CN107370985A - 行人动态显示方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种行人动态显示方法,所述方法包括:N个全方位摄像头采集N个行人动态视频信号,并将各自采集的所述多个行人动态视频信号发送至中央处理器,其中,N为正整数;所述中央处理器对所述N个行人动态视频信号进行拼接压缩处理,并将处理后得到的拼接压缩视频数据发送至显示屏;所述显示屏对所述拼接压缩视频数据进行解码处理得到解码视频数据,并在所述显示屏上显示所述解码视频数据,以在所述显示屏上显示行人动态。本发明还公开了一种行人动态显示系统,使得骑行人员可以实时了解坡道下方的行人动态,保障了交通安全。
Description
技术领域
本发明涉及交通监控及多媒体技术领域,尤其涉及一种行人动态显示方法及系统。
背景技术
现有技术中,在行人多的地方都会设置红绿灯来规范行人和骑行人员的行为,避免出现交通事故。但是在坡道下方一般不会设置红路灯,因为设置红绿灯,车辆停在坡道上,会更加危险,而不设置红绿灯,骑行人员不能实时了解坡道下方的行人动态,则无法保障交通安全。
因此,现有技术中存在着骑行人员不能实时了解坡道下方的行人动态,无法保障交通安全的问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种行人动态显示方法及系统,旨在解决现有技术中存在的骑行人员不能实时了解坡道下方的行人动态,无法保障交通安全的问题。
为实现上述目的,本发明提供了一种行人动态显示方法,所述方法包括:
N个全方位摄像头采集N个行人动态视频信号,并将各自采集的所述多个行人动态视频信号发送至中央处理器,其中,N为正整数;
所述中央处理器对所述N个行人动态视频信号进行拼接压缩处理,并将处理后得到的拼接压缩视频数据发送至显示屏;
所述显示屏对所述拼接压缩视频数据进行解码处理得到解码视频数据,并在所述显示屏上显示所述解码视频数据,以在所述显示屏上显示行人动态。
此外,为实现上述目的,本发明还提供了一种行人动态显示系统,所述系统包括:
全方位摄像头,用于采集N个行人动态视频信号,并将各自采集的所述多个行人动态视频信号发送至中央处理器,其中,N为正整数;
中央处理器,用于对所述N个行人动态视频信号进行拼接压缩处理,并将处理后得到的拼接压缩视频数据发送至显示屏;
显示屏,用于对所述拼接压缩视频数据进行解码处理得到解码视频数据,并在所述显示屏上显示所述解码视频数据,以在所述显示屏上显示行人动态。
本发明提出的行人动态显示方法,跟现有技术相比,本发明通过N个全方位摄像头采集N个行人动态视频信号,并将各自采集的所述多个行人动态视频信号发送至中央处理器,其中,N为正整数,所述中央处理器对所述N个行人动态视频信号进行拼接压缩处理,并将处理后得到的拼接压缩视频数据发送至显示屏,所述显示屏对所述拼接压缩视频数据进行解码处理得到解码视频数据,并在所述显示屏上显示所述解码视频数据,以在所述显示屏上显示行人动态,骑行人员可通过观察显示屏上显示的视频,了解坡道下方的行人动态,在坡道下方行人比较多的时候,及时减速,从而保障交通安全。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明第一实施例提供的一种行人动态显示方法的流程示意图;
图2为图1中的步骤S102的细化步骤流程示意图;
图3为图2的追加步骤的流程示意图;
图4为图3中的步骤S301的细化步骤流程示意图;
图5为本发明第三实施例提供的一种行人动态显示系统的功能模块示意图;
图6为图5中的中央处理器502的细化功能模块示意图;
图7为图5中的中央处理器502的追加的功能模块示意图;
图8为图7中的计算模块701的细化功能模块示意图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而非全部实施例。基于本发明中的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
为了说明本发明所述的技术方案,下面通过具体实施例来进行说明。
请参阅图1,图1为本发明第一实施例提供的一种行人动态显示方法的流程示意图,包括:
步骤S101、N个全方位摄像头采集N个行人动态视频信号,并将各自采集的多个行人动态视频信号发送至中央处理器,其中,N为正整数;
