基于场景变化分类和在线局部特征匹配的刚体目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN107194310A

    公开(公告)日:2017-09-22

    申请号:CN201710213110.X

    申请日:2017-04-01

    CPC classification number: G06K9/00718 G06K9/6202 G06K9/6268

    Abstract: 本发明涉及一种基于场景变化分类和在线局部特征匹配的刚体目标跟踪方法,其步骤包括:在初始图像中选定感兴趣的目标区域,在目标区域检测SURF特征;对每个SURF特征建立场景描述向量,通过随机的场景变化实现离线学习,得到每个SURF特征最能够适应的场景分类信息;为每个SURF特征创建分类器;在当前图像到来时,判断当前图像的场景分类,从初始图像中选取最能够适应当前场景的SURF特征,并将其与当前图像检测到的SURF特征进行基于分类器的匹配,形成匹配点对;根据得到的匹配点对计算得出运动参数,从而确定当前图像的目标区域,实现目标跟踪。本发明使跟踪能够保持对视频中感兴趣区域出现连续复杂变化的自适应性。

    一种用于数据中心的配电系统故障模拟方法及系统

    公开(公告)号:CN109683036B

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN201811443142.X

    申请日:2018-11-29

    Abstract: 本发明公开一种用于数据中心的配电系统故障模拟方法及系统,属于电力分析技术领域,能够动态模拟出配电系统中的故障节点,并模拟输出配电系统的稳定工作路径。该方法包括:步骤S1,获取配电系统的初始工作路径,随后实时采集配电系统中的故障节点vr并更新至故障节点集合Tr中;步骤S2,基于节点搜索算法逐一计算所述故障节点集合Tr中各所述故障节点vr对应的子节点集合Sm;步骤S3,依次对各所述子节点m进行校验;步骤S4,持续监测配电系统中是否出现新的故障节点;步骤S5,计算并校验配电系统中当前工作路径中各节点通过的三相电流是否满足使用条件,若各节点均满足则将配电系统的当前工作路径定义为稳定工作路径输出。

    一种用于数据中心的配电系统故障模拟方法及系统

    公开(公告)号:CN109683036A

    公开(公告)日:2019-04-26

    申请号:CN201811443142.X

    申请日:2018-11-29

    CPC classification number: G01R31/00 G06K9/6267

    Abstract: 本发明公开一种用于数据中心的配电系统故障模拟方法及系统,属于电力分析技术领域,能够动态模拟出配电系统中的故障节点,并模拟输出配电系统的稳定工作路径。该方法包括:步骤S1,获取配电系统的初始工作路径,随后实时采集配电系统中的故障节点vr并更新至故障节点集合Tr中;步骤S2,基于节点搜索算法逐一计算所述故障节点集合Tr中各所述故障节点vr对应的子节点集合Sm;步骤S3,依次对各所述子节点m进行校验;步骤S4,持续监测配电系统中是否出现新的故障节点;步骤S5,计算并校验配电系统中当前工作路径中各节点通过的三相电流是否满足使用条件,若各节点均满足则将配电系统的当前工作路径定义为稳定工作路径输出。

    基于高斯混合模型的刚体目标在线特征分类与跟踪方法

    公开(公告)号:CN106778831A

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201611064798.1

    申请日:2016-11-28

    Abstract: 本发明涉及一种基于高斯混合模型的刚体目标在线特征分类与跟踪方法。该方法包括以下步骤:1)在初始图像中选定感兴趣的目标区域,并在目标区域检测SURF特征;2)为每个SURF特征创建分类器;3)在新图像到来时,利用分类器对初始图像中的SURF特征与新图像检测到的SURF特征进行匹配,形成匹配点对;在分类器的匹配过程中,采用基于高斯混合模型的在线分类机制判别正样本和负样本;4)根据匹配点对,采用随机采样一致性算法计算得出运动参数,从而确定当前图像的目标区域,实现目标跟踪。本发明能够应对视频中复杂的场景变化,保证跟踪的自适应能力,实现稳定连续、现实可用的目标跟踪。

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