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公开(公告)号：CN106643724B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201611007033.4
申请日：2016-11-16
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于地图信息和位置自适应修正的粒子滤波室内定位方法包括：粒子初始化，指定粒子携带的状态信息；粒子传播，根据航位推算公式计算下一时刻粒子的状态向量；粒子更新，判断粒子传播过程中是否与地图中的障碍物相交，如果存在相交则该粒子灭亡；目标位置确定，根据粒子更新后存活的粒子所在位置的加权和来确定目标的最终位置；粒子重采样和位置自适应修正，采用随机采样方法在存活粒子中随机选取粒子作为补偿粒子，对补偿粒子的生成位置做自适应调整，从而对目标位置进行修正。本发明减小了位置更新过程中的累积误差，有效的提高了定位精度。
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公开(公告)号：CN106127808B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201610454063.3
申请日：2016-06-20
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 一种基于颜色与局部二值模式特征融合的抗遮挡粒子滤波目标跟踪方法，包括：目标的初始化；感兴趣区域的颜色积分直方图和局部二值模式积分直方图特征提取；颜色特征和局部二值模式特征的特征确定性系数计算；根据当前目标状态不同，选择不同的跟踪方法：如果目标状态正常，用颜色与局部二值模式特征融合的粒子滤波方法进行目标跟踪，如果目标状态为部分遮挡，用颜色与局部二值模式特征融合的分块粒子滤波方法进行目标跟踪，如果目标状态为严重遮挡，用最小二乘法预测目标位置；更新当前目标状态；当目标处于正常状态时，更新目标；粒子的重采样；粒子传播。本发明可提高遮挡情况下目标跟踪的稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107507222A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201610419913.6
申请日：2016-06-13
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 一种抗遮挡的基于积分直方图的粒子滤波目标跟踪方法，包括：目标的初始化；感兴趣区域的积分直方图特征提取；根据当前目标状态不同，选择不同的跟踪方法：如果目标状态正常，用粒子滤波方法进行目标跟踪，如果目标状态为部分遮挡，用分块粒子滤波方法进行目标跟踪，如果目标状态为严重遮挡，用最小二乘法预测目标位置；更新当前目标状态；当目标处于正常状态时，更新目标模板和子块模板；粒子的重采样；粒子传播。本发明利用积分直方图提取特征，可加快粒子滤波算法的计算速度，对遮挡进行实时判定并根据不同遮挡情况采取不同的跟踪机制，可提高遮挡情况下目标跟踪的稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106680785B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201710126873.0
申请日：2017-03-06
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于小波变换空间变迹的SAR图像旁瓣抑制方法，包括：对成像后的复数图像分别进行实部和虚部的二维小波分解，对二维小波分解后得到的各子通道进行空间变迹旁瓣抑制，将旁瓣抑制后的各子通道数据通过小波重构得到实部数据和虚部数据，再对实部数据和虚部数据分别进行空间变迹旁瓣抑制，最终合成基于小波变换空间变迹旁瓣抑制后的复数图像；该方法在基本不损失分辨率的同时，能够有效抑制SAR图像的旁瓣。
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公开(公告)号：CN105868779B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201610182598.X
申请日：2016-03-28
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于特征增强和决策融合的行为识别方法，对加速度传感器数据进行预处理；计算预处理后数据的多维特征矢量；使用前向序列选择算法对多维特征矢量进行选择得到最佳特征矢量；使用Relief‑F算法选择合适特征值进行特征增强处理；训练一个基础分类器和三个弱分类器；将基础分类器和三个弱分类器的识别结果作为四个参数，同时将上个动作的识别结果作为另一个参数，通过训练确定这五个参数的权重；使用二层分类对人体行为进行识别，第一层分类使用基础分类器进行，第二层分类使用加权投票决策融合得到最终识别结果。本发明可有效区分走、上楼、下楼这些难以区分的相似动作，提高人体行为识别率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106778837A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611074915.2
申请日：2016-11-29
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6286
Abstract: 一种基于多线性主成分分析和张量分析的SAR图像目标识别方法包括：构建四阶张量训练样本；利用多线性主成分分析得到多线性投影矩阵；构建核心张量；对核心张量进行线性判别分析，得到一组线性判别函数的权向量；测试样本分类识别。该方法对合成孔径雷达图像构建四阶张量样本，并采用多线性主成分分析提取特征，有效的保留了图像结构信息，提高了目标正确识别率。
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公开(公告)号：CN106680785A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710126873.0
申请日：2017-03-06
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: G01S7/36 , G01S13/9005
Abstract: 一种基于小波变换空间变迹的SAR图像旁瓣抑制方法，包括：对成像后的复数图像分别进行实部和虚部的二维小波分解，对二维小波分解后得到的各子通道进行空间变迹旁瓣抑制，将旁瓣抑制后的各子通道数据通过小波重构得到实部数据和虚部数据，再对实部数据和虚部数据分别进行空间变迹旁瓣抑制，最终合成基于小波变换空间变迹旁瓣抑制后的复数图像；该方法在基本不损失分辨率的同时，能够有效抑制SAR图像的旁瓣。
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公开(公告)号：CN106643724A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611007033.4
申请日：2016-11-16
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: G01C21/206 , G01C21/10
Abstract: 一种基于地图信息和位置自适应修正的粒子滤波室内定位方法包括：粒子初始化，指定粒子携带的状态信息；粒子传播，根据航位推算公式计算下一时刻粒子的状态向量；粒子更新，判断粒子传播过程中是否与地图中的障碍物相交，如果存在相交则该粒子灭亡；目标位置确定，根据粒子更新后存活的粒子所在位置的加权和来确定目标的最终位置；粒子重采样和位置自适应修正，采用随机采样方法在存活粒子中随机选取粒子作为补偿粒子，对补偿粒子的生成位置做自适应调整，从而对目标位置进行修正。本发明减小了位置更新过程中的累积误差，有效的提高了定位精度。
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公开(公告)号：CN106127808A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610454063.3
申请日：2016-06-20
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T2207/20024
Abstract: 一种基于颜色与局部二值模式特征融合的抗遮挡粒子滤波目标跟踪方法，包括：目标的初始化；感兴趣区域的颜色积分直方图和局部二值模式积分直方图特征提取；颜色特征和局部二值模式特征的特征确定性系数计算；根据当前目标状态不同，选择不同的跟踪方法：如果目标状态正常，用颜色与局部二值模式特征融合的粒子滤波方法进行目标跟踪，如果目标状态为部分遮挡，用颜色与局部二值模式特征融合的分块粒子滤波方法进行目标跟踪，如果目标状态为严重遮挡，用最小二乘法预测目标位置；更新当前目标状态；当目标处于正常状态时，更新目标；粒子的重采样；粒子传播。本发明可提高遮挡情况下目标跟踪的稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107507222B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201610419913.6
申请日：2016-06-13
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 一种抗遮挡的基于积分直方图的粒子滤波目标跟踪方法，包括：目标的初始化；感兴趣区域的积分直方图特征提取；根据当前目标状态不同，选择不同的跟踪方法：如果目标状态正常，用粒子滤波方法进行目标跟踪，如果目标状态为部分遮挡，用分块粒子滤波方法进行目标跟踪，如果目标状态为严重遮挡，用最小二乘法预测目标位置；更新当前目标状态；当目标处于正常状态时，更新目标模板和子块模板；粒子的重采样；粒子传播。本发明利用积分直方图提取特征，可加快粒子滤波算法的计算速度，对遮挡进行实时判定并根据不同遮挡情况采取不同的跟踪机制，可提高遮挡情况下目标跟踪的稳定性和鲁棒性。
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