公开(公告)号：CN108614998B

公开(公告)日：2022-03-08

申请号：CN201810311391.7

申请日：2018-04-09

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 唐林波 ,  南京宏 ,  邓宸伟 ,  张增铄 ,  赵保军

IPC: G06V20/00

Abstract: 本发明提供一种单像素红外目标检测方法，将所述对比度图M与差值图像B进行点乘操作，从而获取增强滤波图像H，这种高频增强方法能够对单像素红外目标进行增强，提高单像素目标与背景的对比度，进而有效降低单像素目标检测的虚警率。

公开(公告)号：CN106887011A

公开(公告)日：2017-06-23

申请号：CN201710042486.9

申请日：2017-01-20

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 唐林波 ,  韩煜祺 ,  张增铄 ,  周士超 ,  赵保军

IPC: G06T7/246

Abstract: 本发明公开了一种基于CNN和CF的多模板目标跟踪方法，本发明中提出利用若干固定的尺度值的方法，在求解卷积操作前先将模板归一化大小，然后在得到最大响应值之后反推出最合适的尺度；虽然在现有的DSST算法中，采用将三维空间最优尺度搜索分解为在二维空间搜寻最佳位置，在一维空间内搜索最优尺度的机制，但是迭代慢并且计算复杂度高；而针对实无人机平台运动随意，速度不定等特点，采用固定尺度值的方法，不仅满足跟踪算法需要，而且满足运算的实时性；特征提取阶段，将这两种特征进行分别提取，并训练出两组不同的滤波器，根据当前目标的外观和背景变化，设定不同权重，进行目标的外观表征。然后将通过不同特征得到的结果进行融合，得到跟踪结果。

公开(公告)号：CN106887011B

公开(公告)日：2019-11-15

申请号：CN201710042486.9

申请日：2017-01-20

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 唐林波 ,  韩煜祺 ,  张增铄 ,  周士超 ,  赵保军

IPC: G06T7/246

Abstract: 本发明公开了一种基于CNN和CF的多模板目标跟踪方法，本发明中提出利用若干固定的尺度值的方法，在求解卷积操作前先将模板归一化大小，然后在得到最大响应值之后反推出最合适的尺度；虽然在现有的DSST算法中，采用将三维空间最优尺度搜索分解为在二维空间搜寻最佳位置，在一维空间内搜索最优尺度的机制，但是迭代慢并且计算复杂度高；而针对实无人机平台运动随意，速度不定等特点，采用固定尺度值的方法，不仅满足跟踪算法需要，而且满足运算的实时性；特征提取阶段，将这两种特征进行分别提取，并训练出两组不同的滤波器，根据当前目标的外观和背景变化，设定不同权重，进行目标的外观表征。然后将通过不同特征得到的结果进行融合，得到跟踪结果。

公开(公告)号：CN108614998A

公开(公告)日：2018-10-02

申请号：CN201810311391.7

申请日：2018-04-09

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 唐林波 ,  南京宏 ,  邓宸伟 ,  张增铄 ,  赵保军

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明提供一种单像素红外目标检测方法，将所述对比度图M与差值图像B进行点乘操作，从而获取增强滤波图像H，这种高频增强方法能够对单像素红外目标进行增强，提高单像素目标与背景的对比度，进而有效降低单像素目标检测的虚警率。