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公开(公告)号：CN104392469B
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201410777880.3
申请日：2014-12-15
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 一种基于软特征理论的目标跟踪方法，属于计算机视觉技术领域。该方法包括：目标区域初始化；提取目标的软特征信息；对目标的软特征信息进行前趋预测；修复目标的软特征信息；目标跟踪。采用软特征对运动目标进行跟踪,对目标形状变化和尺度伸缩具有很好的抗干扰性,使得该方法对形变严重运动目标的跟踪具有较高的准确性、稳定性和很好的鲁棒性能；采用前趋冲击强度对目标前趋进行预测，可以很好的解决目标受到遮挡而导致丢失的问题；由于缩小了目标检测范围,软特征数据量较小，不需要存储目标多种姿态模型,其计算复杂度和空间复杂度较低,跟踪实时性较高。
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公开(公告)号：CN114677411B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202210363100.5
申请日：2022-04-07
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种联合卡尔曼滤波的自适应时间正则化无人机目标跟踪方法，包括利用平均峰值相关能量计算当前帧中目标位置的响应分数，比较当前帧响应分数与初始帧的响应分数生成一个置信分数，判断目标位置的可靠性；根据得到的置信分数实现时间正则化参数的自适应调整，提高算法的适应性；对不可靠的目标位置通过卡尔曼滤波的预测位置进行修正，减少因相对运动较大、运动模糊干扰造成目标丢失的情况，提高目标定位的精度。本发明的联合卡尔曼滤波的自适应时间正则化无人机目标跟踪方法通过自适应时间正则化机制和卡尔曼滤波能够有效提高算法的定位精确度，且较低的计算复杂度能保持对无人机目标的实时跟踪。
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公开(公告)号：CN102324022A
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201110259963.X
申请日：2011-09-05
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明属于模式识别技术领域，具体涉及一种基于复合梯度向量的人脸识别方法，该方法首先在定位后的人脸图像中标定目标区域，并在目标区域内划分特征子区域，然后以特征子区域的边缘奇异点作为向量的起点和终点进行正交采样得到基向量，将目标区域内所有基向量组建向量簇，通过对基向量的多维复合得到向量簇内所有极大梯度向量，最后以极大梯度向量作为元素组建复合梯度向量并统计复合梯度向量的维度和梯度信息，将复合梯度向量、复合梯度向量维度和梯度进行人脸库对比，识别出人脸身份。本发明提供的人脸识别方法比其它人脸识别方法具有更强的环境适应性和特征提取能力，在光照强度变化、多姿态、多表情条件下，具有较高识别性能，可用于生物特征识别领域中大范围复杂环境下的人脸识别。
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公开(公告)号：CN114066942B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202111385813.3
申请日：2021-11-22
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于流形背景感知的相关滤波目标跟踪方法，涉及计算机视觉领域，通过提取目标的外观特征，构建初始滤波器模板；设立双指数分布，构建初始流形搜索区域；根据目标运动速度和运动方向，调整流形搜索区域；根据流形搜索区域面积不变，确定当前流形搜索区域；在流形搜索区域内提取背景信息，构建流形背景感知的相关滤波算法模型；采用增广拉格朗日乘子法和交替方向乘子法求解流形背景感知的相关滤波算法模型；采用自适应策略更新流形背景感知的相关滤波算法模型；输出目标跟踪结果；具有动态搜索机制，能有效涵盖目标运动的大概率空间范围，解决目标丢失问题，有效解决复杂场景下的目标漂移问题、提升了目标跟踪的准确率和速度。
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公开(公告)号：CN116128862A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310186901.3
申请日：2023-03-01
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种改进yolov5绝缘子的检测方法，该方法包括：分解用于通道注意编码空间信息的全局编码，转化为一对一维特征编码操作；获得全局感受野并编码精确的位置信息；将生成的特征图分别编码为一对方向感知和位置敏感的attention map，将其互补地应用于输入特征图，以增强关注对象的表示。本发明的改进yolov5绝缘子的检测方法将注意力机制与yolov5相结合，形成对比实验，以强化网络训练能力，提高训练精度，提出与注意力机制结合yolov5的方法可以更好地解决在复杂背景下图像识别出现的错检问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101984377A
