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公开(公告)号：CN113850189B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111127652.8
申请日：2021-09-26
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06V10/62 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种应用于机动平台的嵌入式孪生网络实时跟踪方法，以实现端到端的深度学习目标跟踪，如下：(1)采用孪生网络结构对模板图像与搜索图像进行特征提取，分别得到对应的特征图；(2)针对嵌入式平台特点，采用Butterfly Transform层作为孪生网络的提取层，降低计算复杂度，实现特征提取网络的轻量化；(3)对模板图像与搜索图像提取出的特征图构建局部二分图，采用局部图注意力机制，对提取的特征进行互相关操作，得到互相关特征图；(4)采用anchor‑free的方式，对互相关特征图进行类别回归、中心点修正回归和长宽回归；(5)在COCO、YOUTUBB‑BB、DET和VID数据集上离线进行训练；(6)将训练好的网络运用于实际跟踪。
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公开(公告)号：CN117635637B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202311596804.8
申请日：2023-11-28
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/80 , G06T5/70 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种自主构想的智能目标动态探测系统，该系统包括关键区域重配置成像单元和目标动态探测单元。所述关键区域重配置成像单元用于自主构想输入视频的关键区域并重新配置相机参数，提高关键区域成像质量；目标动态探测单元用于完成一系列连贯探测阶段的自适应决策切换，包括目标自动检出、目标自动锁定、丢失目标重捕和长时间丢失目标重初始化阶段。受益于关键区域重配置成像单元，初始成像中的冗余背景被大量去除同时目标细节信息也得到明显增强，这极大程度降低了探测环境的复杂性进而大幅提高了目标动态探测单元的探测准确性。
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公开(公告)号：CN115801973B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202211398781.5
申请日：2022-11-09
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于FPGA的瀑流式视频数据实时电子稳像系统及方法，包括电子稳像计算模块、电子稳像补偿模块和参数存储模块以及5个外围辅助模块组成。其中电子稳像计算模块对瀑流式数据进行帧间图像配准计算，电子稳像补偿模块根据电子稳像计算模块的计算结果对图像进行移动、缩放以及裁剪从而实现电子稳像补偿操作。本发明中的电子稳像方法，针对嵌入式图像处理系统传输过程中的瀑流式数据进行设计，能够实现在消隐期内完成稳像参数计算，且不需要缓存整帧图像信息，具有不影响前后端其它处理环节、实时性高、存储资源开销小的特点，在嵌入式视频处理领域有着较为广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN117011343B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311002146.5
申请日：2023-08-09
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T7/269 , G06T7/246 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出了一种面向拥挤场景的光流引导多目标跟踪方法，针对现有的多目标跟踪算法进行优化设计，提出了光流引导分支，利用光流信息引导多帧目标特征转移，一方面利用了时序信息，将上下文特征以光流形式引入多目标跟踪当中，本发明提升了模型的跟踪精度，另一方面光流分支设计简单，可保证整体模型实时运行。
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公开(公告)号：CN117635637A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311596804.8
申请日：2023-11-28
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/80 , G06T5/70 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种自主构想的智能目标动态探测系统，该系统包括关键区域重配置成像单元和目标动态探测单元。所述关键区域重配置成像单元用于自主构想输入视频的关键区域并重新配置相机参数，提高关键区域成像质量；目标动态探测单元用于完成一系列连贯探测阶段的自适应决策切换，包括目标自动检出、目标自动锁定、丢失目标重捕和长时间丢失目标重初始化阶段。受益于关键区域重配置成像单元，初始成像中的冗余背景被大量去除同时目标细节信息也得到明显增强，这极大程度降低了探测环境的复杂性进而大幅提高了目标动态探测单元的探测准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117036918B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202310999333.9
