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[发明专利]一种落石冲击力非接触式重构方法及系统-CN202211290751.2有效
发明人：田永丁;张丽君;余志祥;杨啸宇;许浒 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种落石冲击力非接触式重构方法及系统，涉及地质灾害防护结构智能监测领域，该方法包括：采集落石冲击防护网的全过程运动图像序列；将落石运动图像序列输入落石运动轨迹预测模型，输出落石运动图像序列对应的落石轨迹；落石运动轨迹预测模型为利用深度神经网络训练获得；落石轨迹为落石掉落到防护网直到脱离所述防护网的运动轨迹；根据落石轨迹和各落石运动图像中落石的冲击角度重构所述落石冲击防护网的动态冲击力。本发明克服了接触式传感技术容易遭受落石冲击破坏的问题、降低了监测难度。
一种冲击力接触式重构方法系统

[发明专利]一种自动驾驶场景下基于卷积关联网络的行人目标跟踪方法-CN202010439299.6有效
发明人：冯欣;殷一皓;石美凤;谭暑秋;宋承云;吴浩铭;陈志;蒋友妮 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本发明涉及一种自动驾驶场景下基于卷积关联网络的行人目标跟踪方法，通过利用卷积关联网络与轻量级目标检测网络共享特征，来捕获目标间的关联性，从而实现目标跟踪，具体包括以下步骤：A1‑1、获取一个一阶段目标检测模型，然后一共经过5次下采样，在最后三个尺度的特征图上进行预测，除了第一次下采样时采用普通卷积模块，后面四次下采样均采用多尺度下采样模块中设计到的模型均更换成可分离卷积模块，并将模型在最后三次下采样的特征图上做目标框预测，最终构成轻量级行人目标检测网络；A2‑1、预测目标关联矩阵，得到目标关联矩阵；A3‑1、然后通过卷积关联网络设计行人目标跟踪策略，最终获得行人关联的目标跟踪结果。本发明在跟踪精度与速度上都能良好地适应自动驾驶场景。
一种自动驾驶场景基于卷积关联网络行人目标跟踪方法

[发明专利]一种前景提取方法及装置、可读存储介质-CN201911328264.9有效
发明人：莫洪程;田景军;刘翔;朱煜枫;黄浩然 -专利权人：上海富瀚微电子股份有限公司
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本发明提供一种前景提取方法及装置、可读存储介质，方法包括：获取第一带噪图像以及第一背景图像；其中，所述第一带噪图像包含待提取前景和噪声，所述第一背景图像不包含所述待提取前景和噪声；获取所述第一带噪图像和所述第一背景图像的残差图像，作为第一残差图像；对所述第一残差图像进行小波分解与重建，得到滤波图像，作为第一滤波图像；将所述第一滤波图像进行二值化，得到第一二值化图像，利用基于密度的聚类算法从所述第一二值化图像中提取所述待提取前景的区域，得到第一前景图像，并对所述第一前景图像进行形态学操作处理。本发明的方案可以解决在有噪声存在的情况下，前景提取容易出现误判且实时性不佳的问题。
一种前景提取方法装置可读存储介质

[发明专利]用于数字显示器稳定的系统和方法-CN202310152072.7在审
发明人：大卫·赫尔曼;Y·杰恩 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本公开提供了“用于数字显示器稳定的系统和方法”。本公开总体上涉及用于显示器稳定的车辆、系统和方法，所述方法包括：从车辆中的传感器接收多个图像数据；从所述车辆中的传感器接收多个道路激励测量值；基于所接收的多个图像数据估计驾驶员或乘客眼睛的三维位置；经由控制器局域网(CAN)总线接收来自高精度地图的先验数据、记录的所述车辆的加速度和存储的数据；基于所接收的图像数据、所述多个道路激励测量值和所述先验数据的融合来确定对所述车辆中的显示器的运动预测；在卷积神经网络中对所述显示器的所述运动预测进行建模以形成显示器稳定位置的初始估计；以及基于所述显示器稳定位置在所述显示器上显示经计算校正的图像。
用于数字显示器稳定系统方法

[发明专利]一种AR跟踪方法、装置、AR设备及存储介质-CN202310661023.6在审
发明人：刘泽;丁焰;李翔;王波;钱太烈 -专利权人：小沃科技有限公司;联通在线信息科技有限公司;联通沃音乐文化有限公司
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种AR跟踪方法、装置、AR设备及存储介质。方法应用于AR设备，包括：通过AR设备内置的惯性测量单元IMU实时获取目标场景中的第一物体姿态；当根据第一物体姿态确定目标场景中的物体处于异常状态时，获取目标场景的RGB图像序列；将RGB图像序列发送至服务端，以使服务端基于RGB图像序列确定目标场景中的第二物体姿态；接收服务端发送的第二物体姿态，并基于第二物体姿态对物体进行模型渲染，生成对应的第一目标模型，以基于第一目标模型对物体进行AR跟踪。通过本发明实施例提供的技术方案，对于高帧数要求和低计算性能的AR设备，在不占用大量GPU资源的前提下，可以有效保证AR跟踪的准确性。
一种 ar 跟踪方法装置设备存储介质