在本发明实施例中,N个全方位摄像头安置在自行车坡道的下方,也可根据实际需求进行位置调整。
其中,每一个全方位摄像头在采集N个行人动态视频信号后,都将对该行人动态视频信号进行压缩,并将压缩后的N个行人动态视频信号发送至中央处理器,从而提高发送效率。
步骤S102、中央处理器对N个行人动态视频信号进行拼接压缩处理,并将处理后得到的拼接压缩视频数据发送至显示屏;
在本发明实施例中,中央处理器使用全景接图技术将N个行人动态视频信号拼接成一幅全景影像,并对全景影像进行压缩得到拼接压缩视频数据,并将拼接压缩视频数据发送至显示屏。
步骤S103、显示屏对拼接压缩视频数据进行解码处理得到解码视频数据,并在显示屏上显示解码视频数据,以在显示屏上显示行人动态。
在本发明实施例中,跟现有技术相比,本发明通过N个全方位摄像头采集N个行人动态视频信号,并将各自采集的多个行人动态视频信号发送至中央处理器,其中,N为正整数,中央处理器对N个行人动态视频信号进行拼接压缩处理,并将处理后得到的拼接压缩视频数据发送至显示屏,显示屏对拼接压缩视频数据进行解码处理得到解码视频数据,并在显示屏上显示解码视频数据,以在显示屏上显示行人动态,骑行人员可通过观察显示屏上显示的视频,了解坡道下方的行人动态,在坡道下方行人比较多的时候,及时减速,从而保障交通安全。
请参阅图2,图2为图1中的步骤S102的细化步骤流程示意图,包括:
步骤S201、中央处理器使用全景接图技术将N个行人动态视频信号拼接成一幅全景影像;
在本发明实施例中,全景接图技术将N个行人动态视频信号拼接成一幅全景影像,实现了多画面的无缝衔接融合。
步骤S202、采用影像压缩编码技术对全景影像进行编码压缩,产生压缩影像;
在本发明实施例中,将全景影像进行编码压缩可以节省存储空间,并且在传送时,也可以提高传送效率。
步骤S203、将压缩影像发送至显示屏。
在本发明实施例中,中央处理器使用全景接图技术将N个行人动态视频信号拼接成一幅全景影像,实现了多画面的无缝衔接融合,采用影像压缩编码技术对全景影像进行编码压缩,产生压缩影像,将压缩影像发送至显示屏,从而提高传送效率,显示屏对压缩影像进行解码处理得到解码视频数据,并在显示屏上显示解码视频数据,以在显示屏上显示行人动态,骑行人员可通过观察显示屏上显示的视频,了解坡道下方的行人动态,在坡道下方行人比较多的时候,及时减速,从而保障交通安全。
请参阅图3,为图2追加步骤的流程示意图,具体为在图2中的步骤S201之后还包括:
步骤S301、中央处理器基于全景影像计算出全景影像中的人头数;
步骤S302、若人头数大于预置阈值,则执行声光警示操作。
在本发明实施例中,在自行车坡道上设置发声装置和发光装置,在中央处理器计算出人头数大于预置阈值时,表示行人较多,执行声光警示操作,中央处理器控制发声装置发出语音提醒,并且控制发光装置进行发光,以提醒骑行人员前方行人较多,减速行驶,从而保障交通安全。
请参阅图4,图4为图3中的步骤S301的细化步骤流程示意图,包括:
步骤S401、基于帧间差分法对全景影像进行帧间差分计算,得到行人区域;
在本发明实施例中,利用全景影像的当前帧图像与前一帧图像作差分运算以得到差分图像,然后对差分图像进行二值化处理得到二值图像,在二值图像中,像素值为0的点为背景点,像素值为1的点表示有行人。
步骤S402、利用预置的若干人头分类器对行人区域进行检测,得到单个人头图像,其中,预置的若干人头分类器是基于SVM分类器对若干训练样本集进行训练得到的;
在本发明实施例中,基于SVM分类器对若干训练样本集进行训练,得到若干人头分类器,其中,训练样本集包括两类训练样本集,一类为包含人头图像的正样本集,另一类为不包含人头的负样本集,正样本集中的所有正样本与负样本集中的所有负样本均为20*20像素的灰度图像。通过对不同方位采集得到的人头,可将正样本集分为:头顶正样本子集、正面正样本子集、后面正样本子集、左侧正样本子集和右侧正样本子集五种不同的正样本子集,同时,可将负样本集分为:头顶负样本子集、正面负样本子集、后面负样本子集、左侧负样本子集和右侧负样本子集,利用SVM分类器分别对各训练正样本子集与负样本子集进行训练,得到头顶分类器、正面分类器、后面分类器、左侧分类器和右侧分类器五种分类器。
