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公开(公告)号：CN110084831A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910328735.X
申请日：2019-04-23
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv3多伯努利视频多目标检测跟踪方法，属于机器视觉、智能信息处理领域。本发明在多伯努利滤波框架下引入YOLOv3检测技术，采用抗干扰的卷积特征描述目标，并交互融合检测结果和跟踪结果，实现对数目未知且时变的视频多目标状态进行精确估计；跟踪过程中，将匹配的检测框与目标轨迹及目标模板相结合，实时进行目标新生判断与遮挡目标重识别，同时考虑检测目标和估计目标的身份标记信息，实现对目标身份识别及航迹跟踪，可以有效提高对被遮挡目标的跟踪精度，减少轨迹碎片。实验表明，本发明具有良好的跟踪效果和鲁棒性，能广泛满足智能视频监控、人机交互、智能交通管制等系统的实际设计需求。
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公开(公告)号：CN109999314A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910401410.X
申请日：2019-05-15
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电波监测智能助眠系统及其睡眠耳机，属于智能助眠领域。本发明基于监测用户睡眠时的脑电波情况，采集脑电波信号，经过特定分类处理：以β波，α波，θ波，δ波四种特征波的能量比作为特征值，使用支持向量机增量学习，对用户睡眠阶段进行分期，在保证分类准确率的同时，尽量降低睡眠分期算法的时间复杂度。本发明智能助眠的睡眠耳机实现准确、有效的实现分期，针对不同用户的需求，可以设置耳机音乐类型、调节音量大小，从而使得用户的脑电波(EEG)进入深度睡眠期或者REM期，即进入最佳睡眠状态。
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公开(公告)号：CN105303546B
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201410280957.6
申请日：2014-06-20
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开一种基于模糊连接度的近邻传播聚类图像分割方法，主要用于解决其他同类方法由于目标跨度较大而出现过分割、分割精度低的问题。其实现步骤为：(1)对图像进行超像素分割；(2)提取超像素的空间特征和密度特征；(3)根据超像素的空间特征计算邻近关系；(4)根据超像素的密度特征和邻近关系计算亲和关系；(5)根据亲和关系计算所有超像素间的模糊连接度；(6)根据模糊连接度和空间特征关系计算超像素间的相似度；(7)用近邻传播聚类完成超像素的聚类，并生成分割结果。本发明是一种全自动分割方法，分割的目标一致性好，分割精度高，解决了现有AP聚类图像分割方法偏向参数难确定的问题，对自然彩色图像有很好的分割能力。
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公开(公告)号：CN106408594A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610860087.9
申请日：2016-09-28
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/277
CPC classification number: G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了一种基于多伯努利特征协方差的视频多目标跟踪方法，它属于人工智能和智能信息处理技术领域，主要解决复杂环境下数目未知且变化的视频多目标跟踪中存在目标紧邻、尺寸变化及跟踪不准确的问题。该方法通过在多伯努利滤波框架下，引入积分图思想，并结合多特征协方差技术，采用粒子滤波方法实现对数目变化的视频多目标跟踪；在此基础上，提出目标紧邻自适应机制和目标尺寸自适应机制，分别实现对紧邻目标及跟踪窗的自适应处理；最后采用粒子标记方法实现对视频多目标的运动轨迹自适应识别跟踪。本发明具有较强的鲁棒性和抗干扰能力，可以满足实际工程系统的设计需求，具有良好的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN104777465B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410010460.2
申请日：2014-01-09
Applicant: 江南大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基B样条函数的扩展目标跟踪与形状估计方法，它属于制导和智能信息处理技术领域，主要解决对任意形状扩展目标跟踪与形状估计问题。该方法通过引入多时刻联合统计的方法，构建了扩展目标的伪量测集，并根据伪量测集更新目标形状信息，采用B样条函数估计目标形状，从而实现了对任意几何形状扩展目标的跟踪与形状估计，且具有良好的形状估计精确度和鲁棒性，可以满足实际工程系统的设计需求，具有良好的工程应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103345577B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201310259970.9
申请日：2013-06-27
Applicant: 江南大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于变分贝叶斯近似的概率假设密度多目标跟踪方法，它属于制导和智能信息处理技术领域，主要解决现有随机集滤波方法难以实现未知量测噪声环境下的变数目多目标跟踪问题。该方法通过引入变分贝叶斯近似技术，联合估计目标状态和量测噪声协方差的后验概率假设密度，并采用高斯混合逆伽马分布递推闭合解，从而实现未知量测噪声环境下数目变化的多目标跟踪，且具有良好的跟踪效果和鲁棒性，可以满足实际工程系统的设计需求，具有良好的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN105303546A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201410280957.6
申请日：2014-06-20
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开一种基于模糊连接度的近邻传播聚类图像分割方法，主要用于解决其他同类方法由于目标跨度较大而出现过分割、分割精度低的问题。其实现步骤为：(1)对图像进行超像素分割；(2)提取超像素的空间特征和密度特征；(3)根据超像素的空间特征计算邻近关系；(4)根据超像素的密度特征和邻近关系计算亲和关系；(5)根据亲和关系计算所有超像素间的模糊连接度；(6)根据模糊连接度和空间特征关系计算超像素间的相似度；(7)用近邻传播聚类完成超像素的聚类，并生成分割结果。本发明是一种全自动分割方法，分割的目标一致性好，分割精度高，解决了现有AP聚类图像分割方法偏向参数难确定的问题，对自然彩色图像有很好的分割能力。
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公开(公告)号：CN105279748A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201410274737.2
申请日：2014-06-18
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种图像中像素尺度快速的计算方法，对一副图像中每个像素的尺度实现过程为：(1)对待处理图像应用Canny算子进行边缘检测，得到边缘矩阵；(2)对当前像素点，若为边缘点，则令其尺度为1，若不为边缘点，则以当前点为中心建立一个自适应正方形模版；(3)在模版内采用8点式找距离当前点最近的边缘点，两点的距离即为当前点的尺度；(4)对图像中所有的像素点执行(2)和(3)得到整幅图像的尺度。该方法以图像的边缘作为判断准则，与现有的技术相比计算速度更快，更容易实现，抗噪性更好。所得图像的尺度可用于医学图像的精确分割与目标提取。
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公开(公告)号：CN103345577A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310259970.9
申请日：2013-06-27
Applicant: 江南大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于变分贝叶斯近似的概率假设密度多目标跟踪方法，它属于制导和智能信息处理技术领域，主要解决现有随机集滤波方法难以实现未知量测噪声环境下的变数目多目标跟踪问题。该方法通过引入变分贝叶斯近似技术，联合估计目标状态和量测噪声协方差的后验概率假设密度，并采用高斯混合逆伽马分布递推闭合解，从而实现未知量测噪声环境下数目变化的多目标跟踪，且具有良好的跟踪效果和鲁棒性，可以满足实际工程系统的设计需求，具有良好的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN119737949A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411817933.X
申请日：2024-12-11
Applicant: 江南大学
Abstract: 本申请公开了一种农药喷洒设备的路径规划方法、装置、设备及介质，涉及路径规划技术领域，该方法包括：获取与当前农田对应的多个待喷洒点和第一路径数量；基于总路径长度、农药喷洒设备的电量总消耗、农药总消耗，找到农药喷洒设备的返航点以及农药喷洒设备的回航点，得到目标路径。本申请用以解决现有技术的农药喷洒设备在进行农药喷洒时出现的耗时长、效率低、适用性差的问题，实现农药喷洒设备的路径规划，来适应各种类型农田，使农药喷洒设备以最优速度和最优消耗完成农药喷洒作业。
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