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公开(公告)号：CN104036523A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410273186.8
申请日：2014-06-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明属于目标跟踪领域，具体涉及一种基于SURF特征的改进Mean Shift的目标跟踪方法。本发明包括：获取动态视频；从动态视频中获取一张待跟踪目标图像；检测待跟踪目标图像的SURF特征，存入数据库中；数据库中待跟踪目标SURF特征与动态视频中的每帧图像的SURF特征进行匹配，当检测到待跟踪目标后，确定目标在图像中的位置；根据目标位置区域初始化Mean Shift模板；Mean Shift对动态视频中之后每一帧图像进行迭代跟踪直到初始模板再次更新；根据跟踪目标确定模板更新频率。本发明解决了Mean Shift跟踪方法目标模板不能更新的问题，以及核带宽无法改变的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104020769B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410264165.X
申请日：2014-06-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于电荷系统搜索的机器人全局路径规划方法，建立机器人路径规划数学模型；初始化机器人需进行路径规划的环境参数以及电荷系统搜索算法的相关参数；随机初始化N条路径以及各个电荷的初始位置和速度；根据机器人环境信息以及机器人路径规划数学模型，计算各个电荷的适应度值fit,适应度最好值fitbest，适应度最坏值fitworst；更新每个电荷的电荷量qj，两个电荷之间的吸引标志pij及两个电荷之间的欧氏距离rij；更新每个电荷的位置及速度；然后根据机器人路径规划数学模型重新计算每个电荷的适应度，找出当前适应度最好的电荷的位置Xbest,new，即机器人的最优路径path；若迭代次数大于最大迭代次数itermax，则退出循环，输出最优路径path，否则返回进入下一迭代。
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公开(公告)号：CN104131093A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410352942.6
申请日：2014-07-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: C12Q1/68
Abstract: 本发明公开了DNA蛋白结合位点的DNase高通测序检测信号预处理方法。包括以下几个步骤：获取基因基本信息，和DNA蛋白结合位点的DNase-Seq高通测序检测数据和ChIP-Seq高通测序监测数据；对DNase-Seq高通测序检测数据质量评估，筛选出可信测序数据；将每条可信测序数据仅保留直接反映蛋白结合位点的测序起始位置；得到DNase-Seq检测样本数据集合；对DNase-Seq检测样本数据集合进行归一化处理；对DNase-Seq检测样本数据集合进行细分；分别从正面和背面两个方向对两个子集中数据进行纵向求和，完成操作。本发明大幅提高了DNA蛋白结合位点的识别精度和识别分辨率。
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公开(公告)号：CN104036524A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410273189.1
申请日：2014-06-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明属于目标跟踪领域，具体涉及一种改进SIFT算法的快速目标跟踪方法。本发明包括：采集装置获取动态视频；从动态视频中获取一张目标图像；提取目标图像的SIFT特征并保存到数据库中；目标的SIFT特征与动态视频中的每帧图像的SIFT特征进行匹配，检测到目标后，确定目标在图像中的位置；根据目标位置区域初始化Mean Shift模板；Mean Shift对动态视频中之后每一帧图像进行迭代跟踪；根据跟踪目标确定模板更新频率。本发明的方法为快速跟踪物体提供了一条非常有效的途径，可广泛应用于视频监控，运动分析等领域。与传统的SIFT跟踪方法相比，速度得到很大的提升，完全可以满足实时性。
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公开(公告)号：CN104131093B
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201410352942.6
申请日：2014-07-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: C12Q1/68
Abstract: 本发明公开了DNA蛋白结合位点的DNase高通测序检测信号预处理方法。包括以下几个步骤：获取基因基本信息，和DNA蛋白结合位点的DNase-Seq高通测序检测数据和ChIP-Seq高通测序监测数据；对DNase-Seq高通测序检测数据质量评估，筛选出可信测序数据；将每条可信测序数据仅保留直接反映蛋白结合位点的测序起始位置；得到DNase-Seq检测样本数据集合；对DNase-Seq检测样本数据集合进行归一化处理；对DNase-Seq检测样本数据集合进行细分；分别从正面和背面两个方向对两个子集中数据进行纵向求和，完成操作。本发明大幅提高了DNA蛋白结合位点的识别精度和识别分辨率。
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公开(公告)号：CN104020769A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410264165.X
申请日：2014-06-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于电荷系统搜索的机器人全局路径规划方法，建立机器人路径规划数学模型；初始化机器人需进行路径规划的环境参数以及电荷系统搜索算法的相关参数；随机初始化N条路径以及各个电荷的初始位置和速度；根据机器人环境信息以及机器人路径规划数学模型，计算各个电荷的适应度值fit,适应度最好值fitbest，适应度最坏值fitworst；更新每个电荷的电荷量qj，两个电荷之间的吸引标志pij及两个电荷之间的欧氏距离rij；更新每个电荷的位置及速度；然后根据机器人路径规划数学模型重新计算每个电荷的适应度，找出当前适应度最好的电荷的位置Xbest,new，即机器人的最优路径path；若迭代次数大于最大迭代次数itermax，则退出循环，输出最优路径path，否则返回进入下一迭代。
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