运动目标三维轨迹可视化与关联分析方法

随着治安监控系统的普及,越来越多的监控摄像头被安装在各个交通道路和公共场所中,每天都产生大量的监控视频.如今,监控视频分析工作主要是采用人工观看的方式来排查异常,以这种方式来分析视频内容耗费大量的人力和时间.目前,关于视频分析方面的研究大多是针对目标个体的异常行为检测和追踪,缺乏针对对象之间的关联关系的分析,对视频中的一些对象和场景之间的关联关系等还没有较为有效的表示和分析方法.针对这一现状,提出一种基于运动目标三维轨迹的关联视频可视分析方法来辅助人工分析视频,首先对视频资料进行预处理,获取各个目标对象的运动轨迹信息,由于二维轨迹难以处理轨迹的自相交、循环运动和停留等现象,并且没有时间信息就难以对同一空间内多个对象轨迹进行的关联性分析,于是结合时间维度对轨迹进行三维化扩展.该方法支持草图交互方式来操作,在分析过程中进行添加草图注释来辅助分析.可结合场景和对象的时空关系对轨迹进行关联性计算,得出对象及场景之间的关联模型,通过对对象在各个场景出现状况的统计,结合人工预先设定的规则,可实现对异常行为报警,辅助用户决策.  

面向智能移动设备的血氧饱和度检测方法分析

由于智能移动设备的蓬勃发展和人们对于自身健康状况的高度关注,通过智能移动设备监测身体指标和健康状况正逐渐成为一个研究热点.血氧饱和度是指血液中氧合血红蛋白在所有血红蛋白中的比例,它是呼吸系统和循环系统的重要生理参数之一,可以反映相关人群的病情变化及身体健康情况等.一般传统血氧饱和度的检测方法需要红外光的支持,而目前的智能移动设备没有红外光发射和接收模块,鉴于此,研究了面向仅具有摄像头和可见光源的移动设备血氧饱和度检测方法.通过分析传统光学模型直接应用于移动设备后存在的问题,提出全新的面向移动设备的血氧饱和度检测模型,并研究其中必备的摄像头成像基线漂移问题的修正算法.提出的模型和方法可以支持许多与血氧饱和度检测相关的应用,并启发相关的人机交互研究.