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公开(公告)号：CN112069896A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010771725.6
申请日：2020-08-04
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于孪生网络融合多模板特征的视频目标跟踪方法，提出了一种半监督模板在线更新策略，当视频序列中待跟踪目标出现遮挡、形变和光照变化等复杂情况，通过计算APCE值和模板相似度评估目标变化和被遮挡情况，目标外观产生巨大变化时，利用上一帧图片提取的特征与原始模板特征进行特征融合，得到表达能力更强的新模板，有助于适应多种复杂情况；为提高模型的泛化能力，适应多类目标，训练过程中采用正则化技术防止模型过拟合；为进一步提升算法速度，对于非复杂情形只采用原始模板进行跟踪，大大降低了计算量，使本发明的方法在获得更好跟踪性能的条件下取得了较其他方法更快的运行速度。
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公开(公告)号：CN108647182A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810450931.X
申请日：2018-05-11
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06F17/15
Abstract: 一种证据理论中基于可分配确定度的概率转换方法，包括如下步骤：S1、计算证据中各个命题的信任函数值和似然函数值；S2、根据各个命题的信任函数值计算证据可分配的确定度信息；S3、判断证据是否包括全部单命题；S4、根据S3中的判定结果进行概率转换；S4.1、若证据包括全部单命题，则使用比例分配法对证据的可信度进行概率转换；S4.2、若证据只包括部分单命题，则使用加权组合法进行概率转换。本发明提供一种证据理论中基于可分配确定度的概率转换方法，准确度更高，而且适用范围广泛。
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公开(公告)号：CN107644267A
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201710812597.3
申请日：2017-09-11
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于D-S证据理论的温室控制决策融合方法，包括如下步骤：步骤一、使用箱线图提取温室内传感器量测值中的野值，并对野值进行修正；步骤二、对修正后的量测值进行聚类融合，得到聚类值集合；步骤三、利用聚类值集合与决策基准值集合通过D-S证据理论对聚类值进行决策分配。本发明提供一种基于D-S证据理论的温室控制决策融合方法，能够有效提升温室环境中指标数据的融合精度和决策可信度，同时降低决策风险。
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公开(公告)号：CN107367718A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710576183.5
申请日：2017-07-14
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种多散射点量测下机动随机超曲面扩展目标建模方法，具体步骤如下：步骤一、从多散射点量测中获取机动随机超曲面扩展目标的描述参数并对其进行预处理；步骤二、利用预处理后的描述参数得到机动随机超曲面扩展目标的形态描述；步骤三、根据形态描述，利用机动随机超曲面扩展目标的轮廓线曲线的平移得到机动随机超曲面扩展目标的机动描述；步骤四、利用机动随机超曲面扩展目标的运动状态转移矩阵 和扩展形态转移矩阵求得系统转移矩阵；步骤五、利用机动描述和系统转移矩阵 得到机动随机超曲面扩展目标的系统模型。本发明能够解决机动过程中目标运动状态和扩展形态的时间演化问题，有助于达到对其精确跟踪的目的。
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公开(公告)号：CN110992396A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201910994688.2
申请日：2019-10-18
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于K-means++聚类算法的多扩展目标跟踪方法，包括：S1、建立多扩展目标的动力学模型和量测模型；S2、初始化ET-GM-PHD滤波器以建立新生扩展目标强度函数，并且利用状态转移方程对新生扩展目标强度函数中的高斯混合项进行预测；S3、利用量测模型对K-means++聚类算法进行初次改进，得到改进聚类算法；S4、获取多扩展目标的UWB量测数据，并且利用改进聚类算法对UWB量测数据进行聚类，若聚类得到的子集中包含的扩展目标数量不为1则再次对改进聚类算法进行改进；S5、根据聚类的结果对预测的高斯混合项进行更新和计算；S6、对高斯混合项进行删除或者合并；S7、状态提取，并且返回S2。本发明在保证跟踪效果的同时提高了运行速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107102306A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710432376.3
