一种基于3D轨迹分析的目标检测识别算法

    公开(公告)号:CN106127137A

    公开(公告)日:2016-11-16

    申请号:CN201610452597.2

    申请日:2016-06-21

    Applicant: 长安大学

    CPC classification number: G06K9/00771 G06K9/4609 G06K9/6201 G06K2209/21

    Abstract: 本发明公开了一种基于3D轨迹分析的目标检测识别算法,该方法利用安装在公交车后门上方的双目摄像头采集视频图像以进行目标检测识别,将同一乘客不同时刻的运动位置作为运动目标,通过视屏图像的深度图初步识别运动目标,然后祛除伪运动目标,最终实现对运动目标的精确检测识别。本发明利用3D轨迹分析进行目标识别检测,解决了传统的由于光照导致的轨迹跟踪过程中轨迹跟断,提高了目标识别检测的准确性。本发明不受硬件环境限制,能够进行实时检测,且检测精度高。本发明,将运动目标的图像二维轨迹转换为世界坐标系下的3D轨迹,解决了传统目标识别中最常见的目标被遮挡无法检测到的问题,提高了目标识别检测的准确性。

    一种复杂场景下的人数统计方法

    公开(公告)号:CN106228560B

    公开(公告)日:2019-05-14

    申请号:CN201610607201.7

    申请日:2016-07-28

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明公开了一种复杂场景下的人数统计方法,使用双目相机(或者RGBD相机)通过相机标定,对场景信息进行三维点云恢复,然后生成场景俯视图,通过设计的人头锁定算法对场景的人头进行锁定,对锁定目标提取出13种属性,训练出SVM分类器,利用分类器,对锁定目标进行识别,从而得出场景内的人数。由于俯视图保留了大部分的空间信息,同时消除了空间中人头的畸变,所以,本锁定算法可以有效锁定人头,且在各种场景下都具有很强的适应性,由于人头在俯视图下稳定的特点,本方法可以有效的利用训练的分类器,去除场景中的伪目标,可以实时地、精确地对场景内的人数信息进行统计。

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