申请日：2023-08-09
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于域适应的红外目标检测方法，以提高目标检测网络在无标注红外图片上的检测性能，使用域适应技术，减少网络对于标注信息的依赖，在缺少目标域标注信息的情况下，也能够实现相应目标的检测。使用双阶段检测网络，相比于单阶段检测网络，先进行感兴趣区域的提取，再把相应区域的特征统一到固定的大小，再通过检测分类。最后采用了基于观测的动态权重调整的学习策略，代替了传统的手工设定权重的方法，能够根据稳定程度调整该损失项在总损失项中的占比，进而达到更好的训练效果。
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公开(公告)号：CN116883457B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202310999288.7
申请日：2023-08-09
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于检测跟踪联合网络和混合密度网络的轻量化多目标跟踪方法。利用MOT17数据集训练基于混合密度网络的轨迹估计器；将前一帧的多目标跟踪结果输入检测跟踪联合网络中的回归头和分类头，获得当前帧预测框的粗略位置和置信度；轨迹估计器根据检测框之前的运动规律估计检测框运动分布，利用光束搜索对分布进行采样，通过采样结果对预测结果进行修正，预测上一帧检测框在当前帧的精确位置；将当前帧检测结果与当前帧预测结果，根据置信度和GIOU进行两次匹配，得到上下帧检测框的最佳匹配，更新目标的运动轨迹。该方法降低了网络复杂度和计算消耗，保证了相当的精度，适用于计算/内存资源较低的嵌入式平台部署应
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公开(公告)号：CN117011340A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310999224.7
申请日：2023-08-09
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于统计颜色特征的可重构相关滤波目标跟踪算法，可使用该算法对目标进行跟踪，同时可在目标跟丢时开启重构策略，重捕获目标。包括以下步骤：第一，在初始帧框处被跟踪目标，提取目标的统计颜色特征与背景内干扰目标的统计颜色特征，训练算法中跟踪器；第二，在后续帧中无需框出跟踪目标，利用初始帧中框出的被跟踪目标在新一帧的信息，持续训练算法跟踪器，以跟踪在运动过程中变形的目标；第三，如果在跟踪过程中，出现目标因形变，遮挡等原因丢失的情况，算法将自动启动重构策略，使用可重构策略跟踪器对目标进行大范围检测，目的是找到丢失的目标，可重构策略跟踪器找到目标后，利用目标的新位置与信息，继续进行后续帧的跟踪。
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公开(公告)号：CN116883457A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310999288.7
申请日：2023-08-09
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于检测跟踪联合网络和混合密度网络的轻量化多目标跟踪方法。利用MOT17数据集训练基于混合密度网络的轨迹估计器；将前一帧的多目标跟踪结果输入检测跟踪联合网络中的回归头和分类头，获得当前帧预测框的粗略位置和置信度；轨迹估计器根据检测框之前的运动规律估计检测框运动分布，利用光束搜索对分布进行采样，通过采样结果对预测结果进行修正，预测上一帧检测框在当前帧的精确位置；将当前帧检测结果与当前帧预测结果，根据置信度和GIOU进行两次匹配，得到上下帧检测框的最佳匹配，更新目标的运动轨迹。该方法降低了网络复杂度和计算消耗，保证了相当的精度，适用于计算/内存资源较低的嵌入式平台部署应用。
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公开(公告)号：CN113962842B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202111223132.7
申请日：2021-10-20
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T1/20 , G06T1/60 , G06T5/00 , H04N19/436
Abstract: 本发明涉及一种基于大规模集成电路高层次综合的动态无极消旋系统及方法，包含视频采集模块、视频解码模块、视频存储模块、数据通信模块、视频编码模块、动态无极消旋模块以及本发明中用于降低算法延迟、提高总线带宽利用率而创新设计的像素合并模块即四合一模块。本发明采用高层次综合技术实现动态无极消旋功能，针对采集到的视频图像可以在光电平台中进行实时消旋处理，相比于现有消旋技术，本发明充分利用FPGA并行加速及流水线优化的特点，具有视频分辨率高、消旋范围大、消旋精度高、处理后图像清晰无锯齿、输出延迟低、系统稳定性强、加工容易、功耗低、体积小等优良特性。
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