[发明专利]一种多目标跟踪方法及系统-CN202310529165.7在审
发明人：程传格;王海罗;杨学青;李昊鹏;任占奇 -专利权人：宇通客车股份有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明涉及目标跟踪技术领域，特别是涉及一种多目标跟踪方法及系统。本方案通过对点云深度学习目标进行跟踪，对目标的位置、角度进行滤波，利用相似度匹配的方式对相邻帧中的目标进行关联，使目标输出的状态稳定，提升了目标的检出率；同时根据目标的得分采用高低阈值算法，将符合高阈值策略的新目标的位置、角度和速度等信息添加进所构建的跟踪目标信息表，然后进行跟踪，降低了目标的误检情况。
一种多目标跟踪方法系统

[发明专利]一种基于强化学习的多智能体覆盖方法-CN202211432494.1有效
发明人：孙新苗;任明里;丁大伟;任莹莹;王恒 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的多智能体覆盖方法，包括：以最大化覆盖性能为目标，确定多个静止智能体在区域中的位置，并根据静止智能体的位置将区域划分为已有效覆盖区域和未有效覆盖区域；计算移动智能体能够获得的最大覆盖性能；设置移动智能体的观察和动作，并基于移动智能体能够获得的最大覆盖性能设置移动智能体的奖励；各移动智能体以最大化各自奖励函数为目标，基于强化学习算法，多个移动智能体同时与环境交互，进行分布式训练，得到各移动智能体的运动规划，实现对未有效覆盖区域的覆盖。本发明技术方案可实现多智能体协作完成区域的有效覆盖，并提高区域的覆盖性能。
一种基于强化学习智能覆盖方法

[发明专利]多层并行光流估计方法和装置-CN202310798939.6有效
发明人：张浩;吴青松;张磊 -专利权人：瀚博半导体（上海）有限公司
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种多层并行光流估计方法和装置。其中，该方法在生成图像金字塔时由下而上地每层并行生成，在进行光流估计时由上而下地每层并行进行。并且在并行生成图像金字塔以及并行进行光流估计的过程中，对于时间轴上相互依赖的前后两层而言，前层只要准备好能够启动后层计算所需要的最小数据量的数据，则立即将该数据传递至后层，并启动后层的计算。本发明所提供的技术方案克服了现有技术中需要等待一层完全处理完毕才能开始后续处理的缺陷，只要最小量的数据量即可启动后续操作，从而显著降低了输出延迟。
多层并行估计方法装置

[发明专利]一种对象跟踪方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010626722.3有效
发明人：龚晖;朱皓;曾杰;张天琦;戴华东 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2020-07-01 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本申请提供了一种对象跟踪方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，包括：确定每一图像采集设备对应的图像采集区域内各个对象在该图像采集区域运动的轨迹信息；基于各个图像采集设备对应的图像采集区域间的连通关系，对所确定的各条轨迹信息进行分组，每一分组内轨迹信息所属的图像采集区域连通；针对每一分组，确定该分组内同一对象的轨迹信息，并按照运动时间顺序将同一对象的轨迹信息关联为一条轨迹信息，运动时间为：对象沿轨迹信息所表征的轨迹运动的时间；按照运动时间顺序对所有分组内同一对象的轨迹信息进行关联，得到各个对象的全局轨迹信息。应用本申请实施例提供的方案可以实现跨图像采集设备进行对象跟踪。
一种对象跟踪方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于孤立森林算法和目标跟踪的交通事故检测方法-CN202310596197.9在审
发明人：宋彬;王帅;秦浩 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于孤立森林算法和目标跟踪的交通事故检测方法，针对现有技术中交通事故检测效果仍需改善的问题。该发明采用目标跟踪算法获取交通视频中各车辆行人的运动轨迹；根据各车辆的运动轨迹计算其运动指标；使用孤立森林算法筛选异常车辆；筛选后提出一种计分机制为每个异常车辆累计异常分；提出一种注意力重分配机制，使用该机制得到的注意力系数对各车辆的异常分进行加权，以突出同一时刻中所有异常车辆中的事故车辆；将视频分割为多个判别时段，在每个判别时段中，根据已累计的异常分计算各异常车辆的得分效率，根据得分效率判定事故车辆。本发明能在交通视频中精确高效检测出交通事故，并精准定位事故车辆。
一种基于孤立森林算法目标跟踪交通事故检测方法

