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公开(公告)号：CN102905109A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210292264.X
申请日：2012-08-16
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提出了一种基于多视角的准确获取PFM（Probability Fusion Map）的方法，其包括如下步骤：搭建多视角动态采集图像系统，所述多视角动态采集系统包含N个摄像机，所述N个摄像机离散分布于动态场景中，所述N个摄像机是固定的，不移动的，所述摄像机的视角存在重叠区域，摄像机的视野范围能够覆盖动态场景的空间。本发明解决了单视角的鲁棒性不足以及多视角单平面获取PFM产生的视角扭曲问题，本发明利用多视图几何自身的约束来解决该问题，能够使得在不同视角一致性的基础之上，获得结果较好的PFM构成的silhouette，其实验结果能够继续作为其他问题的输入，从而获得连续的性能的改进。
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公开(公告)号：CN102413423B
公开(公告)日：2014-01-15
申请号：CN201110220540.7
申请日：2011-08-02
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开一种基于动态选择路边单元的车载自组网的上传方法，适用于车载自组网络中车辆向路边单元的上行通讯，尤其当车辆处在多个路边单元重叠的通讯范围时。本发明所包括步骤为：获取通讯范围覆盖车辆当前位置的路边单元信息；获取车辆到不同路边单元的距离和路边单元的连接数；计算上传因子；确定车辆上传的目的路边单元。本发明主要针对以往简单的上传调度方法未能考虑到的多路边单元选择问题进行改进，同时考虑到了车辆到路边单元的距离和该路边单元的通讯质量，通过引入动态选择路边单元的策略，提高车辆上传的效率和成功率。
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公开(公告)号：CN102930719B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201210380680.5
申请日：2012-10-09
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 一种用于交通路口场景并基于网络物理系统的视频图像前景检测方法，主要应用场景是城市交通中的十字路口，主要包括：根据系统中静止摄像机获取的视频图像，在提取出的背景帧中进行车道线检测并划分兴趣区域，利用系统感知到的外部信息调整不同图像区域像素点的背景学习过程和学习率，实时自适应地调整算法中的参数，最终得到更准确的前景点检测结果。本发明解决了城市交通路口场景中前景速度复杂多变的情况下的背景学习率根据物理环境自适应调整的问题。
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公开(公告)号：CN102413423A
公开(公告)日：2012-04-11
申请号：CN201110220540.7
申请日：2011-08-02
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开一种基于动态选择路边单元的车载自组网的上传方法，适用于车载自组网络中车辆向路边单元的上行通讯，尤其当车辆处在多个路边单元重叠的通讯范围时。本发明所包括步骤为：获取通讯范围覆盖车辆当前位置的路边单元信息；获取车辆到不同路边单元的距离和路边单元的连接数；计算上传因子；确定车辆上传的目的路边单元。本发明主要针对以往简单的上传调度方法未能考虑到的多路边单元选择问题进行改进，同时考虑到了车辆到路边单元的距离和该路边单元的通讯质量，通过引入动态选择路边单元的策略，提高车辆上传的效率和成功率。
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公开(公告)号：CN102905109B
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201210292264.X
申请日：2012-08-16
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提出了一种基于多视角的准确获取PFM（Probability Fusion Map）的方法，其包括如下步骤：搭建多视角动态采集图像系统，所述多视角动态采集系统包含N个摄像机，所述N个摄像机离散分布于动态场景中，所述N个摄像机是固定的，不移动的，所述摄像机的视角存在重叠区域，摄像机的视野范围能够覆盖动态场景的空间。本发明解决了单视角的鲁棒性不足以及多视角单平面获取PFM产生的视角扭曲问题，本发明利用多视图几何自身的约束来解决该问题，能够使得在不同视角一致性的基础之上，获得结果较好的PFM构成的silhouette，其实验结果能够继续作为其他问题的输入，从而获得连续的性能的改进。
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公开(公告)号：CN102930719A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210380680.5
申请日：2012-10-09
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 一种用于交通路口场景并基于网络物理系统的视频图像前景检测方法，主要应用场景是城市交通中的十字路口，主要包括：根据系统中静止摄像机获取的视频图像，在提取出的背景帧中进行车道线检测并划分兴趣区域，利用系统感知到的外部信息调整不同图像区域像素点的背景学习过程和学习率，实时自适应地调整算法中的参数，最终得到更准确的前景点检测结果。本发明解决了城市交通路口场景中前景速度复杂多变的情况下的背景学习率根据物理环境自适应调整的问题。
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