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一种目标场所优化调度方法及系统

一种目标场所优化调度方法及系统

  • 专利类型:发明专利
  • 有效期:不限
  • 发布日期:2021-07-15
  • 技术成熟度:详情咨询
交易价格: ¥面议
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  • 申请号 CN200710179079.9 
  • 公开号 CN-100595121-C 
  • 申请日 20071210 
  • 公开日 20100324 
  • 申请人 中国科学院计算技术研究所  
  • 优先权日期  
  • 发明人 钱跃良  
  • 主分类号
  • 申请人地址 100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号 
  • 分类号 G06K9/62;B66B1/06 
  • 专利代理机构 北京律诚同业知识产权代理有限公司 
  • 当前专利状态 授权 
  • 代理人 陈振;梁挥 
  • 有效性 有效 
  • 法律状态 授权
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  • 01

    项目简介

    本发明公开了一种目标场所优化调度方法及系统。该方法包括下列步骤:采集目标场所相应目标对应的正例样本集合和反例样本集合;在正例样本集合和反例样本集合中,提取图像特征并进行训练,得到用于目标场所目标检测的分类器;从获取的目标场所的实时视频图像中,利用分类器检测出目标,对目标场所进行优化调度。将从目标场所获取的实时视频图像检测出的目标所在区域作为正例样本,重复训练,进一步提高分类器的分类精确度。其对目标场所进行优化调度,提高目标场所的工作效率。
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  • 02

