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公开(公告)号：CN109003290A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201711305847.0
申请日：2017-12-11
Applicant: 罗普特(厦门)科技集团有限公司
CPC classification number: G06T7/248 , G06K9/6276 , G06T2207/10016 , G06T2207/10024 , G06T2207/20021 , G06T2207/20081
Abstract: 一种监控系统的视频跟踪方法。系统包含：监控摄像机、IP网络、交换机和客户端组成。通过选定图像的跟踪目标框，将目标框的位置与大小分别传递给跟踪模块与检测模块；由跟踪模块进行目标跟踪得到新的目标框位置；由检测模块进行目标检测，通过将待检测窗口依次通过方差分类器，集合分类器和最近邻分类器，判断该检测窗口是否含有所求的目标；再通过综合模块得到最终的目标位置与大小，实现目标跟踪结果。如果目标丢失，则通过检测器重新初始化相关滤波跟踪模块，使得暂时丢失的目标被重新找回，进行新一轮的跟踪与检测，继续完成跟踪任务，实现监控场景下的长时稳定跟踪。
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公开(公告)号：CN109002749A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201711305620.6
申请日：2017-12-11
Applicant: 罗普特(厦门)科技集团有限公司
CPC classification number: G06K9/00221 , G06K9/6215
Abstract: 嫌疑人人脸识别认定方法。由数据存贮单元、“人脸比对识别引擎”、多引擎调度模块、二次综合分析处理模块组成。通过一张待识别人的人脸图片，由相似度计算模型、命中概率排序模型计算，得到前20名相似人员列表；再用统计模型将筛选出在多系统中命中≥T次的记录集中并重新列表；计算相似度均值mu和方差sigma的高斯分布在s的累积概率作为权重w；再通过综合相似度计算模型取值，排列出阈值以上的前10名作为综合Top-10输出结果。实现提高人脸识别的准确度和稳定性的目标。
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公开(公告)号：CN109255312A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201810999149.3
申请日：2018-08-30
Applicant: 罗普特(厦门)科技集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于表观特征的异常着装检测方法，涉及图像处理领域。其中，所述方法包括：基于表观特征的异常着装检测方法，包括：确定目标人员图像的所有关键检测区域；提取所述所有关键检测区域的图像特征；根据所述图像特征，确定所述所有关键检测区域的目标特征向量；将所述所有关键检测区域的目标特征向量进行加权求和，得到所述目标人员的最终表观特征,其中，各加权参数范围为0～1，各加权参数之和为1；判断所述最终表观特征与标准着装人员最终表观特征的相关性，若相关性低于预设阈值，则说明所述目标人员着装异常，否则，所述目标人员着装正常。本方法能够准确检测到不同场景下的人员着装是否符合要求。
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公开(公告)号：CN109101923A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810921608.6
申请日：2018-08-14
Applicant: 罗普特(厦门)科技集团有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种人员佩戴口罩情况的检测方法以及装置。其中，该方法包括：S1，获取目标人脸图像；S2，通过对所述目标人脸图像进行阈值分割，得到关于目标人脸的二值图像；S3，计算所述二值图像的下半部分的连通域，并统计最大连通域的外界矩形框的宽度和高度；S4，若外界矩形框的宽度和高度满足预设条件，则认为佩戴口罩，反之则进入S5；S5，将所述目标人脸图像从RGB空间像转换到YCrCb空间，并结合步骤S2中的所述二值图像，得到反向投影人脸图像Fb；S6，将Fb分为上半人脸图像Fb1和下半人脸图像Fb2，分别统计Fb1和Fb2中像素点值超过预设阈值的像素个数n1和n2；S7，判定n1及n2是否满足预设条件，若满足则认为未佩戴口罩。本发明能够自动快速且准确地检测人员是否佩戴口罩。
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公开(公告)号：CN109034104A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810925620.4
申请日：2018-08-15
Applicant: 罗普特(厦门)科技集团有限公司
CPC classification number: G06K9/00711 , G06T7/70
Abstract: 本发明公开了一种场景标签定位方法以及装置，涉及图像处理领域。其中，该方法包括：初始化阶段，获取目标位置的世界坐标；应用阶段，根据所述的目标位置的世界坐标以及PTZ摄像机的当前PTZ信息，通过坐标变换确定所述目标位置当前的屏幕坐标。本发明能够将地图地理信息叠加到PTZ摄像机设备的实时视频画面中，实现当PTZ摄像机旋转时准确快速地对视频背景物的标注，从而将实时视频转化为视频实景地图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109003289A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201711334249.6