在本发明实施例中,对行人区域进行积分图计算,得到积分图,基于预置的检测窗口,在水平和垂直方向上以3个像素点为步长,对积分图作行、列的滑动扫描,计算检测窗口内的Haar特征,将Haar特征输入至若干人头分类器中,将Haar特征输入至若干人头分类器中,若输出为是,则确定检测窗口当前所在的区域为单个人头图像。
其中,以20*20像素大小的图像块作为预置的检测窗口。
步骤S403、将行人区域中得到的所有单个人头图像的个数相加,确定行人区域中的人头数。
在本发明实施例中,基于帧间差分法对全景影像进行帧间差分计算,得到行人区域,利用预置的若干人头分类器对行人区域进行检测,得到单个人头图像,其中,预置的若干人头分类器是基于SVM分类器对若干训练样本集进行训练得到的,将行人区域中得到的所有人头图像相加,确定行人区域中的人头数,通过该算法可以快速准确的确定人头数,在人头数大于预置阈值时,表示行人较多,执行声光警示操作,发声装置发出语音提醒,并且发光装置进行发光,以提醒骑行人员前方行人较多,减速行驶,从而保障交通安全。
请参阅图5,图5为本发明第三实施例提供的一种行人动态显示系统的功能模块示意图,包括:
N个全方位摄像头501,用于采集N个行人动态视频信号,并将各自采集的多个行人动态视频信号发送至中央处理器,其中,N为正整数;
在本发明实施例中,N个全方位摄像头501安置在自行车坡道的下方,也可根据实际需求进行位置调整。
其中,每一个全方位摄像头在采集N个行人动态视频信号后,都将对该行人动态视频信号进行压缩,并将压缩后的N个行人动态视频信号发送至中央处理器,从而提高发送效率。
中央处理器502,用于对N个行人动态视频信号进行拼接压缩处理,并将处理后得到的拼接压缩视频数据发送至显示屏;
在本发明实施例中,中央处理器502使用全景接图技术将N个行人动态视频信号拼接成一幅全景影像,并对全景影像进行压缩得到拼接压缩视频数据,并将拼接压缩视频数据发送至显示屏。
显示屏503,用于对拼接压缩视频数据进行解码处理得到解码视频数据,并在显示屏上显示解码视频数据,以在显示屏上显示行人动态。
在本发明实施例中,跟现有技术相比,本发明通过N个全方位摄像头501采集N个行人动态视频信号,并将各自采集的多个行人动态视频信号发送至中央处理器502,其中,N为正整数,中央处理器502对N个行人动态视频信号进行拼接压缩处理,并将处理后得到的拼接压缩视频数据发送至显示屏503,显示屏503对拼接压缩视频数据进行解码处理得到解码视频数据,并在显示屏503上显示解码视频数据,以在显示屏上显示行人动态,骑行人员可通过观察显示屏503上显示的视频,了解坡道下方的行人动态,在坡道下方行人比较多的时候,及时减速,从而保障交通安全。
请参阅图6,图6为图5中的中央处理器502的细化功能模块示意图,包括:
拼接模块601,用于使用全景接图技术将N个行人动态视频信号拼接成一幅全景影像;
在本发明实施例中,全景接图技术是将N个行人动态视频信号拼接成一幅全景影像,实现了多画面的无缝衔接融合。
编码压缩模块602,用于采用影像压缩编码技术对全景影像进行编码压缩,产生压缩影像;
在本发明实施例中,编码压缩模块602将全景影像进行编码压缩可以节省存储空间,并且在传送时,也可以提高传送效率。
发送模块603,用于将压缩影像发送至显示屏。
在本发明实施例中,拼接模块601使用全景接图技术将N个行人动态视频信号拼接成一幅全景影像,实现了多画面的无缝衔接融合,编码压缩模块602采用影像压缩编码技术对全景影像进行编码压缩,产生压缩影像,发送模块603将压缩影像发送至显示屏,从而提高传送效率,显示屏对压缩影像进行解码处理得到解码视频数据,并在显示屏上显示解码视频数据,以在显示屏上显示行人动态,骑行人员可通过观察显示屏上显示的视频,了解坡道下方的行人动态,在坡道下方行人比较多的时候,及时减速,从而保障交通安全。
请参阅图7,图7为图5中的中央处理器502的追加的功能模块示意图,包括:
计算模块701,用于基于全景影像计算出全景影像中的人头数;
声光警示模块702,用于若人头数大于预置阈值,则执行声光警示操作。
在本发明实施例中,在自行车坡道上设置发声装置和发光装置,在人头数大于预置阈值时,表示行人较多,声光警示模块702执行声光警示操作,声光警示模块702控制发声装置发出语音提醒,并且控制发光装置进行发光,以提醒骑行人员前方行人较多,减速行驶,从而保障交通安全。
