专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种多目标跟踪网络模型的训练方法、装置及相关设备-CN202011488458.8在审
  • 任玉蒙;闫潇宁;陈晓艳 - 深圳市安软科技股份有限公司
  • 2020-12-16 - 2021-04-06 - G06T7/246
  • 本发明涉及目标跟踪技术领域,提供一种多目标跟踪网络模型的训练方法、装置及相关设备,所述方法包括:构建训练数据集;构建初始跟踪网络模型,所述初始跟踪网络模型包括多目标检测算法多目标跟踪算法,所述多目标检测算法包括预设特征提取网络及注意力机制方法;基于所述训练数据集对所述初始跟踪网络模型进行训练,通过所述多目标检测算法对所述训练数据集中的所述视频数据进行多目标检测;通过所述预设特征提取网络及所述注意力机制方法将多目标物体进行视频帧跟踪,并对相邻的所述视频帧进行匹配测试,以输出多目标跟踪网络模型。本发明能够降低参数量、提高目标检测速度,同时可以缩减用于支撑计算量的硬件装备以及运算过程的时间成本。
  • 一种多目标跟踪网络模型训练方法装置相关设备
  • [发明专利]一种多目标跟踪方法-CN202011103327.3在审
  • 曾志伟 - 成都思晗科技股份有限公司
  • 2020-10-15 - 2021-01-05 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种多目标跟踪方法,属于目标跟踪技术领域。本发明包括以下步骤:搜集开源的目标跟踪数据集并创建多类多目标跟踪数据集MCMOUD;以MCMOT算法框架创建多类多目标跟踪模型,在MCMOUD上训练和验证多类多目标跟踪模型;在MCMOUD上评估MCMOT算法的性能。通过创新性的身份重识别特征采样技术和类别不可知的实例级特征提取技术,解决现有多目标跟踪方法耗时过大、或者跟踪精度较低,无法进行多类别多目标跟踪等问题。
  • 一种多目标跟踪方法
  • [发明专利]多目标物体跟踪方法-CN201110372925.5无效
  • 汤睿;范高生 - 四川九洲电器集团有限责任公司
  • 2011-11-22 - 2012-06-27 - G06T7/20
  • 本发明公开了一种多目标物体跟踪方法,克服了现有目标跟踪算法实现架构的多样性,以及算法性能的不易比较性,通过归纳抽象目标跟踪的一般步骤,实现了统一的多目标物体跟踪。本发明的积极效果是:通过抽象模型,可以方便地比较各种跟踪算法,以及在其中添加新的特征提取算法,以提高多目标物体的跟踪性能。本发明能在智能交通视频分析系统中,通过图像处理的方式实现多个车辆的跟踪
  • 多目标物体跟踪方法
  • [发明专利]基于工业机器人的生产线上多目标跟踪识别方法及装置-CN202010399301.1有效
  • 李丽丽;李红霞;彭思淇 - 顺德职业技术学院
  • 2020-05-12 - 2023-10-24 - G06V20/52
  • 本发明公开了一种基于工业机器人的生产线上多目标跟踪识别方法及装置,其中,所述方法包括:跟踪服务器获得多目标跟踪任务,对跟踪服务器中的内置多目标跟踪算法进行负载均衡初始化;将多目标跟踪任务在跟踪服务器内部进行分配并下发至初始化后多目标跟踪算法中;启动设置在生产线各节点上的工业机器人跟踪视频采集设备进行跟踪视频的采集和标注,获取标注跟踪视频信息;将标注跟踪视频信息基于视频传输协议传输至所述跟踪服务器;在跟踪服务器内利用初始化后多目标跟踪算法对标注跟踪视频信息进行跟踪识别处理在本方实施例中,可实现在生产线上对多个产品目标进行准确的、有效的跟踪识别;保障生产产品的质量问题;方便后续的产品质量分类。
  • 基于工业机器人生产线上多目标跟踪识别方法装置
  • [发明专利]一种基于评价函数的航海雷达多目标跟踪方法-CN202310209064.1在审
  • 刘浏;徐文雨 - 南京邮电大学
  • 2023-03-07 - 2023-05-30 - G06V10/62
