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本發(fā)明公開了一種基于雙角度排序優(yōu)化的行人重識(shí)別方法，屬于監(jiān)控視頻檢索技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首 先通過基于全局特征和局部特征的方法得到初始的排序結(jié)果;然后通過取兩者排序結(jié)果的前 k 個(gè)結(jié)果的 交集作為初始查詢更可靠的最近鄰;再然后對(duì)里的每一個(gè)目標(biāo)作為新的查詢進(jìn)行交叉的反向查詢，通過 加權(quán)融合反向查詢的排序列表得到整個(gè)優(yōu)化的排序列表;最后再對(duì)里的每個(gè)去構(gòu)建一個(gè)雙層圖，計(jì)算圖 的近鄰相似性去對(duì)進(jìn)行進(jìn)一步的重排，進(jìn)而得到更好的重識(shí)別效果。

本發(fā)明為一種基于車載雙目相機(jī)的前方道路行人快速測(cè)距方法，公開了一種適用于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的雙目行人檢測(cè)和測(cè)距方法。方法通過基于學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)方法，訓(xùn)練行人檢測(cè)模型，利用行人檢測(cè)模型對(duì)雙目場(chǎng)景中的行人進(jìn)行檢測(cè)。通過顏色特征和尺度不變特征計(jì)算左圖像檢測(cè)結(jié)果中選取的點(diǎn)在右圖像中的匹配點(diǎn)，計(jì)算匹配對(duì)之間的視差值。通過尋找視差中值的方法得到檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確的視差值，并根據(jù)相機(jī)坐標(biāo)系與圖像坐標(biāo)系之間的幾何關(guān)系計(jì)算行人與相機(jī)的距離。方

本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)尺度行人重識(shí)別方法，首先采用稀疏表示的方法獲得查詢 行人和待測(cè)行人間的跨域的支撐一致性，然后采用 K 近鄰的方法獲得查詢行人和待測(cè)行人間的跨域的投 影一致性，最后綜合跨域的支撐一致性因子和跨域的投影一致性因子來計(jì)算行人對(duì)之間的距離。本發(fā)明 通過再次利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)在不同視角下的一致性來自適應(yīng)地調(diào)節(jié)尺度，可以提高現(xiàn)有算法的性能，獲得更 準(zhǔn)確的行人重識(shí)別結(jié)果。 

本發(fā)明提供一種基于區(qū)域相關(guān)反饋的行人重識(shí)別方法及系統(tǒng)，進(jìn)行初次查詢匹配和反饋樣本收集， 選取不相關(guān)圖像作為反饋樣本并標(biāo)記類型;確定近鄰集合、區(qū)域權(quán)重調(diào)整和特征權(quán)重調(diào)整;進(jìn)行特征表 達(dá)和距離度量，得到查詢匹配結(jié)果;查詢匹配結(jié)果，如果符合要求則輸出結(jié)果，如果不符合要求，則返 回進(jìn)行迭代更新反饋樣本，直到符合要求。本發(fā)明提出的基于區(qū)域相關(guān)反饋的技術(shù)，是充分了利用行人 圖像的局部特征信息，從局部特征出發(fā)，結(jié)合其他信息實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地調(diào)整局部特征權(quán)重，并結(jié)合傳統(tǒng)行人 重識(shí)別方法最終實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確快速地找出并成功匹配目標(biāo)嫌

本發(fā)明公開了一種基于車載雙目相機(jī)道路場(chǎng)景的行人車輛快速檢測(cè)方法。方法通過構(gòu)建道路場(chǎng)景柱狀模型，在柱狀模型限定范圍內(nèi)對(duì)行人車輛目標(biāo)搜索檢測(cè)。同時(shí)，對(duì)前后幀左右?guī)臋z測(cè)結(jié)果進(jìn)行匹配，利用前后匹配對(duì)、左右匹配對(duì)對(duì)當(dāng)前幀左幅圖像的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。本發(fā)明針對(duì)基于單目方法的行人車輛檢測(cè)不夠準(zhǔn)確的問題，利用前后幀與左右?guī)钠ヅ浣Y(jié)果，優(yōu)化檢測(cè)結(jié)果。針對(duì)基于雙目圖像的行人車輛檢測(cè)不能夠?qū)崟r(shí)的問題，利用道路場(chǎng)景的柱狀模型，減少檢

本發(fā)明公開了一種基于相似性和不相似性融合排序優(yōu)化的行人重識(shí)別方法，行人重識(shí)別是一種針對(duì) 特定行人的檢索問題，本發(fā)明的主要思想是正確檢索的行人目標(biāo)應(yīng)該跟查詢行人的極正樣本相似，并且 跟查詢行人的極負(fù)樣本不相似。同時(shí)我們將與極正樣本相似的那些行人定義為疑正樣本，與極負(fù)樣本相 似的樣本為疑負(fù)樣本，通過提高疑正樣本的排名，同時(shí)降低疑負(fù)樣本的排名，來達(dá)到通過排序優(yōu)化的方 式來提升行人重識(shí)別的效果。此外，融合多種方法的結(jié)果來加強(qiáng)這種相似性和不相似性關(guān)系。本