请参阅图8,图8为图7中的计算模块701的细化功能模块示意图,包括:
计算单元801,用于基于帧间差分法对全景影像进行帧间差分计算,得到行人区域;
在本发明实施例中,计算单元801利用全景影像的当前帧图像与前一帧图像作差分运算以得到差分图像,然后对差分图像进行二值化处理得到二值图像,在二值图像中,像素值为0的点为背景点,像素值为1的点表示有行人。
检测单元802,用于利用预置的若干人头分类器对行人区域进行检测,得到单个人头图像,其中,预置的若干人头分类器是基于SVM分类器对若干训练样本集进行训练得到的;
在本发明实施例中,基于SVM分类器对若干训练样本集进行训练,得到若干人头分类器,其中,训练样本集包括两类训练样本集,一类为包含人头图像的正样本集,另一类为不包含人头的负样本集,正样本集中的所有正样本与负样本集中的所有负样本均为20*20像素的灰度图像。通过对不同方位采集得到的人头,可将正样本集分为:头顶正样本子集、正面正样本子集、后面正样本子集、左侧正样本子集和右侧正样本子集五种不同的正样本子集,同时,可将负样本集分为:头顶负样本子集、正面负样本子集、后面负样本子集、左侧负样本子集和右侧负样本子集,利用SVM分类器分别对各训练正样本子集与负样本子集进行训练,得到头顶分类器、正面分类器、后面分类器、左侧分类器和右侧分类器五种分类器。
在本发明实施例中,对行人区域进行积分图计算,得到积分图,基于预置的检测窗口,在水平和垂直方向上以3个像素点为步长,对积分图作行、列的滑动扫描,计算检测窗口内的Haar特征,将Haar特征输入至若干人头分类器中,若输出为是,则确定检测窗口当前所在的区域为单个人头图像。
其中,以20*20像素大小的图像块作为预置的检测窗口。
确定单元803,用于将行人区域中得到的所有单个人头图像的个数相加,确定行人区域中的人头数。
在本发明实施例中,计算单元801基于帧间差分法对全景影像进行帧间差分计算,得到行人区域,检测单元802利用预置的若干人头分类器对行人区域进行检测,得到单个人头图像,其中,预置的若干人头分类器是基于SVM分类器对若干训练样本集进行训练得到的,确定单元803将行人区域中得到的所有人头图像相加,确定行人区域中的人头数,通过该算法可以快速准确的确定人头数,在人头数大于预置阈值时,表示行人较多,执行声光警示操作,发声装置发出语音提醒,并且发光装置进行发光,以提醒骑行人员前方行人较多,减速行驶,从而保障交通安全。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中,也可以是各个模块单独物理存在,也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。
所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简便描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明,某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定都是本发明所必须的。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
以上为对本发明所提供的一种行人动态显示方法及系统的描述,对于本领域的技术人员,依据本发明实施例的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种行人动态显示方法,其特征在于,所述方法包括:
N个全方位摄像头采集N个行人动态视频信号,并将各自采集的所述多个行人动态视频信号发送至中央处理器,其中,N为正整数;
所述中央处理器对所述N个行人动态视频信号进行拼接压缩处理,并将处理后得到的拼接压缩视频数据发送至显示屏;
所述显示屏对所述拼接压缩视频数据进行解码处理得到解码视频数据,并在所述显示屏上显示所述解码视频数据,以在所述显示屏上显示行人动态。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述中央处理器对所述N个行人动态视频信号进行拼接压缩处理,并将处理后得到的拼接压缩视频数据发送给显示屏的步骤包括:
所述中央处理器使用全景接图技术将所述N个行人动态视频信号拼接成一幅全景影像;
采用影像压缩编码技术对所述全景影像进行编码压缩,产生压缩影像;
将所述压缩影像发送至所述显示屏。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述中央处理器基于所述全景影像计算出所述全景影像中的人头数;
若所述人头数大于预置阈值,则执行声光警示操作。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述中央处理器基于所述全景影像计算出所述全景影像中的人头数的步骤包括:
基于帧间差分法对所述全景影像进行帧间差分计算,得到行人区域;
利用预置的若干人头分类器对所述行人区域进行检测,得到单个人头图像,其中,所述预置的若干人头分类器是基于SVM分类器对若干训练样本集进行训练得到的;
将所述行人区域中得到的所有单个人头图像的个数相加,确定所述行人区域中的人头数。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述利用预置的若干人头分类器对所述行人区域进行检测,得到单个人头图像的步骤包括:
对所述行人区域进行积分图计算,得到积分图;
基于预置的检测窗口对所述积分图进行滑动扫描,计算所述检测窗口内的Haar特征;
将所述Haar特征输入至所述若干人头分类器中,若输出为是,则确定所述检测窗口当前所在的区域为单个人头图像。
6.一种行人动态显示系统,其特征在于,所述系统包括:
全方位摄像头,用于采集N个行人动态视频信号,并将各自采集的所述多个行人动态视频信号发送至中央处理器,其中,N为正整数;
中央处理器,用于对所述N个行人动态视频信号进行拼接压缩处理,并将处理后得到的拼接压缩视频数据发送至显示屏;
显示屏,用于对所述拼接压缩视频数据进行解码处理得到解码视频数据,并在所述显示屏上显示所述解码视频数据,以在所述显示屏上显示行人动态。
7.如权利要求6所述的系统,其特征在于,所述中央处理器包括:
拼接模块,用于使用全景接图技术将所述N个行人动态视频信号拼接成一幅全景影像;
编码压缩模块,用于采用影像压缩编码技术对所述全景影像进行编码压缩,产生压缩影像;
发送模块,用于将所述压缩影像发送至所述显示屏。
8.如权利要求7所述的系统,其特征在于,所述中央处理器还包括:
计算模块,用于基于所述全景影像计算出所述全景影像中的人头数;
声光警示模块,用于若所述人头数大于预置阈值,则执行声光警示操作。
9.如权利要求8所述的系统,其特征在于,所述计算模块包括:
计算单元,用于基于帧间差分法对所述全景影像进行帧间差分计算,得到行人区域;
检测单元,用于利用预置的若干人头分类器对所述行人区域进行检测,得到单个人头图像,其中,所述预置的若干人头分类器是基于SVM分类器对若干训练样本集进行训练得到的;
确定单元,用于将所述行人区域中得到的所有单个人头图像的个数相加,确定所述行人区域中的人头数。
10.如权利要求9所述的系统,其特征在于,所述检测单元具体用于:
对所述行人区域进行积分图计算,得到积分图;
基于预置的检测窗口对所述积分图进行滑动扫描,计算所述检测窗口内的Haar特征;
将所述Haar特征输入至所述若干人头分类器中,若输出为是,则确定所述检测窗口当前所在的区域为单个人头图像。
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WO (1) | WO2018214974A1 (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018214974A1 (zh) * | 2017-05-25 | 2018-11-29 | 中建钢构有限公司 | 行人动态显示方法及系统 |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109902595B (zh) * | 2019-01-31 | 2023-04-21 | 天津大学 | 采用多摄像头的变电站检修人员异常检测方法 |
CN110991436B (zh) * | 2019-11-28 | 2023-04-07 | 西安建筑科技大学 | 基于图像识别的生活污水源头分离装置及方法 |