  • 本发明提出了一种基于评价函数的航海雷达多目标跟踪方法,包括:在对雷达回波数据进行建图获得雷达图像后,使用密度聚类算法进行目标识别,在点云图片上划分出目标和背景;针对识别出的目标,提出目标形态特征信息的评价函数,对目标进一步分类和过滤;进一步对分类后的目标使用卡尔曼滤波算法进行目标跟踪,并使用JPDA算法进行数据关联,输出多目标跟踪结果;本发明针对航海雷达图像目标识别结果含有较多噪声目标和JPDA算法在过多目标跟踪场景下计算复杂度高、运行效率低的问题,通过滤除噪声目标,减少传入JPDA算法可行事件的数量,提高了JPDA算法多目标跟踪场景下的运算效率,增强了算法的适用性。
  • 一种基于评价函数航海雷达多目标跟踪方法
  • [发明专利]一种基于STM-PMBM滤波算法多目标跟踪方法-CN202210584859.6在审
  • 赵子文;陈辉 - 兰州理工大学
  • 2022-05-26 - 2022-10-18 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于BSTM‑PMBM滤波算法多目标跟踪方法,包括步骤S10:多目标状态初始化;步骤S20:多目标测量产生;步骤S30:基于BSTM‑PMBM对目标状态进行预测;步骤S40:基于BSTM‑PMBM对目标状态进行更新;步骤S50:传感器检测概率和目标势进行估计,得到全局目标状态估计值。本发明提供的基于BSTM‑PMBM滤波算法多目标跟踪方法在PMBM滤波算法的基础上,在厚尾噪声和检测概率未知的复杂多目标跟踪场景中实现多目标运动状态和目标数的准确估计,具有跟踪精度高、运算速度快、可区分航迹等优点
  • 一种基于stmpmbm滤波算法多目标跟踪方法
  • [发明专利]一种多目标跟踪方法-CN201911214253.8在审
  • 王忠立;蔡伯根;蔡余钰;王剑;陆德彪 - 北京交通大学
  • 2019-12-02 - 2020-05-08 - G06T7/246
  • 本申请属于计算机视觉技术领域,特别是涉及一种多目标跟踪方法。多目标跟踪中的遮挡、外观相似问题依旧限制着视觉多目标跟踪算法性能。本申请提供了一种多目标跟踪方法,对视频中的每一帧图像进行检测,输出检测结果基于LSTM网络构建非线性运动模型,构建多目标跟踪器,输出多目标跟踪器的预测结果,将其作为第i个目标跟踪结果。克服现有视觉多目标跟踪算法中的跟踪不准确,遮挡后身份切换的问题,极大提高跟踪性能。
  • 一种多目标跟踪方法
  • [发明专利]融合范式的视觉多目标跟踪方法-CN202310604549.0在审
  • 康文静;张立可;刘功亮 - 哈尔滨工业大学(威海)
  • 2023-05-26 - 2023-09-29 - G06T7/246
  • 本发明涉及多目标跟踪数据处理技术领域,具体的说是一种能够显著提高多目标跟踪精度的融合范式的视觉多目标跟踪方法,本发明采用YOLOX作为目标检测算法,针对提取目标外观特征向量过程中,基于检测的跟踪范式算法为统一截取的各目标所在区域图片的尺寸对其进行缩放,引起目标形变的问题;联合检测和跟踪范式的算法从特征图的目标中心处取得特征向量,导致特征可能属于其它目标的问题,提出一种融合范式的跟踪算法,吸收两种范式的优势并对其缺点进行改进,进而显著提高跟踪性能。
  • 融合范式视觉多目标跟踪方法
  • [发明专利]一种基于YOLOX的端到端多目标跟踪方法及系统-CN202310349047.8在审
  • 葛泉波;宋玉存 - 南京信息工程大学
  • 2023-04-04 - 2023-09-01 - G06V20/40
  • 本发明提出一种基于YOLOX的端到端多目标跟踪方法及系统,属于深度学习目标检测和跟踪领域。该基于YOLOX的端到端多目标跟踪方法,针对现有目标跟踪方法需要使用检测和跟踪两个步骤,提出通过使用基于YOLOX的目标检测算法实现端到端的目标跟踪方法,只需要一个YOLOX网络,即可实现多目标跟踪方法该算法首先通过对YOLOX目标检测算法的输入端进行改进,以适应视频流的目标跟踪;并针对现有目标跟踪方法检测和跟踪分离造成速度慢的问题,在YOLOX网络中将目标的外观特征和位置预测集成到目标检测网络中,实现端到端的目标跟踪方法,以提升目标跟踪的精度和速度。
  • 一种基于yolox端到端多目标跟踪方法系统

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