（1）主要功能和應(yīng)用領(lǐng)域 項(xiàng)目是北京市交通運(yùn)行監(jiān)測(cè)調(diào)度中心牽頭多家合作單位共同承擔(dān)的交通運(yùn)輸部信息化技術(shù)研究項(xiàng)目，應(yīng)用于交通領(lǐng)域。旨在分析重點(diǎn)區(qū)域行人導(dǎo)引需求，研發(fā)區(qū)域行人交互式導(dǎo)引服務(wù)技術(shù)，在樞紐內(nèi)行人可能面臨決策的關(guān)鍵位置，設(shè)置信息導(dǎo)引點(diǎn)，通過智能終端實(shí)現(xiàn)定制化、交互式行人導(dǎo)引服務(wù)。研發(fā)用于行人定位導(dǎo)引的導(dǎo)引點(diǎn)設(shè)備、WiFi設(shè)備，并進(jìn)行定制加工，在大型交通換乘樞紐開展測(cè)試驗(yàn)證和示范應(yīng)用，提高導(dǎo)引服務(wù)的實(shí)時(shí)性和精準(zhǔn)化水平。研究面向復(fù)合目標(biāo)優(yōu)化的一體化出行智能決策支持技術(shù)，實(shí)現(xiàn)面向出行鏈的多方式無縫銜接和動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)。 （2）特色及先進(jìn)性 在重點(diǎn)區(qū)域內(nèi)為行人提供實(shí)時(shí)交互式導(dǎo)引信息服務(wù)。設(shè)計(jì)了室內(nèi)高精度定位算法，提出了基于方向的室內(nèi)路由導(dǎo)引策略。研發(fā)了基于智能終端的室內(nèi)導(dǎo)引App和樞紐監(jiān)控系統(tǒng)。可以為用戶提供基于目的地、無目的地、多目的地的定位和導(dǎo)引服務(wù)。 申請(qǐng)專利2項(xiàng)。 （3）技術(shù)指標(biāo) 導(dǎo)引信息獲取時(shí)間不超過2秒； 導(dǎo)引差錯(cuò)率小于千分之一，定位精準(zhǔn)度受環(huán)境影響帶來的誤差降低20%以上； 建立支持WiFi、蜂窩網(wǎng)等2種以上的無線技術(shù)接口的精準(zhǔn)定位技術(shù)試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)； 可實(shí)現(xiàn)行人在樞紐走行的全過程連續(xù)導(dǎo)引。 （4）解決問題與實(shí)施效果 項(xiàng)目應(yīng)用在大型交通樞紐(如機(jī)場(chǎng)、火車站等)內(nèi)實(shí)現(xiàn)旅客導(dǎo)引服務(wù)，也可以擴(kuò)展到其他室內(nèi)區(qū)域的導(dǎo)引服務(wù)，如大型商場(chǎng)、旅游景區(qū)、隧道、礦井等。可以克服GPS無法在室內(nèi)提供導(dǎo)航服務(wù)的問題，與GPS導(dǎo)航結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)任意場(chǎng)地?zé)o縫導(dǎo)引的服務(wù)。

項(xiàng)目是北京市交通運(yùn)行監(jiān)測(cè)調(diào)度中心牽頭多家合作單位共同承擔(dān)的交通運(yùn)輸部信息化技術(shù)研究項(xiàng)目，應(yīng)用于交通領(lǐng)域。旨在分析重點(diǎn)區(qū)域行人導(dǎo)引需求，研發(fā)區(qū)域行人交互式導(dǎo)引服務(wù)技術(shù)，在樞紐內(nèi)行人可能面臨決策的關(guān)鍵位置，設(shè)置信息導(dǎo)引點(diǎn)，通過智能終端實(shí)現(xiàn)定制化、交互式行人導(dǎo)引服務(wù)。研發(fā)用于行人定位導(dǎo)引的導(dǎo)引點(diǎn)設(shè)備、WiFi設(shè)備，并進(jìn)行定制加工，在大型交通換乘樞紐開展測(cè)試驗(yàn)證和示范應(yīng)用，提高導(dǎo)引服務(wù)的實(shí)時(shí)性和精準(zhǔn)化水平。研究面向復(fù)合目標(biāo)優(yōu)化的一體化出行智能決策支持技術(shù)，實(shí)現(xiàn)面向出行鏈的多方式無縫銜接和動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)。

本項(xiàng)目利用圖像識(shí)別技術(shù)和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)定位技術(shù)，采用高新能、快速硬件組合（ARM+DSP+FPGA）方式構(gòu)建運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，設(shè)計(jì)圖像的非線性變換，二值化，自適應(yīng)閾值值分割、模糊邊緣識(shí)別和區(qū)域連通性分析等算法，對(duì)機(jī)車前方行人進(jìn)行檢測(cè)報(bào)警，提高了井下電機(jī)車運(yùn)輸安全性能。軟件設(shè)計(jì)采用基于嵌入式實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)的多任務(wù)設(shè)計(jì)模式，使得監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、可靠性更高，為行人監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的不間斷運(yùn)行提供了可靠的保障。

儲(chǔ)能在新型電力系統(tǒng)中源、網(wǎng)、荷側(cè)發(fā)揮重要的作用，儲(chǔ)能規(guī)劃運(yùn)行和安全管理是推廣儲(chǔ)能可靠、安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要保障。本項(xiàng)目圍繞電力系統(tǒng)中不同應(yīng)用場(chǎng)景的源、荷特性，針對(duì)光伏電站棄光率高和預(yù)測(cè)合格率低的問題，結(jié)合電池儲(chǔ)能SOX(SOH、SOP及SOE)動(dòng)態(tài)性能，進(jìn)行能量管理優(yōu)化，提出了一種計(jì)算每個(gè)月光伏預(yù)測(cè)的合格率及懲罰成本的技術(shù)，可有效提升不同應(yīng)用場(chǎng)景的儲(chǔ)能安全性和系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性。 發(fā)電側(cè):提升預(yù)測(cè)精度，減小懲罰成本，多目標(biāo)優(yōu)化； 配網(wǎng)側(cè):可削峰填谷，提升分布式光伏消納； 負(fù)荷側(cè):成本低，收益大。