公开(公告)号：CN118470588A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410538207.8

申请日：2024-04-30

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 张翔 ,  杜柏霖 ,  林蔚 ,  陈鹏冲 ,  张金洋

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/54 ,  G06V10/26 ,  G06V10/46 ,  G06V10/75 ,  G06V10/74 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06T7/246

Abstract: 本发明公开一种基于“数字模型+视频数据”进行多目标跟踪方法，应用于目标跟踪领域，针对现有的跟踪算法更容易在复杂场景或飞行器密集区域中丢失目标，导致跟踪中断或错误的目标关联；本发明利用数字模型的外观先验信息来指导多飞行器目标的分割与跟踪结果，通过有效的匹配方式将特定角度，特定尺寸的飞行器目标与数字模型库中的飞行器型号相匹配，从而在跟踪过程中获得稳定的目标外观表示。最终通过完整的分割结果与特征匹配方法获得较好的多飞行器跟踪结果。

公开(公告)号：CN119941789A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411981440.X

申请日：2024-12-31

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 张翔 ,  曾海鑫 ,  林蔚 ,  张金洋 ,  陈鹏冲

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/50 ,  G06T7/277 ,  G06T7/70 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于三维深度信息解耦的多目标跟踪方法，首先构建一个基于三维深度信息解耦的多目标跟踪模型并进行训练，然后对二维目标检测框聚类完成对于密集遮挡的检测，然后通过自监督深度估计方法获取目标三维深度信息，利用深度信息对密集遮挡进行解耦，完成基于空间信息的多目标跟踪。本发明的方法不需要解决密集遮挡导致目标外观特征信息提取不准确的问题，提出基于深度信息的MOT仅仅使用IOU匹配来实现关联，通过深度信息的优势来解决遮挡问题，不需要外观特征，提出基于三维深度估计的算法，基于深度信息的差异对密集遮挡目标实现分级解耦，在不同的层级内进行数据关联，不同层级的目标不能相互影响，得到鲁棒的多目标跟踪效果。

公开(公告)号：CN119559397A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411693226.4

申请日：2024-11-25

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 张翔 ,  周茂樟 ,  杨文韬 ,  肖又恒 ,  张金洋

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V20/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/75 ,  G06T3/06 ,  G06T5/50 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T17/00 ,  G06N5/01 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于三维数字模型与图像增强技术的机场语义分割方法，包括以下步骤：步骤1、构建飞机三维数字模型；步骤2、定义感兴趣区域：使用目标检测算法自动检测并定位图像中的飞机，生成定义ROI区域；步骤3、3D模型投影与匹配，输出飞机三维模型的二维投影；步骤4、飞机特征增强：在图像端与特征端进行飞机信息的增强；步骤5、语义分割：使用加权融合后的图像进行语义分割，以识别并提取机场图像中的飞机区域。本发明通过引入三维数字模型和图像增强技术，提供了更丰富的几何信息和上下文信息，从而显著提高机场场景中飞机及其他物体的分割精度，减少误分割和漏分割的情况。