公开(公告)号：CN118071802A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410358365.5

申请日：2024-03-27

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 周志强 ,  邬璨伟 ,  缪玲娟

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/73

Abstract: 本发明公开了融合目标检测与目标运动信息的目标跟踪重定位方法，涉及计算机视觉目标跟踪技术领域，能够基于传统KCF目标跟踪算法，融合yolov5s目标检测与目标运动信息来进行丢失目标的重定位，实现了目标的精确重定位。方案为：首先采用KCF跟踪器进行目标跟踪，卡尔曼滤波器预测目标位置；若目标跟踪不成功，则判定为目标丢失，执行重定位流程，采用yolov5s对全图进行目标检测利用运动信息建立二维高斯概率分布图，融合候选目标和高斯概率得到目标位置置信度，利用目标位置置信度判断目标是否跟踪成功；若目标跟踪成功，则更新KCF模板校正卡尔曼滤波器，判断是否已执行至最后一帧图像，若是则重定位结束，否则重复本方法直至重定位结束。

公开(公告)号：CN118172687A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410306684.1

申请日：2024-03-18

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 周志强 ,  屈志宇 ,  缪玲娟 ,  邬璨伟

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种用于嵌入式设备的无人机航拍图像小目标检测方法。本发明设计了一种高效计算聚合网络提取输入图像的多尺度特征，采用高效的一次聚合结构并引入了部分卷积，提高了参数利用率，减少计算冗余度、内存访问以及能耗；采用多级邻近特征融合金字塔进行特征融合，即先融合较低层次的语义信息，再逐步引入高层次语义信息，并通过自适应空间融合结构对不同层次特征赋予不同权重，提升相邻层次之间的信息融合程度，在降低计算量的同时具有较高的准确率；网络训练采用基于中心先验代价的任务对齐指标作为正负样本分配的标准，同时考虑了分类分数、定位IOU分数以及预测框和真实框的中心距离，提高收敛稳定性，且匹配的正样本区域更为灵活。