公开(公告)号：CN113030940B

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202110164218.0

申请日：2021-02-05

Applicant: 河南科技大学

Inventor： 孙力帆 ,  俞皓芳 ,  兰剑 ,  张金锦 ,  常家顺 ,  杨哲 ,  付主木 ,  陶发展 ,  司鹏举 ,  马超

IPC: G01S13/72

Abstract: 本发明涉及一种转弯机动下的多星凸型扩展目标跟踪方法，通过调整基于随机超曲面的ET‑GM‑PHD滤波器以及交互型多模型方法的步骤，将基于随机超曲面的ET‑GM‑PHD滤波器作为模型条件滤波器嵌入到交互型多模型框架中，得到适用于扩展目标的模型概率更新公式以及模型概率的合并步骤，并充分考虑形态参数的几何意义，提出适用于星凸型扩展目标的形态参数合并步骤，有效处理了多星凸型扩展目标的机动模型不确定性，极大地提高了多星凸型扩展目标在复杂机动行为下的扩展形态估计性能，准确地实现了在杂波以及漏检情况下多机动星凸型扩展目标个数、质心动态以及扩展形态的联合估计。

公开(公告)号：CN112069896A

公开(公告)日：2020-12-11

申请号：CN202010771725.6

申请日：2020-08-04

Applicant: 河南科技大学

Inventor： 孙力帆 ,  杨哲 ,  俞皓芳 ,  张金锦 ,  常家顺 ,  王旭栋 ,  陶发展 ,  司鹏举 ,  付主木

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于孪生网络融合多模板特征的视频目标跟踪方法，提出了一种半监督模板在线更新策略，当视频序列中待跟踪目标出现遮挡、形变和光照变化等复杂情况，通过计算APCE值和模板相似度评估目标变化和被遮挡情况，目标外观产生巨大变化时，利用上一帧图片提取的特征与原始模板特征进行特征融合，得到表达能力更强的新模板，有助于适应多种复杂情况；为提高模型的泛化能力，适应多类目标，训练过程中采用正则化技术防止模型过拟合；为进一步提升算法速度，对于非复杂情形只采用原始模板进行跟踪，大大降低了计算量，使本发明的方法在获得更好跟踪性能的条件下取得了较其他方法更快的运行速度。

公开(公告)号：CN113030940A

公开(公告)日：2021-06-25

申请号：CN202110164218.0

申请日：2021-02-05

Applicant: 河南科技大学

Inventor： 孙力帆 ,  俞皓芳 ,  兰剑 ,  张金锦 ,  常家顺 ,  杨哲 ,  付主木 ,  陶发展 ,  司鹏举 ,  马超

IPC: G01S13/72

Abstract: 本发明涉及一种转弯机动下的多星凸型扩展目标跟踪方法，通过调整基于随机超曲面的ET‑GM‑PHD滤波器以及交互型多模型方法的步骤，将基于随机超曲面的ET‑GM‑PHD滤波器作为模型条件滤波器嵌入到交互型多模型框架中，得到适用于扩展目标的模型概率更新公式以及模型概率的合并步骤，并充分考虑形态参数的几何意义，提出适用于星凸型扩展目标的形态参数合并步骤，有效处理了多星凸型扩展目标的机动模型不确定性，极大地提高了多星凸型扩展目标在复杂机动行为下的扩展形态估计性能，准确地实现了在杂波以及漏检情况下多机动星凸型扩展目标个数、质心动态以及扩展形态的联合估计。

公开(公告)号：CN116678415A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310615840.8

申请日：2023-05-29

Applicant: 河南科技大学

Inventor： 孙力帆 ,  张金锦 ,  张冬凯 ,  王旭栋 ,  冀保峰 ,  张高远 ,  司鹏举 ,  陶发展 ,  范波 ,  付主木

IPC: G01C21/20 ,  G01S13/66 ,  G06F18/214 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明涉及一种基于改进期望模式增广的星凸型机动扩展目标跟踪方法，在变结构多模型算法框架下对目标运动状态进行建模，在现有模型集设计方法中的EMA算法的基础上进行改进，首先，利用OTSU算法得到一个自适应的阈值从而对其基本模型集合进行合理划分；其次，保留可能的模型子集，重新激活与预测概率最大的模型相毗邻的模型，剔除掉不可能的模型，同时得到扩展的期望模式；本发明所提出方法可以实现匀加速场景下目标运动状态和扩展形态的联合估计，即便在强机动场景下，仍能获得较高的跟踪性能。

公开(公告)号：CN112069896B

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202010771725.6

申请日：2020-08-04

Applicant: 河南科技大学

Inventor： 孙力帆 ,  杨哲 ,  俞皓芳 ,  张金锦 ,  常家顺 ,  王旭栋 ,  陶发展 ,  司鹏举 ,  付主木

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于孪生网络融合多模板特征的视频目标跟踪方法，提出了一种半监督模板在线更新策略，当视频序列中待跟踪目标出现遮挡、形变和光照变化等复杂情况，通过计算APCE值和模板相似度评估目标变化和被遮挡情况，目标外观产生巨大变化时，利用上一帧图片提取的特征与原始模板特征进行特征融合，得到表达能力更强的新模板，有助于适应多种复杂情况；为提高模型的泛化能力，适应多类目标，训练过程中采用正则化技术防止模型过拟合；为进一步提升算法速度，对于非复杂情形只采用原始模板进行跟踪，大大降低了计算量，使本发明的方法在获得更好跟踪性能的条件下取得了较其他方法更快的运行速度。

公开(公告)号：CN116861132A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310523098.8

申请日：2023-05-10

Applicant: 河南科技大学

Inventor： 孙力帆 ,  张金锦 ,  王旭栋 ,  董景克 ,  张冬凯 ,  司鹏举 ,  陶发展 ,  范波 ,  付主木

IPC: G06F17/10 ,  G06F17/18 ,  G06F17/11

Abstract: 本发明涉及一种基于最小相对熵的星凸型机动扩展目标跟踪方法，通过引入跟踪监测机制并结合相应的跟踪恢复策略对原有基于随机超曲面的扩展目标跟踪算法进行改进，有效避免了线性化处理过程中由于径向函数的近似值出现负值所导致的跟踪失败的情况；此外，在制定跟踪恢复策略时，利用最小相对熵原理得到了更加合理的权重分配系数，进一步提高了对原有随机超曲面模型的修正能力；本发明所提出方法可以有效处理星凸型扩展目标的复杂机动行为，实现目标运动状态和扩展形态的联合估计，即便在强机动场景下，仍能获得较高的跟踪性能。