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公开(公告)号：CN119904485A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411818910.0
申请日：2024-12-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于弱线索和轨迹预测的多目标跟踪方法，属于深度学习多目标跟踪技术领域。本发明首先设置目标检测模型，再设置目标跟踪算法，在遮挡发生时，利用位置速度‑LSTM模型预测目标未来轨迹，并计算运动方向成本；未遮挡时，采用卡尔曼滤波进行轨迹预测；在计算位置成本时，基于所设计的利用高度状态这一弱线索的混合高度交并比，再利用外观特征模型提取外观特征，在得到各个线索之后，通过匈牙利算法利用强弱线索对目标进行轨迹分配。为了平衡与利用各成本，本发明基于所配置的分配成本策略通过三次关联实现多目标跟踪。本发明一定程度上解决了遮挡、相似对象、外观退化等问题，增强了模型泛化能力和对复杂场景的目标跟踪能力。
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公开(公告)号：CN118397498A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410349849.3
申请日：2024-03-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于濒危动物保护领域，具体涉及一种基于多模态行为信息的大熊猫配种时期预测方法。本发明提供的基于多模态行为信息的大熊猫配种时期预测方法，使用通道融合加注意力机制提取视频数据包含的时空间信息，加强了视频输入中时间信息和空间信息的交互；使用音频作为视频数据的补充，综合了分析大熊猫的动作行为和吼叫行为，提升了通过行为变化预测大熊猫发情阶段变化的准确度；提出的时间序列预测模型在行为变化序列数据上测试得到0.400的均方误差和0.472的均方根误差分，相较于其他时间序列预测方法具有明显的性能优势。
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公开(公告)号：CN117745764A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311852555.4
申请日：2023-12-29
Applicant: 电子科技大学(深圳)高等研究院
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体地说是涉及一种基于视觉点云融合的在线多目标跟踪方法。本发明提供的视觉点云融合在线多目标跟踪方法，通过坐标系转换将二维检测数据投影到相机坐标系，融合图像点云信息，实现了相机和激光雷达的优势互补，解决了目标密集度高、环境亮度低等复杂场景下三维多目标跟踪困难的问题；采用球模型代表目标进行跟踪，相比于传统的长方体模型，降低计算维度，节省资源的同时提高速度，有利于算法在在线跟踪系统中的部署。本发明测试在公开数据集KITTI的验证集中进行，跟踪准确度、精度和速度相比其他方法均有明显提升。
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公开(公告)号：CN112304415B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202011190131.2
申请日：2020-10-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种漫反射式双光路空气振动检测系统，利用检测区域空气振动过程中对柔性物体表面形成的推动变形及不同位置存在时间差(相位差)的基本原理，利用双光束的方式对相距很近的两个点进行差分检测，进而获得振动的近似时间导数，实现振动位移微分性质的检测，再使用积分方式恢复原有的信号，有效地还原原始空气振动的波形；本发明通过双光束的方式消除了光源的不稳定、光传播过程干扰等一系列干扰因素，实现了空气振动的高效稳定检测。
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公开(公告)号：CN112394323A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011327617.6
申请日：2020-11-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时间反转方法的空间任意点脉冲声聚焦系统，基于系统的方法为：确定待聚焦位置(xk,yk,zk)，在待聚焦位置(xk,yk,zk)放置脉冲信号发射单元Ak(xk,yk,zk)，并通过脉冲信号发射单元Ak(xk,yk,zk)发射脉冲声信号Ak；通过声信号接收阵列R(M,N)采集声信号，并对声信号进行时间反转处理，得到反转信号；通过声信号发射阵列F(M,N)发射反转信号，并将发射的反转信号汇聚于待聚焦位置(xk,yk,zk)，得到时间反转脉冲声聚焦信号。本发明可以通过声发射的方式进行训练，因此在阵列聚焦时，可以方便的利用时间反转原理，在不同的时刻、位置生成声聚焦点，对微小的物体，利用声焦点的悬浮原理，可以通过调节焦点位置控制物体在空中进行各种运动。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110503613A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910742902.5
