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[发明专利]基于深度SR-KCF滤波的光学遥感视频目标跟踪方法-CN201810919903.8有效
发明人：焦李成;张文华;刘旭;皮兆亮;王丹;唐旭;冯志玺;李玲玲;杨淑媛;侯彪 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-08-14 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深度SR‑KCF滤波的光学遥感视频目标跟踪方法，用于在保证跟踪速度的基础上提高跟踪精度，实现步骤为：获取目标检测网络R‑FCN的训练集；训练目标检测网络；优化目标跟踪算法KCF，得到SR‑KCF；设定目标跟踪算法SR‑KCF中目标状态的判断条件；构建检测辅助跟踪算法；设定跟踪目标与检测目标的匹配条件；获取光学遥感视频第一帧图像包含目标的信息；获取光学遥感视频第二帧及以后图像包含目标的信息；输出光学遥感视频目标跟踪结果。本发明运用深度学习可以提取到目标更高级的特征，在相关滤波算法KCF中添加了背景抑制因子和稀疏响应因子，有效提高了提高跟踪精度。
基于深度 sr kcf 滤波光学遥感视频目标跟踪方法

[发明专利]一种导航卫星定轨跟踪站优选算法-CN202010549165.X有效
发明人：张睿;涂锐;卢晓春;韩军强;范丽红;张鹏飞;洪菊;刘金海;王星星 -专利权人：中国科学院国家授时中心
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G01S19/01 文献下载
摘要：本发明涉及卫星轨道计算技术领域，具体是涉及一种导航卫星定轨跟踪站优选算法，利用指标对不同跟踪站分布优劣以及定轨跟踪站数量饱和度进行定量分析，为各导航系统卫星定轨跟踪站选取以及核心基准站选址提供技术支持；本发明可在无地面跟踪站观测数据的前提下对导航卫星定轨地面跟踪站的位置以及数量进行优选，相较于已有的跟踪站分布优选算法，提高了计算效率，加入了跟踪站数量的优选算法，同时可以兼容多类观测值的融合分析；而且，本发明设计了的优选算法普遍适用于不同导航系统，同时适用于多类观测值融合处理时的定轨跟踪站优选。
一种导航卫星跟踪优选算法

[发明专利]一种基于dimp跟踪器的轻量化LightDimp单目标跟踪方法-CN202210562818.7在审
发明人：姜振杰;张剑华;于洁;朱云瑞;周浩;王秀杰 -专利权人：天津理工大学
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：一种基于dimp跟踪器的轻量化LightDimp单目标跟踪方法，包括以下步骤：S1：获取目标检测框坐标和高宽信息；S2：使用LightDimp算法进行目标跟踪；S3：输出跟踪过程与目标运动轨迹：通过提取目标检测框的中心点拼接形成目标的运动轨迹本发明提供一个于dimp跟踪器的轻量化LightDimp单目标跟踪方法，采用轻量化的单目标跟踪网络，克服目标跟踪算法对设备的高需求，进而解决单目标跟踪算法难以移植到嵌入式设备中的难题。
一种基于 dimp 跟踪量化 lightdimp 目标方法

[发明专利]一种提高光电跟踪系统跟踪精度的方法-CN201410134830.3有效
发明人：陈绍炜;赵帅;窦智;王琰;高萌;孟祥禄;王聪 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2014-04-04 - 公布日： 2018-02-27 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：一种提高光电跟踪系统跟踪精度的方法，采用正弦扫频法和自适应的遗传算法的方法；扫频采样采用FIFO技术，在windows系统下实时采集，保证了数据的完整性；遗传算法进行系统模型辨识时采用自适应的方式，实现了遗传算法的快速收敛，保证了全局最优；采用频域的方法对光电跟踪系统模型进行辨识，得到真实的系统模型，解决了光电稳定平台对光电跟踪系统跟踪精度的影响的问题，提高了光电跟踪系统跟踪精度。
一种提高光电跟踪系统精度方法

[发明专利]临近空间高速机动目标机动突变的跟踪算法-CN202010089368.5有效
发明人：邹昕光;周荻;李君龙;蔡明春;陈晓波;曹颖 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2020-02-12 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：临近空间高速机动目标机动突变的跟踪算法，属于临近空间高速机动目标跟踪技术领域，本发明为解决现有技术对目标运动的跟踪算法不合理的问题。本发明所述跟踪算法的具体过程为：建立坐标系，并建立坐标转换矩阵；建立临近空间高速机动目标的运动方程；建立临近空间高速机动目标的非线性机动模型；构建IMM跟踪滤波器，实现IMM跟踪滤波器对临近空间高速机动目标的跟踪滤波
临近空间高速机动目标突变跟踪算法

