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[发明专利]同时解距离模糊的IPPHDF机动多目标跟踪方法-CN201510896932.3在审
发明人：谭顺成;王国宏;吴巍;贾舒宜;于洪波 -专利权人：中国人民解放军海军航空工程学院
申请日： 2015-12-07 - 公布日： 2016-02-03 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：本发明公开了一种同时解距离模糊的IPPHDF机动多目标跟踪方法，适用于距离测量模糊情况下雷达对机动多目标的跟踪。针对基于PPHDF的多目标跟踪方法存在目标检测概率较低时容易造成目标丢失，以及无法直接利用模糊的量测数据对目标进行跟踪的问题，本发明提出的同时解距离模糊的IPPHDF机动多目标跟踪方法。本发明具有结构简单，计算快速，对强非线性非高斯系统具有良好的适应性等优点，实施例的实验仿真结果表明本发明有效的克服PPHDF方法应用的局限性，因此本发明公开的同时解距离模糊的IPPHDF机动多目标跟踪方法具有较强的工程应用价值和推广前景
同时距离模糊 ipphdf 机动多目标跟踪方法

[发明专利]基于多目标优化的数控立车伺服系统滑模控制方法及系统-CN202310293583.0在审
发明人：耿兴;时斌杰;何杰;李枫章 -专利权人：南阳煜众精密机械有限公司
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G05B19/408 文献下载
摘要：本公开涉及一种基于多目标优化的数控立车伺服系统滑模控制方法及系统，所述方法包括如下步骤：基于伺服系统的非线性不确定系统状态方程设计新的滑模控制律，构建滑模控制器模型，根据系统误差信息和阶跃响应性能指标构建伺服系统多目标评价机制；根据伺服系统运行状态的控制需求设定相应的偏好信息，来调整多目标优化算法的权重系数，利用改进式的多目标优化算法求解最优控制参数；将所述最优控制参数代入滑模控制器获得该时刻控制信息，对伺服系统进行控制。本公开实现了对滑模控制器控制参数的在线实时调整，提高跟踪精度的同时降低了系统的抖振。
基于多目标优化数控伺服系统控制方法系统

[发明专利]基于轨迹能量扩散图的组行为识别方法-CN201410712945.6有效
发明人：王生生;张同力;温长吉 -专利权人：吉林大学
申请日： 2014-11-28 - 公布日： 2017-08-15 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开一种基于轨迹能量扩散图的组行为识别方法，该方法包括以下步骤一、对原始视频进行多目标检测，多目标跟踪，提取多目标轨迹；二、把多目标轨迹转换为轨迹能量块图；三、利用能量扩散过程由轨迹能量块图生成轨迹能量扩散图；四、由轨迹能量扩散图生成轨迹能量等势线图；五、对轨迹能量等势线图进行特征提取，利用基于典型相关分析的特征融合算法得到融合特征向量；六、对融合特征向量进行分类识别。本发明提出的轨迹能量块图可以很好的表现并保存组行为轨迹的时间信息；轨迹能量扩散图可以平滑因运动随机性产生的噪声；利用基于典型相关分析的特征融合算法实现多特征融合，从而提高识别精度。
基于轨迹能量扩散行为识别方法

[发明专利]一种基于随机集理论的多目标跟踪方法-CN201610522044.X有效
发明人：易伟;王佰录;李帅;李溯琪;孔令讲;杨晓波;崔国龙 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-07-01 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：为了在有限资源限制条件下，实现复杂场景下多目标状态的有效跟踪，本发明提供了一种基于随机集理论的多目标跟踪方法。该方法在航迹预测阶段首先依据贝叶斯准则对每一个继续存活航迹进行一步预测，然后根据目标先验信息自适应出生目标航迹；在航迹跟新阶段，首先在各假设下计算相应存在权重概率以及联合多目标概率密度函数，然后计算各目标标号的后验概率参数另外，由于本发明的算法所占用系统计算资源少,具备良好工程应用前景。
一种基于随机理论多目标跟踪方法

[发明专利]基于神经网络估计多目标跟踪系统参数的方法及系统-CN202110458852.5有效
发明人：李洋;王铜;陆海凌;王彦平;林赟;申文杰 -专利权人：北方工业大学
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F18/21 文献下载
摘要：本发明公开基于神经网络估计多目标跟踪系统参数的方法及系统，其中该方法包括：S1、获取实际交通场景的雷达数据，并对雷达数据进行处理；S2、将处理好的雷达数据分为训练数据与测试数据，搭建神经网络模型并使用训练数据对神经网络模型进行训练，其中，神经网络模型用于输出多目标跟踪系统的参数；S3、当神经网络模型训练完成后，使用测试数据测试神经网络模型，获取并评估神经网络模型输出的多目标跟踪系统的参数；S4、循环执行步骤S2和S3，直至多目标跟踪系统的参数满足预设的精确度阈值，并调节多目标跟踪系统。通过神经网络根据实际交通场景的雷达数据对多目标跟踪系统的参数进行估计，实现了多目标跟踪系统参数的自适应调节。
基于神经网络估计多目标跟踪系统参数方法

