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公开(公告)号：CN111273277A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010106242.4
申请日：2020-02-21
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种预测引导的多扩展目标量测集划分方法，在目标相近并且出现目标个数低估问题时，利用量测和预测高斯混合项均值的几何分布特点和多边形顶点的几何知识，重新调整由预测状态确定的不合理的初始聚类中心点，大大改善了目标相近情况下由不合理的预测信息造成跟踪精度不高的问题，有助于准确地划分量测集，提高目标状态和个数估计结果的准确度和稳定性，同时对量测集划分数的合理限制大大降低了计算量，极大地改善了多扩展目标跟踪算法的跟踪性能，通过大幅度缩小量测集划分数，极大地提高了算法的跟踪速度。
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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：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
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。
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公开(公告)号：CN107367718B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710576183.5
申请日：2017-07-14
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种多散射点量测下机动随机超曲面扩展目标建模方法，具体步骤如下：步骤一、从多散射点量测中获取机动随机超曲面扩展目标的描述参数并对其进行预处理；步骤二、利用预处理后的描述参数得到机动随机超曲面扩展目标的形态描述；步骤三、根据形态描述，利用机动随机超曲面扩展目标的轮廓线曲线的平移得到机动随机超曲面扩展目标的机动描述；步骤四、利用机动随机超曲面扩展目标的运动状态转移矩阵和扩展形态转移矩阵求得系统转移矩阵；步骤五、利用机动描述和系统转移矩阵得到机动随机超曲面扩展目标的系统模型。本发明能够解决机动过程中目标运动状态和扩展形态的时间演化问题，有助于达到对其精确跟踪的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108428008A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810129171.2
申请日：2018-02-08
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种D-S证据理论中基于优化证据距离的证据融合方法，包括如下步骤1~7。步骤1、对所有子集进行分类相似对比；步骤2、根据分类相似对比结果计算辨识框架的优化相似度系数矩阵；步骤3、根据优化相似度系数矩阵计算任意两个证据之间的证据距离，并利用证据距离表示任一证据与其他证据的冲突度；步骤4、利用任一证据与其他证据的冲突度表示该证据的可信度；步骤5、将证据的可信度转化为证据的权重；步骤6、根据证据的权重对证据源进行修正；步骤7、根据修正后的证据源进行证据融合。本发明提供一种D-S证据理论中基于优化证据距离的证据融合方法，能够有效识别并且表述证据冲突，进而降低决策风险。
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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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公开(公告)号：CN116664623A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310546720.7
申请日：2023-05-16
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及基于孪生网络联合跟踪与检测的视频目标长期跟踪方法，提出了一种联合跟踪与检测的目标跟踪策略，当视频序列中待跟踪目标被完全遮挡或离开视野区域，即目标消失时，传统的基于孪生网络的目标跟踪算法往往无法定位重新出现的目标，本发明使用目标消失判别模块判断出目标已经消失后，选择改用目标检测器进行全图检测，目标重新出现时，检测器给出所有同类对象，通过比较与模板的相似度找到待跟踪目标，并重新启用跟踪器；使用以上方法可以避免目标消失导致的跟踪失败的问题，提高跟踪精度与成功率。
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公开(公告)号：CN116596972A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310632502.5
申请日：2023-05-31
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于特征增强和动态模板更新的弱光场景目标跟踪方法，针对弱光条件下视频图像跟踪器性能下降问题，使用弱光图像特征增强模块对图像进行光照增强处理和自适应去噪处理，使图像亮度条件接近正常值，并对高强度噪声进行遏制，得到特征信息更加突出的模板图像及搜索图像；同时改进传统孪生网络的固定模板机制，使用动态模板更新来克服跟踪过程中目标的外观变化挑战，提高了跟踪器在弱光条件下跟踪精度和鲁棒性，能够有效克服弱光条件下目标跟踪的关键难题，拓展了跟踪器的实际应用范畴。
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公开(公告)号：CN111273277B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202010106242.4
申请日：2020-02-21
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种预测引导的多扩展目标量测集划分方法，在目标相近并且出现目标个数低估问题时，利用量测和预测高斯混合项均值的几何分布特点和多边形顶点的几何知识，重新调整由预测状态确定的不合理的初始聚类中心点，大大改善了目标相近情况下由不合理的预测信息造成跟踪精度不高的问题，有助于准确地划分量测集，提高目标状态和个数估计结果的准确度和稳定性，同时对量测集划分数的合理限制大大降低了计算量，极大地改善了多扩展目标跟踪算法的跟踪性能，通过大幅度缩小量测集划分数，极大地提高了算法的跟踪速度。
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