申请日：2019-08-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于图像去雨技术领域，提供一种基于级联空洞卷积神经网络的面向单幅图像去雨方法，用于解决雨天下所拍摄的单张图像的复原问题。本发明首先对雨水进行建模，将有雨图像分为雨水区域层、雨水层、背景层；通过级联多路空洞率不同的卷积神经网络对输入图像提取出雨水区域层图像，经卷积得到雨水层图像，再经卷积与输入图像求和得到去雨的背景层图像。级联空洞卷积神经网络有效提取了图像不同尺度的细节，网络采用残差网络结构增加网络深度，避免过拟合问题；在公开数据集上进行了测评实验，实验表明本发明相比单幅图像去雨经典方法在峰值信噪比(PSNR)上能够提升2～8，在图像结构相似度(SSIM)上能够提升0.04～0.22。
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公开(公告)号：CN107491753A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710699947.X
申请日：2017-08-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00718 , G06K9/00671 , G06K9/00771 , G06K2209/23
Abstract: 本发明公开了一种基于背景建模的违章停车检测方法，首先对输入的交通监控视频进行动态的背景建模，得到监控场景的背景图像；然后，直接在建模得到的背景图像中进行车辆检测。在得到背景图像中车辆的位置之后，判断车辆所在的区域是否处于违停区域内。若处于违停区域内则进行违停提示，此时可以进行后续的处理。本发明并不进行运动目标的检测，因此排除了在实际视频帧中的运动目标的干扰。基于在背景图像中出现的物体极大可能是静止或者移动缓慢的假设前提，使得整个违停检测过程更加可靠、准确以及便于实现，因此本方法具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN105551060A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510908679.9
申请日：2015-12-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T2207/10016 , G06T2207/10048 , G06T2207/20024 , G06T2207/30232
Abstract: 该发明基于时空显著性和四元余弦变换的红外弱小目标检测方法，属于红外图像处理领域，涉及红外弱小目标显著性检测。本发明采用SODD滤波器把具有局部方向性的杂波滤波为类条状分布的背景杂波，得到四幅二阶方向导数图，通过两组相互垂直的通道分别相乘，得到两个特征通道图，加入强度特征通道图和运动特征通道图，共同组成一个四元组，用四元余弦变换的符号函数的反四元余弦变换得到最终的红外弱小目标检测结果，对四元余弦变换取符号函数的目的是抑制背景，检测具有类高斯分布的显著的红外弱小目标。
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公开(公告)号：CN104966286A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510304213.8
申请日：2015-06-04
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/10021
Abstract: 一种3D视频显著性检测方法,属于视频图像处理技术领域，以克服现有技术不能准确反映3D视频的显著性区域的缺点。包括：获取3D视频中当前帧的彩色图像和深度图像，及下一帧的彩色图像；结合彩色图像和深度图像对当前帧进行超像素分割，形成超像素分割区域，并根据超像素分割结果提取各个超像素分割区域的特征；利用全局对比度法分别根据不同特征的全局对比度计算得到初始特征显著性，再对初始特征显著性进行融合得到当前帧的初始显著性；根据超像素分割结果建立超像素图论模型，由相邻超像素的特征相似程度计算相邻超像素之间显著性发生状态转移的概率，根据显著性转移概率对初始显著性进行迭代更新，获得当前帧显著性优化结果；适用于处理视频。
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公开(公告)号：CN119105279A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411221262.0
申请日：2024-09-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种分数阶多智能体系统一致性输出反馈控制方法，包括：建立有无外界干扰的分数阶多智能体系统的二阶模型；构建无领导者下的分数阶多智能体系统的二阶模型；设计分数阶多智能体系统的二阶模型对应的分布式状态反馈控制方案；构建分布式状态反馈控制方案对应的Lyapunov函数，并确定实现分数阶多智能体系统的一致性条件；控制无领导者下的分数阶多智能体系统实现一致性。本发明属于多智能体领域。本发明可以解决整数阶智能体系统无法准确描述系统物理模型的问题，实现了耦合矩阵的第二大特征值对实现多智能体系统一致性的关键影响。
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