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公开(公告)号：CN113486300A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110751660.3
申请日：2021-07-02
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种无人驾驶车辆的多目标跟踪方法，其涉及智能信息处理技术领域，旨在解决现有技术中算法处理器速度和内容容量有限，无法满足实际应用中的需求。其技术要点在于：包含以下步骤：S1：利用无损卡尔曼滤波进行无人驾驶车辆多目标跟踪；S2：通过联合数据互联算法将每帧之间的目标进行关联；S3：将无损卡尔曼滤波跟踪的无人驾驶车辆附近车辆目标运动状态与联合概率数据互联算法将每帧之间的目标进行相互关联实现结果融合，以形成精确的目光跟踪结果。本申请中通过改变传统的无人驾驶车辆的多目标跟踪算法，创新性的将两种不同的跟踪算法进行融合，达到了更为精确稳定的跟踪效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112201935A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011059786.6
申请日：2020-09-30
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种使用柔性共面波导对宽带天线馈电的结构，包括宽带平面天线、两组柔性共面波导、两根弯曲传输线、公共地，使用柔性共面波导对宽带天线馈电，宽带平面天线包括一对互相交叉极化的两个天线，每组柔性共面波导包括三根柔性共面波导线，每一个宽带平面天线、一组柔性共面波导、一根弯曲传输线及公共地形成一组环路，柔性共面波导的一端连接一个天线的差分输入端，另一端延伸至公共地下方并提供单端馈电，两组柔性共面波导形成“X”形实现共点馈电。本发明的使用柔性共面波导对宽带天线馈电的结构可实现对宽带天线从差分到单端馈电的转换，柔性设计使共面波导与天线的连接端可以使用导电粘合剂，避免需要承受高温焊接的高成本材料。
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公开(公告)号：CN108198180B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201810024839.7
申请日：2018-01-10
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明主要提供了一种图像亮度值变化原因的判定方法，包括如下步骤：步骤1)利用图像变化前后的亮度值差值矩阵，提取“双极性亮度差对数方差直方图”；步骤2)利用“双极性亮度差对数方差直方图”结合Sigmoid函数构造图像亮度值变化原因“概率判定评价函数”；步骤3)根据概率判定评价函数，求解图像亮度值变化原因判定评价概率值；再通过设定判定评价概率阈值。即可比较、判定得出该图像亮度值变化的原因。采用本发明方法，可克服图像序列运动检测方法中，由于光照变化引起的扰动，有效地提高了图像运动检测的稳定性与可靠性。
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公开(公告)号：CN110334717A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910605659.2
申请日：2019-07-05
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明的基于检测的渡口车辆跟踪方法，包括如下步骤：步骤1）获取安装在渡口路边的摄像头的视频数据；步骤2）通过车辆检测模型得到所述视频数据的每帧图像中每一车辆的车辆区域；步骤3）计算每一车辆外接矩形框的直方图特征；步骤4）计算当前帧图像中每一车辆的直方图特征与记录在车辆跟踪列表中的每一车辆的直方图特征的特征距离，判断当前帧图像中的相应车辆是否为新出现的车辆；步骤5）将判定为新出现的车辆记录到车辆跟踪列表中；步骤6）对于同一辆车在当前图像上用相同颜色标识矩形框。有益效果：无需人工干预，并且采用的算法鲁棒性好，跟踪准确，适合不同的光照条件，对摄像头分辨率要求不高，实用性强。
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公开(公告)号：CN108198180A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810024839.7
申请日：2018-01-10
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明主要提供了一种图像亮度值变化原因的判定方法，包括如下步骤：步骤1)利用图像变化前后的亮度值差值矩阵，提取“双极性亮度差对数方差直方图”；步骤2)利用“双极性亮度差对数方差直方图”结合Sigmoid函数构造图像亮度值变化原因“概率判定评价函数”；步骤3)根据概率判定评价函数，求解图像亮度值变化原因判定评价概率值；再通过设定判定评价概率阈值。即可比较、判定得出该图像亮度值变化的原因。采用本发明方法，可克服图像序列运动检测方法中，由于光照变化引起的扰动，有效地提高了图像运动检测的稳定性与可靠性。
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公开(公告)号：CN107832957A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711128839.3
申请日：2017-11-14
Applicant: 南通大学
CPC classification number: G06Q10/06315 , G06Q30/0645
Abstract: 本发明主要提供了一种基于多类型车辆装卸的公共租赁自行车调度方法，包括构建多类型车辆装卸的公共租赁自行车调度优化模型，以及求解公共租赁自行车调度优化模型的基于遗传算法的两阶段算法，所涉及的优化模型以各个租赁点的满意度最大和总配送里程最少为目标，先计算卡车访问租赁点的顺序，再确定每辆车在各个租赁点装卸不同类型自行车的数量，所涉及的模型求解算法是一种基于遗传算法的两阶段算法。本发明针对部分地区的租赁点可以借还单、双和多人自行车，以及的供需时空分布不均衡问题，结合实际道路拓扑结构，科学地合理确定调度方案，即方便了居民出行，同时又降低了运营成本。
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