US11904854B2 (en) * | 2020-03-30 | 2024-02-20 | Toyota Research Institute, Inc. | Systems and methods for modeling pedestrian activity |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN202634545U (zh) * | 2012-02-29 | 2012-12-26 | 深圳市爱国者嵌入式系统科技有限公司 | 全景视频图像摄录系统 |
CN104683770A (zh) * | 2015-03-12 | 2015-06-03 | 杨明 | 基于图像识别的校园教学大楼安全监控系统及方法 |
CN105072393A (zh) * | 2015-07-31 | 2015-11-18 | 深圳英飞拓科技股份有限公司 | 一种多镜头全景网络摄像机及拼接方法 |
CN105321187A (zh) * | 2014-07-22 | 2016-02-10 | 无锡慧眼电子科技有限公司 | 基于人头检测的行人计数方法 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN203659213U (zh) * | 2013-12-31 | 2014-06-18 | 北京兴科迪科技有限公司 | 交叉路口安全提示系统 |
CN104363427A (zh) * | 2014-11-28 | 2015-02-18 | 北京黎阳之光科技有限公司 | 一种全实景视频智能监控系统 |
CN107370985A (zh) * | 2017-05-25 | 2017-11-21 | 中建钢构有限公司 | 行人动态显示方法及系统 |
CN207354485U (zh) * | 2017-05-25 | 2018-05-11 | 中建钢构有限公司 | 行人动态显示系统 |
-
2017
- 2017-05-25 CN CN201710376818.7A patent/CN107370985A/zh active Pending
-
2018
- 2018-05-25 JP JP2020600042U patent/JP3226535U/ja active Active
- 2018-05-25 DE DE212018000230.4U patent/DE212018000230U1/de active Active
- 2018-05-25 WO PCT/CN2018/088501 patent/WO2018214974A1/zh active Application Filing
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN202634545U (zh) * | 2012-02-29 | 2012-12-26 | 深圳市爱国者嵌入式系统科技有限公司 | 全景视频图像摄录系统 |
CN105321187A (zh) * | 2014-07-22 | 2016-02-10 | 无锡慧眼电子科技有限公司 | 基于人头检测的行人计数方法 |
CN104683770A (zh) * | 2015-03-12 | 2015-06-03 | 杨明 | 基于图像识别的校园教学大楼安全监控系统及方法 |
CN105072393A (zh) * | 2015-07-31 | 2015-11-18 | 深圳英飞拓科技股份有限公司 | 一种多镜头全景网络摄像机及拼接方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018214974A1 (zh) * | 2017-05-25 | 2018-11-29 | 中建钢构有限公司 | 行人动态显示方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2018214974A1 (zh) | 2018-11-29 |
JP3226535U (ja) | 2020-07-09 |
DE212018000230U1 (de) | 2020-02-21 |
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