申请日：2017-12-11
Applicant: 罗普特(厦门)科技集团有限公司
CPC classification number: G06T7/20 , G06T7/11 , G06T7/187 , G06T7/90 , G06T2207/10024
Abstract: 一种基于颜色标签的目标跟踪快速初始化方法。1.本发明在Lab色彩画面中将颜色分成了N个等级；2.提取目标矩形框，并将颜色空间转换至Lab色彩空间。3.对图像进行子区域划分；4.计算子区域色块颜色等级；5.查找到与背景元素相连的所有连通域；6.消除连通域；7.得到前景信息突出的图像；8.将得到前景信息突出的结果图像与原图像画面进行与操作；9.将去除背景图像后的图像作为结果输出，用于目标跟踪初始化，进行特征提取。与其他方法相比，该方法能够使提取的目标特征始终强于背景特征，具有速度快，实现简单，效果良好，灵活性好的优点，不依赖于强大的硬件支持，成本低廉。
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公开(公告)号：CN109002750A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201711305849.X
申请日：2017-12-11
Applicant: 罗普特(厦门)科技集团有限公司
CPC classification number: G06K9/00718 , G06K9/00362 , G06K9/00825 , G06K9/342 , G06K9/46 , G06K2209/23 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T2207/10016
Abstract: 一种基于显著性检测与图像分割的相关滤波跟踪方法。提出了一种结合显著性检测与图像分割的相关滤波改进方法，通过对图像中的背景进行破坏，突出目标特征，弱化背景特征，提高跟踪准确率。通过获取视频流；对目标进行检测；首先应用显著性检测技术区分图像中的前景与背景；进行图像对比度增强对图像进行分割；将得到的分割图与原图进行与操作，得到仅含有目标信息的矩形框；通过显著性检测，对比度增强，图像分割技术的引入，破坏了原本矩形框中的背景信息，保留了目标信息，使目标信息特征的表达始终强于背景信息，解决了复杂背景下相关滤波跟踪失效的问题。
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公开(公告)号：CN108960211A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810909302.9
申请日：2018-08-10
Applicant: 罗普特(厦门)科技集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多目标人体姿态检测方法以及系统，涉及图像处理领域。其中，该方法包括：获取目标图像；提取所述目标图像的关节点信息；根据所述关节点信息以及关节点之间的距离约束，获取各关节点之间的匹配信息；根据所述匹配信息，组合各关节点，完成所述目标图像中的人体姿态估计。进一步地，获取目标图像还包括对所述目标图像进行缩放，构建图像金字塔；通过设定金字塔层数和缩放尺度得到不同尺度下所述目标图像的缩放图像。本发明通过在关节点之间添加距离约束条件，能够有效解决不同目标之间关节点匹配错误的问题。
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公开(公告)号：CN109002751A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201711335791.3
申请日：2017-12-11
Applicant: 罗普特(厦门)科技集团有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 嫌疑人人脸识别认定系统及方法。由数据存贮单元、“人脸比对识别引擎”、多引擎调度模块、二次综合分析处理模块组成。通过一张待识别人的人脸图片，由相似度计算模型、命中概率排序模型计算，得到前30名相似人员列表；再用统计模型将筛选出在多系统中命中≥T次的记录集中并重新列表；计算相似度均值mu和方差sigma的高斯分布在s的累积概率作为权重w；再通过综合相似度计算模型取值，排列出阈值以上的前10名作为综合Top-10输出结果。实现提高人脸识别的准确度和稳定性的目标。
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公开(公告)号：CN108986146A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201711305848.5
申请日：2017-12-11
Applicant: 罗普特(厦门)科技集团有限公司
CPC classification number: G06T7/262 , G06K9/6257 , G06K9/6267 , G06T5/20 , G06T7/90 , G06T2207/10016 , G06T2207/20021 , G06T2207/20024 , G06T2207/20081
Abstract: 一种基于背景信息与自适应回归标签的相关滤波跟踪方法。系统包含：监控摄像机、IP网络、交换机和目标跟踪装置组成。通过在现有监控设备接入目标跟踪装置，实现在原有监控设备与PC机当中搭建桥梁，对现有监控方案进行功能升级，完成目标跟踪任务。通过从摄像头获取视频流；提取目标周围背景信息作为负样本添加至相关滤波方法中进行模型训练；根据目标的姿态变化设计自适应回归标签替换原有的固定标签用于模型训练；将背景信息作为负样本进行训练与自适应回归标签相结合，提升相关滤波跟踪方法的性能。较好地实现了外观变形、背景相似干扰、遮挡、平面旋转和背景杂乱等监控场景下的跟踪目标丢失问题，使目标跟踪趋于稳定和可靠。
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