网络环境下全景图和点云数据快速融合可视化方法

现有多源数据融合可视化方法对数据精度要求高,匹配过程复杂,且传统点云的组织索引方式冗余,面对复杂数据的动态性较差,索引效率较低,难以支撑在网络环境下进行多源数据高效可视化交互.针对上述问题,提出面向网络轻量化应用的全景图与点云数据快速融合可视化方法.探讨了二维影像与三维点云的快速映射匹配机制、非规则性八叉树点云优化组织与多细节层次(levels of detail,LOD)动态调度等关键技术;并设计了融合场景跨模态交互分析机制,以实现全景图和点云数据快速融合可视化;最后构建了原型系统并进行案例实验.结果表明该方法缩短了全景图与点云数据融合匹配时间,并在网络环境中场景渲染帧数稳定在40帧/s以上,能够支持融合场景的高效可视化与交互分析.

顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法

人流量统计对智能安防等领域具有重要研究价值.针对视频监控系统中人流量统计准确率较低的问题,提出一种顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法,重点研究用于小目标检测的Faster R-CNN(Faster regionconvolutional neural network)改进算法、运动目标关联匹配以及双向人流量智能统计等关键技术,根据人头目标的小尺度特点对Faster R-CNN网络结构进行适应性改进,利用图像浅层特征提高网络对于小目标的特征提取能力,通过基于轨迹预测的跟踪算法实现运动目标的实时追踪,同时设计双向人流量智能统计算法,以实现人流量高准确率统计;为证明方法的有效性,在密集程度不同的场景中进行了测试.测试结果表明:改进的目标检测算法相较于原始算法,在Brainwash测试集和Pets2009基准数据集上的平均准确率分别提高了7.31%、10.71%,视频人流量智能统计方法在多种场景下的综合评价指标F值均能达到90.00%以上,相较于SSD-Sort算法和Yolov3-DeepSort算法,其F值提高了1.14%~3.04%.