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公开(公告)号：CN119444802A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411492992.4
申请日：2024-10-24
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T7/246 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于分阶段的自适应多目标跟踪方法，提出了分阶段关联的思路与自适应权重策略，当视频序列中待跟踪目标出现长时间遮挡、形变和光照变化等复杂情况，通过目标被遮挡程度对目标轨迹进行分类，结合实际情况设置合理的轨迹检测框关联顺序，同时针对每次关联设计不同的关联策略，进一步提升了跟踪准确率；将置信度差值与速度方向信息作为弱线索辅助强线索进行目标轨迹与检测框之间的匹配，进一步提升关联成功率；外观特征更新模块针对不同遮挡程度的目标设计不同外观特征更新策略，以提高外观特征的判别性。本发明的跟踪方法在复杂场景下仍能保持轨迹连续性与跟踪稳定性。
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公开(公告)号：CN117974712A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311647353.6
申请日：2023-12-04
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分轨迹的自适应多目标跟踪方法，提出了分轨迹策略与自适应权重策略，当视频序列中待跟踪目标出现长时间遮挡、形变和光照变化等复杂情况，通过将遮挡轨迹与未遮挡轨迹进行分离，根据不同轨迹的特点来选取最合适的关联策略，尤其对于被遮挡轨迹，通过计算被遮挡帧数来选取外观信息与位置信息之间的权重，进一步提升了跟踪准确率；外观特征更新模块将被关联检测框置信度作为更新权重，将高质量外观特征在特征更新中占更大的比重以提高外观特征的判别性，将目标检测与外观特征提取嵌入到同一网络中使本发明的方法在获得稳定的跟踪性能的条件下取得了更快的运行速度。
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公开(公告)号：CN117237408A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310930247.2
申请日：2023-07-27
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于杂波密度估计的高斯混合概率假设密度滤波方法，首先，联合多目标高斯混合强度预测值和测量值估计出潜在目标量测和杂波量测，然后估计每个目标周围杂波密度并与高斯混合概率假设密度滤波器相结合，用潜在目标量测对预测高斯分量进行更新，联合估计多目标状态，本发明所述的方法不依赖先验杂波分布，能够有效地估计杂波的分布，特别是复杂场景中能有效持续跟踪多个目标，不但提高了跟踪的实时性能，而且提高了目标的跟踪精度。
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公开(公告)号：CN118015043A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410080684.4
申请日：2024-01-19
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T7/246 , G06T5/77 , G06T5/90 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V10/32 , G06V10/36 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种自适应雨纹去除和融合动态模板匹配的雨中目标跟踪方法，通过对输入雨图像进行自适应的雨纹去除和对比度增强，得到更加清晰的图像用于跟踪，提高模板匹配到正确目标的概率，使用融合动态模板匹配策略机制来对跟踪模板进行即时调整，使待匹配模板更接近于目标当前真实外观状态，大大提高了算法在雨天条件下目标发生外观变化时的跟踪精确度和鲁棒性；使用本发明能够快速且准确地对雨天场景视频序列中出现的任意目标进行鲁棒跟踪，从而显著提高雨天跟踪任务的完成效率。
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