1、“.....图技术路线演进运动目标跟踪运动目标跟踪主要有大主流算法基于均值偏移的目标跟踪基于均值偏移的跟踪算法是种对于非刚体运动进行目标跟踪的方法,其采用非参数的维直方图核密度估计函数来描述目标区域,通过各个技术分支的发展。图显示了智能视频分析技术领域的主要申请人分布。从全球专利的分布来看,国家电网公司国际商业机器公司星微软在智能视频领域中的专利申请量排名靠前,在全球范围内具有定的竞争实力。其次中国高校和科术综述原稿。近年来,随着视频图像处理技术与人工智能技术的飞速发展,视频领域也随之出现变革,智能视频分析应运而生。图智能视频分析专利申请的国别分布图智能视频分析重要申请人分布智能视频分析技术分支及智能视频分析专利技术综述原稿是将视频序列中人体动作的各种静态图片样本进行归纳和建立模版,然后......”。

2、“.....基于动态特征匹配的方法利用视频序列中的动态信息,采用特定的算法直接对运动目标,从至年,申请量迅速增加,属于该技术的快速发展时期,尤其在年,专利申请量达到峰值。考虑到专利申请需要个月的公开时间以及检索数据库的更新时间,年和年的部分发明专利申请还无法完全统计,这可能是造成年和年的专利申请数量呈下降每个动作用个状态表示,将各个动作状态用概率联系起来。人体的每种动作行为均是次遍历各个静态动作的状态的过程,因此,计算遍历期间各子动作的联合概率,基于联合概率的最大值就能够分析出目标正在或将要进行的行为。基于模板匹配的方能视频分析进入了萌芽期,随后的年间申请量呈现较为平稳的缓慢增加趋势,属于该技术的初步发展时期。伴随着通信技术的不断发展,智能视频技术应用到各个领域的需求日益增强,从年到年,智能视频分析技术的专利申请开始呈现运而生......”。

3、“.....如今视频已经逐渐应用于人们生活的方方面面,发挥了安全防范远程信息获取交通调度指挥等等多种功能。智能视频分析专利技术综稳定增长的趋势,属于该技术的稳定发展时期。随着计算机软硬件技术的飞速发展以及近年来社会公共安全的需求的日益增长,越来越多的企业和科研院所加入到这领域的研究,并且得益于人工智能机器学习技术的飞速发展并应用于智能分图智能视频分析专利申请的国别分布图智能视频分析重要申请人分布智能视频分析技术分支及其发展路线智能视频分析技术可分为个主要的技术分支运动目标检测运动目标跟踪及运动目标行为分析个技术分支。各个技术分支均得到人分布。从全球专利的分布来看,国家电网公司国际商业机器公司星微软在智能视频领域中的专利申请量排名靠前,在全球范围内具有定的竞争实力......”。

4、“.....例如西安电子科息,计算得出图像中的能量流动信息,再借助能量流动信息分析得到目标动态特征的变化。总结智能视频分析是个多学科交叉的研究领域,也是当前计算机视觉图像处理方面的个研究热点。智能视觉系统是解决金融部门机要部门敏感公共场势的主要原因。关键词智能视频目标检测目标跟踪目标分析引言随着计算机的普及和机器视觉的发展,如今视频已经逐渐应用于人们生活的方方面面,发挥了安全防范远程信息获取交通调度指挥等等多种功能。智能视频分析专利稳定增长的趋势,属于该技术的稳定发展时期。随着计算机软硬件技术的飞速发展以及近年来社会公共安全的需求的日益增长,越来越多的企业和科研院所加入到这领域的研究,并且得益于人工智能机器学习技术的飞速发展并应用于智能分是将视频序列中人体动作的各种静态图片样本进行归纳和建立模版,然后......”。

5、“.....基于动态特征匹配的方法利用视频序列中的动态信息,采用特定的算法直接对运动目标到每个粒子与模板的相似度根据每个粒子与模板的相似度,计算每个粒子对应的权值用每个粒子的位置和权值求出最可能的匹配位置。运动目标分析运动目标行为分析主要分为类基于统计模型的方式使用基于状态的统计模型来识别行为,将目标智能视频分析专利技术综述原稿大学上海交通大学浙江工业大学中国科学院自动化研究所。国外的申请人还有霍尼韦尔罗伯特博世公司。总体而言,中国在智能领域的技术处于世界前沿水平,在智能视频分析领域具有重要的影响力。智能视频分析专利技术综述原稿是将视频序列中人体动作的各种静态图片样本进行归纳和建立模版,然后,将中视频序列和预先建立的模板进行匹配比较以实现对目标的行为进行识别分类。基于动态特征匹配的方法利用视频序列中的动态信息......”。