申请日：2017-06-09
Applicant: 河南科技大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/41
Abstract: 转弯速率未知的机动不规则扩展目标建模方法，具体步骤包括：步骤一、利用闵可夫斯基和将不规则扩展目标的复杂机动演化过程分解为若干个子目标的简单机动演化过程的组合，即；步骤二、当机动过程中转弯速率未知时，对于每个子目标均利用转弯速率、扩展形态参数与运动状态参数共同建立通用演化模型；步骤三、利用通用演化模型与量测方程构建通用系统模型。转弯速率未知的机动不规则扩展目标的跟踪算法，应用于所述的通用系统模型。本发明不但能够解决典型机动过程中转弯速率未知场景下不规则扩展目标运动状态随时间演化的描述问题，还可以对扩展形态的突变进行充分表征，从而能够对整个机动过程进行合理刻画。
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公开(公告)号：CN117314971A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311449278.2
申请日：2023-11-02
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T7/246 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于状况反馈和质量评估的视频目标跟踪方法，提出了动态模板更新策略，当视频序列中待跟踪目标出现遮挡、形变和光照变化等复杂情况，通过计算更新质量得分和跟踪质量得分，前者会根据得分来判断当前跟踪帧的结果是否可以作为模板被存入模板库中，后者是对前一帧跟踪状况优劣的评估；质量转化模块将根据前一帧跟踪状况的评估值来确定适合下一帧跟踪状况所需要的模板数量；模板提取机制依据所确定的模板数量通过特定的提取机制从模板库中选取高质量、多样性的模板来有效地适应下一帧跟踪状况和目标外观的变化，使本发明的方法在获得稳定的跟踪性能的条件下取得了更快的运行速度。
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公开(公告)号：CN117011765A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310923926.7
申请日：2023-07-26
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/766
Abstract: 本发明涉及一种使用多模板更新机制的遮挡感知视频目标跟踪方法，使用联合跟踪与检测的目标跟踪策略，当判断出目标已经消失后，选择改用目标检测器进行全图检测，目标重新出现时，检测器给出所有同类对象，通过比较与模板的相似度找到待跟踪目标，并重新启用跟踪器；同时，使用模板更新机制，通过判断跟踪过程中目标的状态，选择合适的跟踪结果作为新的模板，加入模板库；所述方法可以让跟踪算法学习目标的特征变化，并且避免目标消失导致的跟踪失败的问题，提高跟踪精度与成功率。
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公开(公告)号：CN116831157A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310751597.2
申请日：2023-06-25
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种卡通包耳朵自动贴敷机构，包括支撑框架结构、轮式剪料贴敷结构、气吹轮结构、和动力驱动结构；支撑框架结构包括两块结构相同且平行设置的底座支撑板，所述轮式剪料贴敷结构包括压片轮、压片被动轮和料盘，动力驱动结构包括步进电机，所述步进电机通过同步带轮驱动压片轮转动，压片被动轮由从动轮压杆始终拉向压片轮一侧；料盘上的料带从压片被动轮一侧穿过，两者之间形成剪切力，将物料裁剪成指定形状，所述压片轮轴上设有气吹轮结构，用于将剪切好的物料吹出并贴敷到目标卡通包上；本发明优化了耳朵上下料方式，能够自动对料带进行裁剪并通过吹气结构贴敷到制定位置，有效保证卡通包的生产质量和生产效率。
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公开(公告)号：CN116678415A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310615840.8
申请日：2023-05-29
Applicant: 河南科技大学
IPC: G01C21/20 , G01S13/66 , G06F18/214 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于改进期望模式增广的星凸型机动扩展目标跟踪方法，在变结构多模型算法框架下对目标运动状态进行建模，在现有模型集设计方法中的EMA算法的基础上进行改进，首先，利用OTSU算法得到一个自适应的阈值从而对其基本模型集合进行合理划分；其次，保留可能的模型子集，重新激活与预测概率最大的模型相毗邻的模型，剔除掉不可能的模型，同时得到扩展的期望模式；本发明所提出方法可以实现匀加速场景下目标运动状态和扩展形态的联合估计，即便在强机动场景下，仍能获得较高的跟踪性能。
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