分析服务器采用分布式的部署方式,使得系统的安全得到了很大的提升;对于异常分析服务而言,不仅实现了按区域的分布式部署,而且还实现了不同区域间的协作分析,大大提高了异常分析的吞吐能力。在应用层面,系统通过Asterisk服务器和心跳包可以实时的保持报警链路的通畅,大大提高了应用的稳定性。