公开(公告)日：2011-03-09
申请号：CN201010502277.6
申请日：2010-09-28
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明属于监测控制装置，特别涉及一种智能楼宇实时并行仿真系统及仿真方法，包括无线子网通信电路、语音提示与报警电路，系统中还包括中央控制电路、仿真控制电路、短信消息发射电路；其中中央控制电路和仿真控制电路中包括S3C2410单片机U1和CON201控制模块U2；智能楼宇实时并行仿真系统的仿真方法是：首先现场设备的运行状态通过各子网内部传感器以通信协作的方式将状态数据接力式传输到并行仿真系统的无线子网通信模块U3，无线子网通信模块U3将信号识别、过滤后传送至中央控制器U1，最后进行三维数据分组，本发明体积小、价格低、运行可靠，维护方便。
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公开(公告)号：CN114677411A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210363100.5
申请日：2022-04-07
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种联合卡尔曼滤波的自适应时间正则化无人机目标跟踪方法，包括利用平均峰值相关能量计算当前帧中目标位置的响应分数，比较当前帧响应分数与初始帧的响应分数生成一个置信分数，判断目标位置的可靠性；根据得到的置信分数实现时间正则化参数的自适应调整，提高算法的适应性；对不可靠的目标位置通过卡尔曼滤波的预测位置进行修正，减少因相对运动较大、运动模糊干扰造成目标丢失的情况，提高目标定位的精度。本发明的联合卡尔曼滤波的自适应时间正则化无人机目标跟踪方法通过自适应时间正则化机制和卡尔曼滤波能够有效提高算法的定位精确度，且较低的计算复杂度能保持对无人机目标的实时跟踪。
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公开(公告)号：CN104881884B
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201510369172.0
申请日：2015-06-29
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉量子的目标跟踪方法，属于计算机视觉技术领域。该方法首先在目标区域内自上而下均匀分布视觉量子，计算并统计视觉量子内部信息熵分布的极大值所对应的灰度阶，计算视觉量子的熵基和量子频率，然后将目标边缘区域的视觉量子移动至平衡状态，并计算视觉量子的频率积分，最后以达到量子平衡状态且频率积分相等的视觉量子的位置信息作为目标跟踪结果。本发明方法抓住了运动目标前景与背景交界处具有的量子频率不变性的特点，将频率不变特征采用多个视觉量子进行描述，可以有效克服遮挡、形状与尺度变化等因素对运动目标跟踪的影响，失跟率较低，同时由于视觉量子计算过程简单，计算复杂度和空间复杂度较低，跟踪实时性较高。
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公开(公告)号：CN102324022B
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201110259963.X
申请日：2011-09-05
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明属于模式识别技术领域，具体涉及一种基于复合梯度向量的人脸识别方法，该方法首先在定位后的人脸图像中标定目标区域，并在目标区域内划分特征子区域，然后以特征子区域的边缘奇异点作为向量的起点和终点进行正交采样得到基向量，将目标区域内所有基向量组建向量簇，通过对基向量的多维复合得到向量簇内所有极大梯度向量，最后以极大梯度向量作为元素组建复合梯度向量并统计复合梯度向量的维度和梯度信息，将复合梯度向量、复合梯度向量维度和梯度进行人脸库对比，识别出人脸身份，本发明提供的人脸识别方法比其它人脸识别方法具有更强的环境适应性和特征提取能力，在光照强度变化、多姿态、多表情条件下，具有较高识别性能，可用于生物特征识别领域中大范围复杂环境下的人脸识别。
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公开(公告)号：CN101984377B
公开(公告)日：2012-06-06
申请号：CN201010502277.6
申请日：2010-09-28
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明属于监测控制装置，特别涉及一种智能楼宇实时并行仿真系统及仿真方法，包括无线子网通信电路、语音提示与报警电路，系统中还包括中央控制电路、仿真控制电路、短信消息发射电路；其中中央控制电路和仿真控制电路中包括S3C2410单片机U1和CON201控制模块U2；智能楼宇实时并行仿真系统的仿真方法是：首先现场设备的运行状态通过各子网内部传感器以通信协作的方式将状态数据接力式传输到并行仿真系统的无线子网通信模块U3，无线子网通信模块U3将信号识别、过滤后传送至中央控制器U1，最后进行三维数据分组，本发明体积小、价格低、运行可靠，维护方便。
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