[发明专利]一种智能网联环境下目标融合跟踪方法、系统和介质-CN202210029216.5有效
发明人：何书贤;杨哲;施丘岭;刘鹏 -专利权人：华砺智行（武汉）科技有限公司
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能网联环境下目标融合跟踪方法、系统和介质，属于深度学习技术领域。包括以下步骤：获取视频图像数据，对视频图像数据进行YOLO多目标检测并分类识别，得到跟踪目标的检测结果；根据跟踪目标的检测结果进行目标运动状态估计，并进行卡尔曼滤波建模处理；对跟踪目标的检测结果进行感知轨迹处理，提取连续轨迹数据；对跟踪目标和待检测目标进行运动匹配、外观匹配和GPS轨迹匹配；综合计算得到关联度量，当关联度量大于预设阈值，跟踪目标和待检测目标的匹配完成。本发明在远距离、多目标重叠或遮挡场景下，能够减少多目标跟踪时轨迹丢失的情况发生，提升多目标跟踪性能，提升轨迹数据精度。
一种智能环境目标融合跟踪方法系统介质

[发明专利]基于目标检测及多目标跟踪的矿车超挂检测方法及装置-CN202210992420.7在审
发明人：沈康;丁丁;金宇航;赵黄健 -专利权人：南京北路软件技术有限公司
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明属于矿车超挂运输检测技术领域，公开了基于目标检测及多目标跟踪的矿车超挂检测方法及装置。所述方法包括：对运输视频进行抽帧采样以生成图像队列；将图像队列输入目标检测模型以获取识别队列，并为其中任一识别样本添加检测框；基于多目标跟踪算法对识别队列中与任一矿车相应的第一帧识别样本添加跟踪框进行跟踪；更新下一帧识别样本中各跟踪框的位置；当存在与跟踪框位置相应的检测框时则判断相应车皮已出现过，反之则为首次出现的车皮并为其添加跟踪框；重复上一步骤直至目标检测模型检测完与矿车相应的最后一帧识别样本时，统计跟踪框
基于目标检测多目标跟踪矿车方法装置

[发明专利]一种使用全局响应图的端到端的多目标跟踪方法-CN202010802373.6在审
发明人：王进军;万星宇;曹佳恺;周三平;邓烨;辛晓萌 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-08-11 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种使用全局响应图的端到端的多目标跟踪方法，包括步骤：1)表达被跟踪目标的运动特征：从数据集中选取所有被跟踪目标的运动属性，并对之进行归一化处理；2)生成训练样本与步骤1)相对应的属性标签：使用基于历史状态信息的逻辑推断方法来生成训练样本实际存在状态的属性标签；3)目标定位：使用训练数据，借助改进的显著性目标检测子网络来训练全局响应图进行目标定位；4)预测目标位置变化；5)距离度量，计算观测空间与状态空间的IOU距离；6)轨迹连接：利构建全局代价矩阵，然后利用匈牙利算法通过最小化代价矩阵来进行最优分配，从而得到最终的目标轨迹。本发明能够高效地实现真正意义上的端到端的多目标跟踪。
一种使用全局响应端到端多目标跟踪方法

[发明专利]多目标对象轨迹生成方法、系统、电子设备和存储介质-CN202111468098.X在审
发明人：詹瑾;岳振猛;赵慧民 -专利权人：广东技术师范大学
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及视频跟踪技术领域，具体涉及多目标对象轨迹生成方法、系统、电子设备和存储介质。该方法包括：获取包含多目标对象的视频数据；对获取的视频数据进行分帧处理，选取空白视频帧画面作为背景，确定分帧后视频帧画面中待跟踪目标对象，并生成待跟踪目标对象的位置框；根据待跟踪目标对象的跟踪特征点进行对应位置框的标号，并计算各位置框的中心点；获取连续视频帧中的多目标对象对应的中心点坐标，根据时序映射至对应的视频数据中，生成视频数据中多目标对象移动轨迹结果。本发明解决了难以对多目标跟踪并生成运动轨迹的问题，在视频中生成连续的中心点轨迹，避免出现多目标对象跟丢或轨迹错误情况。
多目标对象轨迹生成方法系统电子设备存储介质

[发明专利]基于AR互动游戏场景的多目标实时跟踪方法及装置-CN202310364722.4在审
发明人：李海洋;李华威;侯永弟;马捷径 -专利权人：北京甲板智慧科技有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于AR互动游戏场景的多目标实时跟踪方法和装置，所述方法包括：在存在多个目标点的待检测视频流中，对不同目标帧中的同一目标点进行目标关联；针对至少一个目标点，根据所述目标点在所述目标帧中的前一帧中的位置信息，以及所述目标点在所述目标帧中的后一帧中的相似度，利用多目标跟踪算法进行跟踪；在确定所述后一帧中存在目标丢失的情况下，保存所述前一帧中所述目标点的位置信息、特征信息和关联信息，并在所述前一帧中对丢失状态进行标记该方法能够及时保存丢失人员的当前状态并做标记，以便在后续再次检测到出现的新目标时，能够与丢失目标进行相似度匹配，从而解决现有技术中多目标场景下目标易丢失的技术问题。
基于 ar 互动游戏场景多目标实时跟踪方法装置

