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一种基于智能实时视频云的运动目标跟踪方法
审中-实审

申请号:201610040258.3 申请日:2016-01-18
摘要:本发明提出了一种基于智能实时视频云的运动目标跟踪方法,使其能够在线跟踪城市中被人为指定的运动目标,同时能减少资源开销从而提高计算性能,为目前市场许多交通业务提供极为有用的信息。本发明的基于智能实时视频云的运动目标跟踪方法具有资源开销小、保证实时性、满足多种智能交通业务需求、判断被监视目标的运动意向等优点;借助实时云环境Storm的并行化计算编程模型,具有很强的可行性,大大减少了同时处理监控视频流的数量,使得其减少到个位数,这为智能交通与智能城市的发展提供了有力的支持。
申请人: 中国石油大学(华东)
地址: 266000 山东省青岛市经济技术开发区长江西路66号
发明(设计)人: 张卫山 段鹏程 宫文娟 卢清华 李忠伟
主分类号: G06T7/20(2006.01)I
分类号: G06T7/20(2006.01)I
  • 法律状态
2016-07-27  实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/20申请日:20160118
2016-06-29  公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
  • 其他信息
主权项  一种基于智能实时视频云的运动目标跟踪方法,其特征在于,首先输入如下元素:G(V,E):某区域根据路线与摄像头所抽象出的图模型,其中V表示摄像头,E表示道路;Vt:开始出现被标定目标所在摄像头的位置;N(V):摄像头V的邻域摄像头集合;视频帧集:包含被标定运动目标的视频数据;接下来,运算开始,.包括如下步骤:步骤一:标定Vt并令V=Vt;步骤二:利用机器学习算法训练视频帧集,生成被标定目标识别器;步骤三:计算N(V)所对应的摄像头集合,通过监控摄像头切换器调用N(V)所对应的摄像头集合中每一个摄像头的视频流数据;步骤四:启动智能视频分析拓扑,其中视频流来自N(V)中某一个摄像头;步骤五:将视频流进行分析,通过步骤二所学习的运动目标识别器对各个视频流进行识别;步骤六:持续分析直到发现被标定的运动目标出现在N(V)中的某一个摄像头为止;同时判断运动目标的路径,以及运动目标接下来最有可能的走向;步骤七:增加视频帧集,重新训练并更新被标定目标识别器,回到步骤三;运算结束。
公开号  105719313A
公开日  2016-06-29
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