[发明专利]跟踪算法的精度检测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910205057.8有效
发明人：徐棨森 -专利权人：深圳市速腾聚创科技有限公司
申请日： 2019-03-18 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/776 文献下载
摘要：本申请涉及一种跟踪算法的精度检测方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取至少一个目标障碍物的跟踪特征值，所述跟踪特征值为根据跟踪算法计算得到的；所述跟踪特征值包括跟踪速度值和跟踪加速度值中至少一种；获取运动物体的运动特征值，将所述运动特征值作为所述至少一个目标障碍物的跟踪特征值的参考值；计算所述至少一个跟踪特征值和所述参考值的差值，根据所述差值确定所述跟踪算法的精度。采用将运动物体的运动特征值作为跟踪特征值的参考值，且将至少一个目标障碍物的跟踪特征值作为检测样本，保证了精度检测的准确性，实现了对跟踪算法的精度的有效检测。
跟踪算法精度检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于YOLO和KCF的人物稳定跟踪方法、设备及介质-CN202211344499.9在审
发明人：武春风;古亚辉;白明顺;谢峰;刘巧;张攀攀;何冰如;吴波;胡珂豪;赵晓阳;刘前;孙敬熙;张丽君;魏红 -专利权人：航天科工微电子系统研究院有限公司
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于YOLO和KCF的人物稳定跟踪方法、设备及介质，属于人工智能领域，包括步骤：S1，基于YOLO算法对图像进行人物识别；S2，选取一个识别框作为KCF算法跟踪的区域；S3，利用KCF算法对所选跟踪人物区域进行人物跟踪；S4，提取最新YOLO算法所保存的图像以及识别框集Y；同时提取最新一帧KCF算法跟踪置信度大于第二设定值的跟踪结果K；S5，将Y集合中识别框和K进行调整，并用大高斯卷积核进行卷积处理；S6，生成灰度直方图本发明在人物识别和人物跟踪方面都能得以加速计算，通过两部分并行计算，进行阶段性比较，得到人物稳定跟踪的效果。
基于 yolo kcf 人物稳定跟踪方法设备介质

[发明专利]一种光伏最大功率点跟踪方法、存储介质以及跟踪装置-CN202210140348.5有效
发明人：高丙团;王满亮 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-02-16 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G05F1/67 文献下载
摘要：本发明属于光伏发电领域，涉及一种光伏最大功率点跟踪方法、存储介质以及跟踪装置，所述方法包括：检测光伏电池并联的旁路二极管的电流，根据电流特性判断光伏阵列是否存在光照不均匀，如果光照均匀则通过扰动观察法来跟踪最大功率点，如果光照不均匀则通过综合改进的灰狼算法和扰动观察法来跟踪最大功率点。本发明提出了将改进的灰狼算法和扰动观察法相结合的混合多峰值最大功率点跟踪算法，能有效地提高跟踪速度和系统的稳定性，兼顾考虑光照均匀和不均匀的情况，根据算法切换判据选择合适的最大功率点跟踪算法，能有效提高光伏最大功率点跟踪的速度和精度
一种最大功率跟踪方法存储介质以及装置

[发明专利]运动目标检测与跟踪系统-CN201210583625.6在审
发明人：屈景春;吴军 -专利权人：重庆凯泽科技有限公司
申请日： 2012-12-28 - 公布日： 2014-07-02 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种运动目标检测与跟踪系统，a．背景提取；b．运动点团提取和背景更新；c.兴趣区提取；d.运动点团的位置提取；e.运动跟踪。本发明的运动目标检测与跟踪系统，背景提取采用改进的基于均值的背景提取算法；背景提取同时提取兴趣区；运动点团提取采用欧氏距离背景差法；阴影处理使用改进的基于RGB空间的阴影处理算法；运动点团位置提取采用改进的线段编码算法；运动跟踪采用基于预测的运动跟踪算法。
运动目标检测跟踪系统

[发明专利]一种基于信息融合的改进Mean‑Shift跟踪方法-CN201610913005.2在审
发明人：郑泽忠;王胜利;余世杰;李熵;李江 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-10-20 - 公布日： 2017-03-15 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：该发明公开了一种基于信息融合的改进Mean‑Shift跟踪方法，属于图像处理领域，特别是在行人检测，行人跟踪领域。本发明分析基本Mean‑Shift跟踪算法的不足，针对光照不足的情况，对视频进行非线性图像增强处理；针对目标模板单一的情况，使用Vibe算法添加目标的运动信息，形成一个基于信息融合的改进Mean‑Shift跟踪算法，增强跟踪的稳健性；最后针对目标被遮挡的情况，改进算法核函数，并添加Kalman滤波器模块，对目标位置进行预测。
一种基于信息融合改进 mean shift 跟踪方法

