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[发明专利]结合时空运动的多目标跟踪方法-CN202110015479.6有效
发明人：胡海苗;吴卉妍;辛明;刘偲;李波 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-01-05 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：随着日益增多的视频数据量，使用计算机视觉技术从视频中提取出有效的信息是一件亟待解决的事情，多目标跟踪是其中重要的一部分。为此，本发明提出了一种结合时空运动的多目标跟踪方法。首先是提出了基于目标间相对位置关系的时空运动模型，使用目标间的相对运动鲁棒地估计目标的位置，并使用GRU模型拟合目标间的相对运动，提高最终位置预测的准确率。然后是提出了基于目标历史跟踪状态的多阶段目标关联算法，首先关联历史关联结果较好的目标作为锚点，再基于锚点位置和相对运动模型估计剩余目标的位置，最后再将剩余的目标按照不同的跟踪状态依次进行关联。最后在测试数据上的跟踪结果表明，本发明提出的多目标跟踪算法具有明显的优势。
结合时空运动多目标跟踪方法

[发明专利]一种基于ARM GPU架构的人工智能图像处理系统-CN202111529701.0在审
发明人：郑光迪;胡园园 -专利权人：华中光电技术研究所（中国船舶重工集团公司第七一七研究所）
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06T1/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ARM GPU架构的人工智能图像处理系统，包括：人工智能核心算法单元：包含多个人工智能核心功能模块，每个功能模块针对其应用实例进行分析，分析其通用性和特殊性，制定统一的标准化接口，完成功能函数的封装与调试，本发明通过对当前需求和人工智能算法成熟度的分析，目前基于ARM+GPU架构的人工智能图像处理软件模块已加入多目标检测识别、多目标跟踪、单目标跟踪、目标属性分析算法功能块，可实现相应的算法功能。其中检测识别速度能够到达20Hz，单目标跟踪速度能够到达50Hz，多目标跟踪速度能够到达10Hz。设计的人工智能通用化软件模块预留有多种人工智能功能接口，未来具有很强的可拓展性。
一种基于 arm gpu 架构人工智能图像处理系统

[发明专利]结合聚类分析和粒子群优化算法的多传感器多目标跟踪方法-CN202111514672.0在审
发明人：王勇;戚国庆;李银伢;盛安冬 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种结合聚类分析的基于粒子群优化算法的多传感器多目标跟踪方法，包括：基于DBSCAN(Density‑Based Spatial Clustering of Applications withNoise，基于密度的噪声应用空间聚类)聚类的目标集群聚类划分的方法；基于集群中目标空间拓扑结构信息的抗差关联方法；运用粒子群优化算法进行传感器系统误差估计的方法。针对多传感器多目标跟踪问题，本发明提出的方法能够在多集群密集目标的巨大数据量的情况下降低计算量，保证跟踪算法的实时性，同时提高传感器对同源目标的正确关联率，且能够在目标跟踪初期就获得传感器系统误差更好的估计结果，实现对目标的快速准确跟踪。
结合聚类分析粒子优化算法传感器多目标跟踪方法

[发明专利]一种基于运动信息和语义信息的多目标跟踪方法及系统-CN202211197971.0在审
发明人：韩飞;王俊;王曼;杜超;李思源 -专利权人：深圳市中钞信达金融科技有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于运动信息和语义信息的多目标跟踪方法及系统，属于视频多目标跟踪技术领域。具体包括：获取当前视频帧的输入，并对视频帧进行预处理，接着通过目标检测提取目标对象的特征并生成目标对象的检测框，然后获取检测框内目标对象的语义特征；最后送入跟踪模块，通过修改卡尔曼滤波的初始状态向量，以及使用两次匹配算法和匹配检测框和提取的语义特征，从而更加准确的跟踪目标。本发明既能提高卡尔曼预测框的准确性，同时又能不增加计算开销的条件下，提取目标的语义信息，防止跟踪对象的漂移的实时多目标跟踪。
一种基于运动信息语义多目标跟踪方法系统

[发明专利]一种基于多核DSP的雷达多目标跟踪系统及并行处理方法-CN202011461491.1在审
发明人：丛志军;陈旭 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多核DSP的雷达多目标跟踪系统及并行处理方法，包括：数据通信核，用于实现DSP与信号处理系统以及显控系统间的高速通信；杂波处理核，用于生成杂波图并过滤杂波点；预处理核，用于原始点迹数据预处理；航迹起止核，用于建立临时航迹，实现航迹的起始与终止；航迹关联核，用于航迹外推与多目标航迹关联；航迹跟踪核，用于实现多目标跟踪滤波算法；核间通信与内存管理模块，用于各DSP核间进程调度和数据交互；其并行处理方法基于上述系统实现多目标跟踪的并行处理本发明能实现高准确性和实时性的雷达多目标航迹跟踪处理系统；连接显控系统，可以实时显示多目标航迹，适应性广；智能化水平高，便于携带，具有广阔的应用前景。
一种基于多核 dsp 雷达多目标跟踪系统并行处理方法

