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公开(公告)号：CN113936037B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202111192384.8
申请日：2021-10-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种引入目标间拓扑特征的扩展目标跟踪方法、介质及系统。该方法在目标跟踪过程中，同时考虑目标自身属性以及目标之间的相对位置关系来建立目标的特征模型，使目标具有位姿、形状、拓扑三个方面的特征属性，并通过加权计算目标量测与目标轨迹之间位姿、形状、拓扑特征相似度得出目标相似度，利用相似度做目标关联，最后利用卡尔曼滤波器得到目标的最优状态估计。本方法针对现有目标跟踪方法中对于目标信息利用不充分的缺点，对扩展目标特征属性进行增广，加入目标间的拓扑特征属性，利用目标间的拓扑关系改进目标量测与目标轨迹之间的数据关联，提高数据关联准确度，来提高目标跟踪精度，改善扩展目标跟踪性能。
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公开(公告)号：CN111007454B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201911031587.1
申请日：2019-10-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明请求保护一种基于合作目标信息的扩展目标跟踪方法。该方法中合作目标周期性地检测自身位置与姿态，并通过通信网络发布自身身份、位置与姿态信息；观测站接收合作目标发送的信息，与观测站传感器检测的目标信息融合进行多个扩展目标的跟踪。首先用一组运动模型描述目标的运动；再针对每个运动模型分别构造滤波器，根据扩展目标的位置与姿态信息，通过一个二重跟踪门对传感器的量测值进行筛选，对筛选后的量测值利用合作目标的身份信息和姿态特征重构一步预测值进行数据关联与滤波；最后根据目标处于不同模型的概率进行融合，以所有滤波器的滤波估计值的概率加权和作为目标状态估计。本发明能有效提高合作目标存在时扩展目标的跟踪精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113936037A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111192384.8
申请日：2021-10-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种引入目标间拓扑特征的扩展目标跟踪方法、介质及系统。该方法在目标跟踪过程中，同时考虑目标自身属性以及目标之间的相对位置关系来建立目标的特征模型，使目标具有位姿、形状、拓扑三个方面的特征属性，并通过加权计算目标量测与目标轨迹之间位姿、形状、拓扑特征相似度得出目标相似度，利用相似度做目标关联，最后利用卡尔曼滤波器得到目标的最优状态估计。本方法针对现有目标跟踪方法中对于目标信息利用不充分的缺点，对扩展目标特征属性进行增广，加入目标间的拓扑特征属性，利用目标间的拓扑关系改进目标量测与目标轨迹之间的数据关联，提高数据关联准确度，来提高目标跟踪精度，改善扩展目标跟踪性能。
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公开(公告)号：CN112748735A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202011509288.7
申请日：2020-12-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明请求保护一种引入颜色特征的扩展目标跟踪方法。该方法对目标特性进行增广，加入目标的颜色特征来构造目标的状态模型与量测模型，使目标具有运动特征、形状、颜色三类属性。在目标跟踪过程中，首先以目标一步预测位置为中心建立跟踪门，根据跟踪门对目标量测进行筛选，然后将筛选后的候选量测与目标轨迹进行关联，关联过程中分别根据目标位置、形状、颜色来计算关联概率，再对关联概率加权，利用加权关联概率对目标状态进行融合估计。本方法利用更充分的目标属性来进行关联滤波，能提高数据关联准确度和目标跟踪精度来提高扩展目标跟踪性能。
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公开(公告)号：CN112748735B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202011509288.7
申请日：2020-12-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明请求保护一种引入颜色特征的扩展目标跟踪方法。该方法对目标特性进行增广，加入目标的颜色特征来构造目标的状态模型与量测模型，使目标具有运动特征、形状、颜色三类属性。在目标跟踪过程中，首先以目标一步预测位置为中心建立跟踪门，根据跟踪门对目标量测进行筛选，然后将筛选后的候选量测与目标轨迹进行关联，关联过程中分别根据目标位置、形状、颜色来计算关联概率，再对关联概率加权，利用加权关联概率对目标状态进行融合估计。本方法利用更充分的目标属性来进行关联滤波，能提高数据关联准确度和目标跟踪精度来提高扩展目标跟踪性能。
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公开(公告)号：CN114706068A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210171778.3
申请日：2022-02-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S13/72 , G01S13/86 , G01S13/931 , G01S17/66 , G01S17/58 , G01S17/931
Abstract: 本发明请求保护一种路侧单元协同的目标跟踪系统、方法及存储介质。该系统由感知模块、融合跟踪模块、通信模块组成。其中，感知模块包括多种环境感知传感器，用于检测路侧单元周边一定范围内的行人、车辆等目标；融合跟踪模块根据感知模块提供的道路目标量测数据及通信模块接收到的相邻路侧单元发布的目标轨迹信息进行数据关联、跟踪滤波以及新目标提取，得到道路目标的准确运动状态信息；通信模块用于向通信范围内的车辆发布道路目标信息，以及在相邻路侧单元之间交换目标轨迹信息。本专利通过相邻路侧单元的协同来实现道路目标的连续稳定跟踪，提高道路目标跟踪精度，增强自动驾驶或辅助驾驶系统的安全性。
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公开(公告)号：CN111007454A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911031587.1
申请日：2019-10-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明请求保护一种基于合作目标信息的扩展目标跟踪方法。该方法中合作目标周期性地检测自身位置与姿态，并通过通信网络发布自身身份、位置与姿态信息；观测站接收合作目标发送的信息，与观测站传感器检测的目标信息融合进行多个扩展目标的跟踪。首先用一组运动模型描述目标的运动；再针对每个运动模型分别构造滤波器，根据扩展目标的位置与姿态信息，通过一个二重跟踪门对传感器的量测值进行筛选，对筛选后的量测值利用合作目标的身份信息和姿态特征重构一步预测值进行数据关联与滤波；最后根据目标处于不同模型的概率进行融合，以所有滤波器的滤波估计值的概率加权和作为目标状态估计。本发明能有效提高合作目标存在时扩展目标的跟踪精度。
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