6、“.....保持了较好的发展。此外,企业还应结合智能视频分析技术的发展现状,着眼于当下的需求和计算机视觉视频图像处理等技术的发展,开发核心技术,调整专利布局,提高市场竞争力图显示了智能视频分析技术领域的主要申计目标运动的状态,首先利用运动目标检测算法得到的目标大小和目标位置进行滤波器的初始化然后,在对每帧图像内的模式进行搜索前,计算与前帧的时间间隔,预测目前目标运动状态,设定预测目标位置为中心的区域进行搜索寻找模式的最佳实时自动全天候最为有效的手段。正是因为该方面的技术具有广泛的应用价值和前景,所以智能视频技术引起了许多的研究机构企业和科研工作者的浓厚兴趣,展开了多方面的研究,也得到了研究机构企业和科研工作者的重视和持续性的专稳定增长的趋势,属于该技术的稳定发展时期。随着计算机软硬件技术的飞速发展以及近年来社会公共安全的需求的日益增长......”。

7、“.....并且得益于人工智能机器学习技术的飞速发展并应用于智能分行行为分析。由于其能够在更大的时间范围内对行为的动态信息进行描述,相比于基于模板匹配的方法,基于动态特征匹配的方法能够有效地提高表达行为特征的能力。其中最典型的算法是基于光流的方法,即利用视频序列中连续多个帧之间的光流每个动作用个状态表示,将各个动作状态用概率联系起来。人体的每种动作行为均是次遍历各个静态动作的状态的过程,因此,计算遍历期间各子动作的联合概率,基于联合概率的最大值就能够分析出目标正在或将要进行的行为。基于模板匹配的方到发展,且分支间存在交叉和融合,通过对不同时期智能视频分析技术的专利申请进行分析,得到如图所示的各个技术分支的发展。近年来,随着视频图像处理技术与人工智能技术的飞速发展,视频领域也随之出现变革,智能视频分析配......”。

8、“.....更新更新滤波器的参数和状态。基于粒子滤波的目标跟踪从初始帧中提取到运动目标的模板在目标模板区域附近撒采样点获得下帧图像根据状态转移模型预测粒子状态在每个粒子位置上做相关性运算,智能视频分析专利技术综述原稿是将视频序列中人体动作的各种静态图片样本进行归纳和建立模版,然后,将中视频序列和预先建立的模板进行匹配比较以实现对目标的行为进行识别分类。基于动态特征匹配的方法利用视频序列中的动态信息,采用特定的算法直接对运动目标对均值偏移矢量进行不断的迭代,然后,采用基于系数作为相似度的测量标准,寻找与目标区域相似度最高的候选目标区域,实现对运动目标的跟踪。基于卡尔曼滤波器的目标跟踪把卡尔曼滤波器用在运动目标跟踪上来每个动作用个状态表示,将各个动作状态用概率联系起来。人体的每种动作行为均是次遍历各个静态动作的状态的过程,因此,计算遍历期间各子动作的联合概率......”。

9、“.....基于模板匹配的方院所在智能视频领域的专利申请也占有席之位,例如西安电子科技大学上海交通大学浙江工业大学中国科学院自动化研究所。国外的申请人还有霍尼韦尔罗伯特博世公司。总体而言,中国在智能领域的技术处于世界前沿水平,在智能视频监发展路线智能视频分析技术可分为个主要的技术分支运动目标检测运动目标跟踪及运动目标行为分析个技术分支。各个技术分支均得到发展,且分支间存在交叉和融合,通过对不同时期智能视频分析技术的专利申请进行分析,得到如图所示势的主要原因。关键词智能视频目标检测目标跟踪目标分析引言随着计算机的普及和机器视觉的发展,如今视频已经逐渐应用于人们生活的方方面面,发挥了安全防范远程信息获取交通调度指挥等等多种功能。智能视频分析专利稳定增长的趋势,属于该技术的稳定发展时期......”。