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一种基于强化学习的在线非监督的人群组分割方法及终端

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摘要

本发明公开了一种基于强化学习的在线非监督的人群组分割方法及终端，包括：通过视频序列追踪运动特征点轨迹并提取运动人群语义；使用速度约束的自然最近邻法确定每个特征点最近邻的数量；计算每个特征点与其最近邻K个点的路径相似度，构造路径相似度矩阵；计算不同特征点轨迹在该时刻的运动相似度邻接矩阵；构建强化学习模块；构建价值矩阵进行强化学习训练，获得最佳分割阈值；根据最佳分割阈值对相似度邻接矩阵进行阈值分割，剩余的连通区域为最终特征点分割结果；基于最终特征点分割结果，利用K最近邻法对运动人群语义进行分割聚类，实现像素级别的人群组分割。通过本发明，提高了计算准确性以及分割准确性。

著录项

公开/公告号CN110751017B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-03-02

原文格式PDF
申请/专利权人上海交通大学;
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申请/专利号CN201910827133.9
发明设计人杨华;程宇;
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申请日2019-09-03
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/62(20060101);G06T7/136(20170101);
代理机构31317 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人徐红银
地址 200240 上海市闵行区东川路800号
入库时间 2022-08-23 11:33:40

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专利
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