[发明专利]一种基于YOLOv3和改进KCF的目标跟踪方法-CN202011038129.3在审
发明人：高峰;王雅涵;柴兴华;陈彦桥;关俊志;张泽勇;蔡迎哲;耿虎军;张军良 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv3和改进KCF的目标跟踪方法，属于视频目标跟踪技术领域。其包括以下步骤：训练目标检测模型；特定目标检索，初始化目标跟踪器；获取目标跟踪预测位置；获取目标检测位置；确定目标当前位置。本发明将YOLOv3深度学习目标检测算法与KCF相关滤波目标跟踪算法相结合，充分发挥了检测算法的高准确率和跟踪算法的高实时性优势，有效减少了整体方案的运算量，提高了运算速度的同时降低了硬件需求，并提高了跟踪方法的抗干扰性，进一步提高了目标跟踪的成功率。
一种基于 yolov3 改进 kcf 目标跟踪方法

[发明专利]一种运动目标跟踪方法及运动目标跟踪装置-CN202010080779.8在审
发明人：王晓君;张丽 -专利权人：河北科技大学
申请日： 2020-02-05 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本申请提供了一种运动目标跟踪方法及运动目标跟踪装置，属于监控技术领域，包括：基于fDSST算法对实时输入的连续帧图像中的运动目标进行跟踪；在对上述运动目标进行跟踪的过程中，监测上述运动目标是否被遮挡；若上述运动目标被遮挡，则基于粒子滤波算法对实时输入的连续帧图像中的运动目标进行跟踪；若上述运动目标未被遮挡，则执行上述基于fDSST算法对实时输入的连续帧图像中的运动目标进行跟踪的步骤。本申请在运动目标为被遮挡或未被遮挡的情况下，通过不同的算法对运动目标进行跟踪，降低了对运动目标跟踪时丢失运动目标的可能性。
一种运动目标跟踪方法装置

[发明专利]一种基于主波峰的自适应波形重跟踪算法-CN202110420260.4在审
发明人：赵银军;莫德丽;邓建明;丁爱中;胡波 -专利权人：南宁师范大学
申请日： 2021-04-19 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G01F23/284 文献下载
摘要：本发明涉及卫星测高数据处理技术领域，具体为一种基于主波峰的自适应波形重跟踪算法，简称AMWRT算法，包括提取主波峰、对主波峰进行波形重跟踪、对IMP值进行判优等步骤。本算法通过提取主波峰的完整波形，然后运用四种不同算法对主波峰进行波形重跟踪，进而得到相应算法下准确的波形上升前缘中点位置，有效解决了以往波形重跟踪算法中难以准确寻找到内陆水体复杂波形的前缘中点位置这一难点，最后再利用这一前缘位置计算出四种不同阈值水平下的IMP值，并将这四个IMP值进行比较以确定最大的IMP值为AMWRT算法的结果。与现有的波形重跟踪算法相比，本算法具有卫星测高数据处理精度更高且在内陆水域应用范围更广等优点。
一种基于波峰自适应波形跟踪算法

[发明专利]光伏组件清洁机器人的路径规划与跟踪的控制方法及系统-CN201911259781.5有效
发明人：丁坤;王立;尹宗天;翁帅;李辰阳;陈翔;吴佳兵 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G05D1/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种光伏组件清洁机器人的路径规划与跟踪的控制方法及系统，基于栅格法搭建环境地图；弓字形往复算法，遍历栅格，确定一条行驶路径；基于超宽带定位系统和姿态信号采集模块的周期性信息获取；基于反正切函数的路径跟踪算法，跟踪目标路径。优点：本发明通过栅格法建立环境地图降低了寻路计算复杂度，并且反正切函数的跟踪算法是对导航圆跟踪算法的改进，满足跟踪目标路径的基础上，缩短了机器人达到稳态的调节距离。
组件清洁机器人路径规划跟踪控制方法系统

[发明专利]基于遗传算法整定参数的Pure Pursuit结合PI的路径跟踪方法-CN201811556705.6在审
发明人：龚志豪;陈龙;轩辕哲;单云霄 -专利权人：中山大学
申请日： 2018-12-19 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及自动驾驶的路径跟踪技术领域，更具体地，涉及基于遗传算法整定参数的Pure Pursuit结合PI的路径跟踪方法。为了无人车能够快速精确地对路径进行跟踪，本发明结合了Pure Pursuit算法和PI控制器，通过PI控制器纠正微小的横向误差，并且使用遗传算法对PI控制器的参数进行整定。在传统的路径跟踪算法中，单纯的使用Pure Pursuit算法对目标路径进行跟踪，该算法的跟踪效果完全取决于预瞄距离，过长的预瞄距离会导致切边问题，过短的预瞄距离会导致转向角抖动过大，调整合适的预瞄距离过于困难因此，结合PI控制器和Pure Pursuit算法，可以降低控制精度对预瞄距离的敏感度，同时，使用遗传算法整定PI参数提高PI控制器对误差纠正的效果。
遗传算法整定算法路径跟踪跟踪路径跟踪算法横向误差目标路径误差纠正自动驾驶传统的敏感度无人车转向角抖动切边纠正