Mehrfachhinweis-Objekterkennung und -Analyse

    公开(公告)号:DE112013001858B4

    公开(公告)日:2018-06-21

    申请号:DE112013001858

    申请日:2013-05-31

    Applicant: IBM

    Abstract: Vordergrundobjekte von Interesse werden von einem Hintergrundmodell durch Unterteilen eines Bereiches von Interesse eines Videodatenbildes in eine Gitteranordnung von einzelnen Zellen unterschieden, die jeweils kleiner sind als ein Vordergrundobjekt von Interesse. Genauer gesagt überspannen Bilddaten des Vordergrundobjektes von Interesse eine zusammenhängende Vielzahl der Zellen. Jede der Zellen wird als Vordergrund gekennzeichnet, wenn eine akkumulierte Kantenenergie in der Zelle einen Kantenenergieschwellenwert erfüllt, wenn sich Farbintensitäten verschiedener Farben in jeder Zelle sich um einen Farbintensitätsschwellenwert unterscheiden, oder als eine Funktion von Kombinationen der Ermittlungen in Anbetracht mindestens einer Kombinationsregel.

    Mehrfachhinweis-Objekterkennung und -Analyse

    公开(公告)号:DE112013001858T5

    公开(公告)日:2014-12-24

    申请号:DE112013001858

    申请日:2013-05-31

    Applicant: IBM

    Abstract: Vordergrundobjekte von Interesse werden von einem Hintergrundmodell durch Unterteilen eines Bereiches von Interesse eines Videodatenbildes in eine Gitteranordnung von einzelnen Zellen unterschieden, die jeweils kleiner sind als ein Vordergrundobjekt von Interesse. Genauer gesagt überspannen Bilddaten des Vordergrundobjektes von Interesse eine zusammenhängende Vielzahl der Zellen. Jede der Zellen wird als Vordergrund gekennzeichnet, wenn eine akkumulierte Kantenenergie in der Zelle einen Kantenenergieschwellenwert erfüllt, wenn sich Farbintensitäten verschiedener Farben in jeder Zelle sich um einen Farbintensitätsschwellenwert unterscheiden, oder als eine Funktion von Kombinationen der Ermittlungen in Anbetracht mindestens einer Kombinationsregel

    Incorporating video meta-data in 3D models

    公开(公告)号:GB2503621B

    公开(公告)日:2014-03-12

    申请号:GB201318426

    申请日:2012-05-02

    Applicant: IBM

    Abstract: A moving object tracked within a field of view environment of a two-dimensional data feed of a calibrated video camera is represented by a three-dimensional model. An appropriate three-dimensional mesh-based volumetric model for the object is initialized by using a back-projection of a corresponding two-dimensional image. A texture of the object is projected onto the three-dimensional model, and two-dimensional tracks of the object are upgraded to three-dimensional motion to drive a three-dimensional model.

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