[发明专利]一种高分辨率的多目标跟踪雷达及检测方法-CN201811510688.2在审
发明人：胡文;顾丹丹;王鹏立 -专利权人：南京慧尔视防务科技有限公司
申请日： 2018-12-11 - 公布日： 2019-04-12 - 主分类号： G01S13/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种高分辨率的多目标跟踪雷达，包括壳体，所述壳体包括前壳和后盖，且前壳和后盖的表面均开设有多个供其紧固的连接孔；还公开了运用一种高分辨率的多目标跟踪雷达进行检测的检测方法，包括如下步骤：数据预处理，同一目标的点数据聚类，目标初步分类，单目标跟踪，多目标跟踪；本发明的有益效果是：能够判别杂波中的干扰目标，将干扰目标剔除，并且具有良好的检测性能；大大提高跟踪的准确性和降低算法的复杂性。
多目标跟踪高分辨率检测后盖干扰目标雷达壳体前壳数据预处理单目标点数据连接孔跟踪紧固聚类杂波算法剔除分类

[发明专利]一种奶牛多目标跟踪算法及健康评估方法-CN202310288210.4在审
发明人：王娟;袁仕桐;李娜;李梦洁;林秀君 -专利权人：河北农业大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种奶牛多目标跟踪算法及健康评估方法，属于畜牧管理技术领域，首先，需要对奶牛目标进行识别，在YOLOv7算法基础上加入CBAM注意力模块，将通道与空间维度上的注意力特征融合，进而提高特征提取网络的特征提取能力同时，以奶牛目标识别为基础进行奶牛多目标跟踪，其中加入轨迹匹配，提升较长时间跟踪轨迹匹配的权利，当奶牛目标被遮挡丢失跟踪轨迹，会对该视频帧进行预测，并将该视频帧预测的结果与当前的奶牛目标轨迹进行匹配，降低奶牛目标跟踪丢失概率最后，构建了奶牛健康评估模块，利用奶牛跟踪轨迹框中心点与奶牛所在区域分析奶牛是否有异常的行为，并能及时反馈给养殖人员报警信号，养殖人员会对有异常行为的奶牛进行治疗，进而实现奶牛多目标跟踪意义。
一种奶牛多目标跟踪算法健康评估方法

[发明专利]无源雷达目标跟踪方法-CN201710207225.8在审
发明人：孙甫超;张顺生 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-03-31 - 公布日： 2017-07-25 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：本发明涉及无源雷达目标跟踪技术。本发明公开了一种无源雷达多目标跟踪方法，根据多站无源雷达的方向角信息进行定位，使用速度、加速度、角度约束的直观法进行航迹起始；使用IMM算法对机动目标进行跟踪，使用UKF算法解决跟踪系统非线性问题，使用JPDA方法解决多目标关联问题，从而获得目标航迹及目标状态估计。本发明不仅可以对无源雷达多目标进行定位跟踪，提高航迹起始时间内的目标估计精度，同时也可以解决阈值时间内的中断航迹关联问题。
无源雷达目标跟踪方法

[发明专利]基于核相关滤波优化的马尔科夫决策在线多目标跟踪方法-CN201810529460.1有效
发明人：黄立勤;陈志鸿 -专利权人：福州大学
申请日： 2018-05-29 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开一种基于核相关滤波优化的马尔科夫决策在线多目标跟踪方法，把检测到的目标分配为激活状态，处于激活状态的目标通过预训练的支持向量机分类器被转换到跟踪状态或非激活状态；当目标进入跟踪状态时，结合TLD跟踪算法和核相关滤波跟踪算法在线跟踪每个目标和构建外观模型，利用高置信度模型更新策略和中值流跟踪稳定性判断将目标保持继续跟踪或者转为丢失状态；当目标为丢失状态时，使用相似度函数进行数据关联，如果处于丢失状态的目标与检测到的目标相关联，那么将丢失状态的目标转移到跟踪状态，否则继续保持为丢失状态，如果目标超过T帧处于丢失状态，将丢失状态的目标转移到非激活状态。本发明可使多目标跟踪性能更加鲁棒。
基于相关滤波优化马尔科夫决策在线多目标跟踪方法

[发明专利]一种红外小物体多目标跟踪方法及存储介质-CN202310198372.9在审
发明人：林娇玲;陈由至;付云杰;卓传城;钟家顺 -专利权人：福州数据技术研究院有限公司
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明涉及一种红外小物体多目标跟踪方法及存储介质，所述方法包括以下方法：读取视频帧图像；利用PCP算法进行对视频帧图像中的小物体目标进行目标检测，获取目标位置；通过交并比及欧式距离计算代价矩阵，利用匈牙利算法实现前后帧的视频帧图像中的小物体目标的目标关联实现了对红外小物体的多目标跟踪方法，该方法能够准确过滤红外视频中与目标物体相似的噪点，实现对真实目标的有效跟踪。采用了PCP算法作为目标检测的方法，相比与传统背景抑制的方法，对目标的尺寸要求更小，且在动态背景的条件下，也能准确稳定地检测小目标。
一种红外物体多目标跟踪方法存储介质

