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公开(公告)号：CN103902982B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410141636.8
申请日：2014-04-09
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于软分配BoF的目标跟踪方法。本发明通过将各个patch的每一种局部特征分配到对应codebook中的多个codeword，并计算其权重得到跟踪目标和候选目标的BoF表示。然后通过BoF表示的相似度比较，选择与跟踪目标最相似的候选目标。区别于现有目标跟踪方法，本发明采用了软分配策略，提高了BoF表示的健壮性和区分度，提升了跟踪方法的精确度，减少了跟踪失败的场景，从而获得更佳的跟踪结果；其次本发明在构建codebook时，不仅在跟踪目标范围区进行patch采样，还在跟踪目标背景区进行patch采样，使codebook兼具描述性和区分性；最后本发明采用了自适应大小的圆形patch，通过在候选目标之间共享patch的权重向量，有效地节约了计算资源。
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公开(公告)号：CN104091470B
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201410337925.5
申请日：2014-07-15
Applicant: 南京大学
IPC: G08G3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多数据融合的航道交通信息预测方法及应用。本发明将来源于不同类型离散监测点的船舶监测信息进行融合，在统一信息格式后结合卫星定位信息，确定当前活动的船舶，并生成活动船舶的当前航行轨迹，然后根据船舶的历史航行信息和当前航行轨迹，结合船舶信息，采用朴素贝叶斯分类算法预测船舶将要到达的下一个连通监测点的概率，得到航向概率集作为船舶航向预测结果，最后根据部分船舶的卫星定位信息对航向概率集中的概率数据进行修正，从而得到修正后的船舶航向预测结果。本发明依据船舶的航向预测结果，结合船舶信息和航道信息，采用定制化的方式，完成航道交通业务信息的估算和预测。
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公开(公告)号：CN104091470A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410337925.5
申请日：2014-07-15
Applicant: 南京大学
IPC: G08G3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多数据融合的航道交通信息预测方法及应用。本发明将来源于不同类型离散监测点的船舶监测信息进行融合，在统一信息格式后结合卫星定位信息，确定当前活动的船舶，并生成活动船舶的当前航行轨迹，然后根据船舶的历史航行信息和当前航行轨迹，结合船舶信息，采用朴素贝叶斯分类算法预测船舶将要到达的下一个连通监测点的概率，得到航向概率集作为船舶航向预测结果，最后根据部分船舶的卫星定位信息对航向概率集中的概率数据进行修正，从而得到修正后的船舶航向预测结果。本发明依据船舶的航向预测结果，结合船舶信息和航道信息，采用定制化的方式，完成航道交通业务信息的估算和预测。
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公开(公告)号：CN103902982A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410141636.8
申请日：2014-04-09
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于软分配BoF的目标跟踪方法。本发明通过将各个patch的每一种局部特征分配到对应codebook中的多个codeword，并计算其权重得到跟踪目标和候选目标的BoF表示。然后通过BoF表示的相似度比较，选择与跟踪目标最相似的候选目标。区别于现有目标跟踪方法，本发明采用了软分配策略，提高了BoF表示的健壮性和区分度，提升了跟踪方法的精确度，减少了跟踪失败的场景，从而获得更佳的跟踪结果；其次本发明在构建codebook时，不仅在跟踪目标范围区进行patch采样，还在跟踪目标背景区进行patch采样，使codebook兼具描述性和区分性；最后本发明采用了自适应大小的圆形patch，通过在候选目标之间共享patch的权重向量，有效地节约了计算资源。
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