[发明专利]运动规划方法、装置及机器人-CN202210303708.9有效
发明人：唐剑;赵震;伍堃;徐志远;车正平;奉飞飞 -专利权人：美的集团（上海）有限公司;美的集团股份有限公司
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本申请涉及计算机技术领域，提供一种运动规划方法、装置及机器人，该方法包括：获取当前场景的图像信息；基于所述图像信息，获取目标对象信息；将所述目标对象信息分别输入至N个运动规划模型，获得所述N个运动规划模型输出的N个第一运动轨迹，所述N个运动规划模型的结构相同且参数不同，N为大于1的正整数；基于所述N个第一运动轨迹，确定目标运动轨迹。该方法通过设置结构相同、参数不同的N个运动规划模型，针对目标对象信息进行处理，N个运动规划模型输出具有差异性的N个第一运动轨迹，可以提高目标运动轨迹的准确度，无需重新设计模型结构，具有广泛的适用性，且基于该运动规划方法，可以智能控制服务机器人按目标运动轨迹动作。
运动规划方法装置机器人

[发明专利]轨迹生成方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010874352.5有效
发明人：李彬;曾挥毫 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2020-08-26 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种轨迹生成方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：分别通过多个计算处理单元基于多个局部区域内的监控设备发送的目标的轨迹片段，确定多个局部区域中每个局部区域对应的第一局部轨迹，其中，一个计算处理单元用于基于一个局部区域内的目标的轨迹片段确定对应的第一局部轨迹，多个局部区域是对全局区域进行划分后得到。基于多个局部区域中每个局部区域对应的第一局部轨迹，确定全局区域内的目标的全局轨迹。如此，通过计算处理单元确定一个局部区域对应的第一局部轨迹的耗时较短，可以减少轨迹关联耗费的时间，进而减少确定全局区域内的目标的全局轨迹的时间，提高了全局轨迹生成的实时性。
轨迹生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种目标检测跟踪方法-CN202010130377.4有效
发明人：金达 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本申请公开了一种目标检测跟踪方法。该方法包括：获取当前帧图像，对当前帧图像进行背景消除，以获得二值化检测图像，其中在二值化检测图像中，静态背景区域和动态前景区域由不同的像素值表示。利用二值化检测图像对靶标图像标定，其中靶标图像设置有以阵列方式排布的多个坐标点，坐标点的排布密度小于二值化检测图像内的像素点的排布密度。根据坐标点在靶标图像中的坐标对由动态前景区域进行标定的坐标点进行聚类，以形成多个聚类类别。根据聚类类别对当前帧图像进行局部图像提取。对提取的局部图像中进行目标检测。本申请能够避免将当前帧图像均匀划分以获取局部图像时可能出现将同一目标分割到不同局部图像而造成漏检问题，能提高检测精度。
一种目标检测跟踪方法

[发明专利]一种确定追踪目标相似度的方法和系统-CN202010713155.5有效
发明人：王静斐;李林森;王鹏宇;曾挥毫 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2020-07-22 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种确定追踪目标相似度的方法和系统。该方法包括：将待对比轨迹段的追踪目标的人体图像与待对比轨迹序列的追踪目标的人体图像作对比，获取量化的图像相似度值；在同步时间节点的前提下，将待对比轨迹段的追踪目标的轨迹位置与待对比轨迹序列的追踪目标的轨迹位置作对比，获取量化的轨迹相似度值；对所述图像相似度值以及所述轨迹相似度值进行融合计算，获取所述待对比轨迹段与所述待对比轨迹序列的追踪目标相似度值。根据本申请一实施例的方法，可以获取待对比轨迹段与待对比轨迹序列之间的追踪目标相似度，为判断待对比轨迹段与待对比轨迹序列的追踪目标是否为同一目标对象提供有力数据支持。
一种确定追踪目标相似方法系统

[发明专利]基于非凸正则化反卷积的体素内多纤维走向估计方法-CN201910359333.6有效
发明人：楚春雨;刘春梅 -专利权人：渤海大学
申请日： 2019-04-21 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：基于非凸正则化反卷积的体素内多纤维走向估计方法，本发明属于磁共振扩散成像信号处理领域，它是为了解决现有正则化反卷积方法易造成边缘模糊、估计结果精度低的问题。包括如下步骤：S1，选取相关参数；S2，对每个体素进行非凸正则化反卷积迭代计算；S3，迭代终止判断，如满足迭代终止条件则进行S4，否则继续进行S2；S4，根据迭代结果提取主纤维走向。采用本发明的估计方法，能够在提高算法抗噪声性能的同时，保持图像的边缘结构特征，从而提高体素内多纤维走向估计的精度。
基于正则卷积体素内多纤维走向估计方法