[发明专利]基于前景检测的多目标跟踪方法、装置、设备及存储介质-CN202010537379.5在审
发明人：高云龙;吴川;朱明;郝志成 -专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请日： 2020-06-12 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G06T7/215 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于前景检测的多目标跟踪方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：接收视频的每一帧图像，利用前景检测算法对图像进行处理，自动识别在图像中的运动目标；将经前景检测算法处理后的二值图像分别在不同方向上依据连通区域划分识别出的运动目标，并对运动目标的坐标信息进行整合；根据整合后的运动目标的坐标信息，采用形心跟踪算法对运动目标进行跟踪，输出运动目标的行为轨迹。该方法具有良好的多目标自动捕获及跟踪能力，抗干扰能力强，精度高，稳定性好，满足实时性要求，有着广阔的应用前景。
基于前景检测多目标跟踪方法装置设备存储介质

[发明专利]一种毫米波雷达多目标跟踪方法-CN201910661302.6在审
发明人：宋春毅;崔富城;赵自豪;宋钰颖;徐志伟 -专利权人：浙江大学
申请日： 2019-07-22 - 公布日： 2019-10-22 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于毫米波雷达的多目标跟踪方法，该方法使用毫米波雷达采集点云数据，对点云数据进行聚类处理以区分不同目标的回波信号，根据聚类结果估计观测到的多个目标的状态信息，进而实现多目标跟踪。本发明根据毫米波雷达的特性，对DBSCAN聚类算法进行了改进，提高了对目标数目和目标状态估计的准确度，并使用卡尔曼滤波和数据关联算法，实现在较为复杂的环境下对多个目标轨迹的预测与跟踪。
毫米波雷达多目标跟踪多个目标目标状态估计数据关联算法卡尔曼滤波点云数据方法使用回波信号聚类处理聚类结果聚类算法准确度采集点观测跟踪预测改进

[发明专利]用于目标跟踪的方法、装置、设备及存储介质-CN202310158351.4在审
发明人：高思聪;梁爽 -专利权人：北京超星未来科技有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本申请提供一种用于目标跟踪的方法、装置、设备及存储介质，涉及目标跟踪技术领域，该方法包括：利用初始跟踪模块对验证样本集进行预测，得到验证样本集中验证对象的参考轨迹；参考轨迹包括多个参考位置框；基于真值轨迹中的多个真值位置框和参考轨迹中的多个参考位置框，确定初始跟踪模块的DetA和AssA；基于初始跟踪模块的DetA和AssA的几何平均值，确定预设网格搜索算法的优化指标；对初始跟踪模块按照预设网格搜索算法和优化指标进行优化，得到目标跟踪模块。该方法适用于多目标跟踪过程中，用与解决多目标跟踪模块无法灵活适应新场景的问题。
用于目标跟踪方法装置设备存储介质

[发明专利]多目标轨迹跟踪方法以及装置-CN202211178291.4在审
发明人：邱志鹏;李凡平;石柱国 -专利权人：青岛以萨数据技术有限公司
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种多目标轨迹跟踪方法以及装置。其中，该方法包括：获取待检测视频信息中当前帧视频图像对应的多个第一跟踪目标，以及当前帧视频图像的前一帧视频图像对应的历史轨迹跟踪结果；根据历史轨迹跟踪结果，采用多目标跟踪模型对多个第一跟踪目标进行处理，得到多个第一跟踪目标分别对应的第一预测框；根据历史轨迹跟踪结果，采用卡尔曼滤波算法对多个第一跟踪目标进行处理，得到多个第一跟踪目标分别对应的第二预测框；基于第一预测框和第二预测框，得到多个第一跟踪目标分别对应的目标轨迹跟踪结果本发明解决了相关技术中存在的多目标跟踪场景下，跟踪效率低，识别能力差的技术问题。
多目标轨迹跟踪方法以及装置

[发明专利]一种针对游泳馆场景下的多目标跟踪方法-CN202310128609.6在审
发明人：王晓航;朱鹏飞;郭东岩;张剑华 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对游泳馆场景下的多目标跟踪方法，构建的目标检测网络模型，所述目标检测网络模型包括基础目标检测模块和匹配模块，采用训练好的目标检测网络模型对游泳馆内摄像头采集的视频图像序列进行目标检测和匹配，获得配对的人头框与人体框，作为目标检测结果；然后对目标检测网络模型的目标检测结果，采用多目标跟踪算法对已配对的人头框与人体框对象进行多目标跟踪，获得目标轨迹。本发明模型框架简单，能够有效地对分类并跟踪游泳馆内岸上的人员以及游泳人员，实时对游泳人员进行检测跟踪，获取位置信息、行为信息。
一种针对游泳馆场景多目标跟踪方法

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