    说明书


    1.一种目标场所优化调度方法,其特征在于,包括下列步骤: 步骤A,采集视频图像的正例样本集合和反例样本集合; 步骤B,在正例样本集合和反例样本集合中,提取图像特征并进行训练, 得到用于目标场所目标检测的分类器; 步骤C,从获取的目标场所的实时视频图像中,利用分类器检测出目标, 对目标场所进行优化调度。
    2.根据权利要求1所述的目标场所优化调度方法,其特征在于,还包括 下列步骤: 步骤D,将从目标场所获取的实时视频图像检测出的目标所在区域作为正 例样本,重复步骤B,进行训练,进一步提高分类器的分类精确度。
    3.根据权利要求1或2所述的目标场所优化调度方法,其特征在于,所 述步骤A包括下列步骤: A1.采集训练的正例样本集合; A2.采集训练的反例样本集合。
    4.根据权利要求3所述的目标场所优化调度方法,其特征在于,所述正 例样本,是根据目标优化调度的目标场所,对目标场所或者与目标场所相近似 的场所进行监控录像,在所获得的视频图像中,将目标标注出来作为训练的正 例样本。
    5.根据权利要求4所述的目标场所优化调度方法,其特征在于,所述反 例样本,是指不包含目标的图像,是来自采集的不包含目标的视频图像,或者 收集的不包含目标的静止图像。
    6.根据权利要求1或2所述的目标场所优化调度方法,其特征在于,所 述步骤B包括下列步骤: 步骤B1,在确定了正例样本集合和反例样本集合之后,确定训练使用的 图像特征; 步骤B2,进行正例样本集合和反例样本集合的图像特征提取; 步骤B3,利用正例样本集合和反例样本集合,以及它们的视频图像的特 征的值,进行训练,得到用于目标场所目标检测的分类器。
    7.根据权利要求6所述的目标场所优化调度方法,其特征在于,所述图 像特征为利用矩形特征表示法表示。
    8.根据权利要求7所述的目标场所优化调度方法,其特征在于,所述矩 形特征表示法为扩展Harr-like特征表示法。
    9.根据权利要求8所述的目标场所优化调度方法,其特征在于,所述图 像特征提取是通过利用积分图方法实现的。
    10.根据权利要求6所述的目标场所优化调度方法,其特征在于,所述步 骤B3中,训练得到用于目标场所目标检测的分类器,包括下列步骤: 步骤B31,利用迭代训练过程,每次训练得到一个弱分类器,全部弱分类 器线性组合形成一个强分类器; 步骤B32,将强分类器串联在一起形成分级分类器。
    11.根据权利要求1所述的目标场所优化调度方法,其特征在于,所述步 骤C包括下列步骤: 步骤C1,根据每个目标场所的特点设定相应的检测区域,获取目标场所 的实时视频图像; 步骤C2,从目标场所的实时视频图像中,根据目标场所的状态选择图像 帧; 步骤C3,对获得的图像帧进行预处理,筛除未包含目标的视频图像的图 像帧; 步骤C4,对包含目标的图像帧,利用分类器进行目标检测; 步骤C5,根据实时监控视频图像检测出的目标场所的目标信息,及目标 场所的已知信息,对目标场所进行调度。
    12.根据权利要求11所述的目标场所优化调度方法,其特征在于,所述 目标场所为电梯间;所述目标为乘梯人体。
    13.根据权利要求12所述的目标场所优化调度方法,其特征在于,所述 正例样本为包含人体头肩部的电梯监控视频图像。
    14.根据权利要求11所述的目标场所优化调度方法,其特征在于,所述 步骤C2包括下列步骤: C21,在电梯关门并开始运行之后,选择电梯内的图像帧; C22,对有电梯外呼梯请求的候梯人的图像帧进行统计。
    15.根据权利要求11所述的目标场所优化调度方法,其特征在于,所述 步骤C4包括下列步骤: C41,利用训练好的分类器对得到的预处理后的图像帧进行场景人数统 计; C42,判断检测结果的窗口关系,如果一个窗口全部包含在另一个窗口中, 而且两个窗口的中心点位置相近,则保留大点的窗口,去除小的窗口,筛选出 目标场所的精确目标。
    16.根据权利要求11所述的目标场所优化调度方法,其特征在于,所述 步骤C5包括下列步骤: 步骤C51,如果电梯内人数超过数值N时,即使有其他的电梯外呼梯信 号,如果没有出人信号,在该楼层不停靠; 步骤C52,针对有呼梯请求的厅层,如果候梯乘客按动电梯按钮后随即离 开,即利用在时间T内再次检测时厅层没有候梯人员,则取消该呼梯指令,如 果电梯在该层没有出人指令,则电梯在该楼层不停靠; 步骤C53,利用目前电梯内人数和各呼梯厅层人数,对电梯调度进行统一 调配; 步骤C54,电梯内如果没人了,可以将电梯内的出人指令清零。
    17.根据权利要求16所述的目标场所优化调度方法,其特征在于,所述 步骤C53中,进行统一调配,包括下列步骤: 如果电梯外候梯人数众多,而电梯内基本饱和,则该电梯不响应该楼层的 呼梯信号,如果是多部电梯同时响应呼梯指令,可以找电梯内人数少的电梯响 应该指令。
    18.一种目标场所优化调度系统,其特征在于,包括: 样本采集模块,用于采集视频图像的正例样本集合和反例样本集合; 训练器,用于从正例样本集合和反例样本集合中,提取图像特征提取并进 行训练,得到用于目标场所检测的分类器; 优化器,用于从获取的目标场所的实时视频图像中,利用分类器检测出目 标,对目标场所进行优化调度。
    19.根据权利要求18所述的目标场所优化调度系统,其特征在于,所述 样本采集模块,包括正例样本采集子模块和反例样本采集模块,其中: 所述正例样本采集子模块,是根据目标优化调度的目标场所,对目标场所 或者与目标场所相近似的场所进行监控录像,在所获得的视频图像中,将目标 标注出来作为训练的正例样本;所述反例样本采集子模块,是针对所定义的目 标,收集不包含目标的图像,是来自采集的不包含目标的视频图像,或者收集 的不包含目标的静止图像。
    20.根据权利要求19所述的目标场所优化调度系统,其特征在于,所述 目标场所为电梯间;所述目标为乘梯人体。
    21.根据权利要求20所述的目标场所优化调度系统,其特征在于,所述 正例样本为包含人体头肩部的电梯监控视频图像。
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