[发明专利]一种34型连续波雷达多目标动态跟踪性能鉴定方法-CN202110393161.1在审
发明人：胡亚雄;曹锐;徐润田;薛国栋;李坤坤;齐晓宇;杨耀东;刘子敬;李艳芳 -专利权人：中国人民解放军63660部队
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G01S7/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种34型连续波雷达多目标动态跟踪性能鉴定方法，属于测控装备性能鉴定技术领域。34型连续波雷达技术体制与使用场景的比较特殊，无法跟踪远距离、慢速目标，常规的测控设备动态跟踪性能鉴定方法不适用于该型雷达，本发明利用步枪多发射击的方法开展34型连续波雷达的多目标动态跟踪性能验证，方法包括以下6个步骤：(1)架设雷达天线、划分试验区域、分配操作人员；(2)固定95式自动步枪；(3)设置雷达捕获跟踪参数；(4)设置雷达触发方式；(5)步枪多发齐射，雷达开展多目标跟踪；(6)数据处理误差统计、多目标跟踪统计、雷达作用距离计算；本发明能够完成34型连续波雷达或类似雷达装备的多目标动态跟踪性能的鉴定考核。
一种 34 连续雷达多目标动态跟踪性能鉴定方法

[发明专利]一种基于深度学习的道路溢出实时检测方法-CN201911228925.0在审
发明人：高飞;王金超;葛一粟;卢书芳;陆佳炜;程振波;肖刚 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2020-04-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于深度学习的道路溢出实时检测方法，它包括有以下步骤：1)相机预置位设置以及相机标定；2)卷积神经网络模型初始化；3)获取实时视频流；4)检查相机工作状态；5)使用卷积神经网络模型对兴趣区域进行车辆目标检测；6)进行基于IoU匹配的车辆多目标跟踪；7)道路溢出分析；8)道路溢出事件上报并设置睡眠状态。本发明提出一种道路溢出实时检测方法，用深度卷积神经网络CNN进行车辆目标检测，并结合基于IoU匹配的跟踪算法进行车辆多目标跟踪，可以准确而快速地进行道路溢出检测。
一种基于深度学习道路溢出实时检测方法

[发明专利]一种基于yolov3的多目标行人检测跟踪方法-CN202010123538.7在审
发明人：周德龙;朱思聪;张捷;王国华 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-02-27 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：一种基于yolov3的多目标行人检测跟踪方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：改进的yolov3目标检测子网络，目标检测是基于检测跟踪的基本操作；步骤2：跟踪器的建立，将当前帧的目标与跟踪目标进行数据关联，需要先建立跟踪器；步骤3：数据关联，将当前帧的目标与跟踪目标进行数据关联，一般融合目标的运动信息以及目标的特征信息。本发明针对多目标跟踪中存在的行人小目标易漏检的问题，改进了YOLOv3的网络结构并应用于多目标行人跟踪。
一种基于 yolov3 多目标行人检测跟踪方法

[发明专利]一种多目标的跟踪方法和相关装置-CN201910269650.9有效
发明人：程一晟;钟斌 -专利权人：深圳云天励飞技术有限公司
申请日： 2019-04-03 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本申请公开了一种多目标的跟踪方法和相关装置，所述方法包括：获取第一检测帧图像以调用M种检测算法对第一检测帧图像进行处理，得到W组检测目标；确定W组检测目标之间的第一关联关系以生成包含第一关联关系的第一关联信息；获取第一跟踪帧图像以调用M种检测算法对第一跟踪帧图像进行处理，得到X组跟踪目标；将W组检测目标分别与X组跟踪目标进行对比以确定W组检测目标中的每组检测目标与X组跟踪目标是否相同；若不同，则确定X组跟踪目标之间的第二关联关系以生成包含第二关联关系的第二关联信息实施本发明实施例，有利于持续准确的跟踪多个目标，保证稳定的跟踪效果。
一种多目标跟踪方法相关装置

[发明专利]空频感知下面向多目标跟踪的组网雷达功率时间联合优化方法-CN202210237431.4在审
发明人：时晨光;董璟;周建江;李海林;谭静 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种空频感知下面向多目标跟踪的组网雷达功率时间联合优化方法，包括：S1、首先对于组网雷达系统对多目标跟踪场景，建立运动目标的状态方程、雷达观测模型和干扰模型；S2、推导出表征多目标跟踪精度的贝叶斯克拉美‑罗下界BCRLB矩阵表达式；S3、以组网雷达辐射资源和通信区域可容忍干扰能量上限为约束条件，以最小化BCRLB矩阵的迹为优化目标，建立空频感知下面向多目标跟踪的组网雷达功率时间联合优化分配模型；S4、本发明能够对组网雷达多目标跟踪时的节点选择和辐射资源分配进行自适应动态优化，从而提升组网雷达的多目标跟踪性能。
感知面向多目标跟踪组网雷达功率时间联合优化方法