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[实用新型]一种反无人机探测跟踪干扰系统-CN201921365816.9有效
发明人：董刚;霞成文;高享林;黄渊胜 -专利权人：深圳耐杰电子技术有限公司
申请日： 2019-08-21 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G01S7/38 文献下载
摘要：本实用新型提供一种反无人机探测跟踪干扰系统，包括探测雷达、光电跟踪系统、无人机干扰器和云台；光电跟踪系统包括运动检测算法模块、相关滤波目标跟踪算法模块、深度学习目标检测算法模块和深度学习目标跟踪算法模块；探测雷达与所述光电跟踪系统通讯连接；光电跟踪系统与所述云台通讯连接。该反无人机探测跟踪干扰系统，当目标距离较远，深度学习目标检测算法模块提取不到目标特征，用运动检测算法模块来进行目标检测；当目标距离较远，深度学习目标跟踪算法模块提取不到目标特征的情况下，采用相关滤波目标跟踪算法模块来进行目标跟踪；采用相关滤波目标跟踪算法模块的数据解决深度学习目标跟踪算法模块不能提供置信度的问题。
一种无人机探测跟踪干扰系统

[发明专利]一种基于排序融合学习的目标跟踪方法-CN201510270176.3有效
发明人：张笑钦;刘飞;樊明宇;王迪;叶修梓 -专利权人：温州大学苍南研究院
申请日： 2015-05-23 - 公布日： 2018-07-24 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于排序融合学习的目标跟踪方法，主要包含以下步骤：计算目标候选区域在各种跟踪算法的排序、建立后验概率模型(Extended Mallows Model)、基于EM算法的参数计算、专家度参数与跟踪算法的自适应更新等模块本发明提出一种通用框架来实现了不同跟踪算法的有效融合，特别有效地实现了判别式跟踪算法和产生式跟踪算法的完美互补，从而避免了它们各自的缺点，提高跟踪算法的鲁棒性。实验结果表明，相对于其他的经典跟踪算法，该跟踪算法更具有普适性，即在各种具有挑战性视频中也能精确地跟踪到目标。该算法是一种通用的算法，具有广泛的应用前景。
一种基于排序融合学习目标跟踪方法

[发明专利]一种雷达光电信息融合技术-CN201910987019.2有效
发明人：冯博;徐超 -专利权人：安徽大学
申请日： 2019-10-17 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G01S13/86 文献下载
摘要：本发明公开了一种雷达光电信息融合技术，包括跟踪模式选择算法、雷达信息与视频信息深度匹配算法、像素坐标系与世界坐标系关系的建立、船只相对位置特征向量的构成、基于图像信息的光电平滑跟踪和基于雷达信息的光电平滑跟踪算法，所述跟踪模式选择算法通过判断跟踪方式切换信号flag的值，选择雷达唤醒光电进行图像识别跟踪或者平滑逼近控制算法跟踪。本发明通过采用雷达信息与视频信息深度匹配算法，并将雷达唤醒光电进行图像识别跟踪或者平滑逼近控制算法跟踪进行融合，可以根据实际跟踪情况适当切换合适的跟踪方法，同时雷达信息与视频信息深度匹配算法可以保证不会跟错目标，跟踪效果好，跟踪精度高，便于使用。
一种雷达光电信息融合技术

[发明专利]一种改进Camshift的目标跟踪算法-CN201910777690.4在审
发明人：包本刚;杨鹏 -专利权人：湖南科技学院
申请日： 2019-08-22 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进Camshift的目标跟踪算法。本发明在目标遮挡时，切换成粒子滤波算法跟踪目标，有效解决目标遮挡问题，在目标未被遮挡时，切换到Camshift算法跟踪目标，本发明将Camshift算法和粒子滤波算法结合，保障了目标跟踪算法的实时性，同时，提升了目标跟踪算法的鲁棒性。
目标跟踪算法粒子滤波算法跟踪目标目标遮挡有效解决鲁棒性实时性遮挡改进

[发明专利]一种液体中气泡的轨迹跟踪与检验方法-CN202310236688.2在审
发明人：王淑娟;沈继红;王淼;罗洪亮;乔守旭;戴运桃;刘佳奇 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明提供一种液体中气泡的轨迹跟踪与检验方法，步骤一：获取气泡流数据；步骤二：训练YOLOv5检测算法模型；步骤三：训练DeepSort跟踪算法模型；步骤四：获得跟踪轨迹；基于YOLOv5算法训练所得检测模型，结合DeepSort算法训练所得跟踪模型，对气泡流数据进行跟踪，得到跟踪轨迹；步骤五：利用相似度指标，提升算法性能；本发明对液体中的运动气泡，运用基于目标检测算法的多目标跟踪算法，考虑目标外观及运动信息，实现对形状可能发生改变的气泡进行持续跟踪。此外，以轨迹相似度作为检验指标，优化多目标跟踪算法，得到一个跟踪性能更好的算法模型，为后续研究提供具有可靠性的轨迹数据。
一种液体气泡轨迹跟踪检验方法

[发明专利]对象跟踪方法及装置-CN201610305056.7有效
发明人：田秀霞;彭源 -专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司;上海电力学院
申请日： 2016-05-10 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种对象跟踪方法及装置，属于图像处理技术领域。所述方法包括：获取对前一图像帧中的对象的第一跟踪结果；利用预设算法，根据所述第一跟踪结果计算所述对象在当前图像帧中的第二跟踪结果，所述预设算法是根据压缩跟踪CT算法、时空上下文STC算法和跟踪‑学习‑检测TLD算法融合后得到的，使得终端可以通过预设算法来对图像中的对象进行更精确的跟踪，解决了CT算法无法识别出大小发生变化的对象、STC算法易受图像背景影响错误地跟踪到背景区域及TLD算法容易跟踪到与对象相似的物体上的问题，达到了提高跟踪对象的准确性的效果。
对象跟踪方法装置

[发明专利]一种混合特征的跟踪方法和装置-CN201110150653.4在审
发明人：王涌天;刘伟;刘越;杨健;王高浩 -专利权人：中兴通讯股份有限公司;北京理工大学
申请日： 2011-06-07 - 公布日： 2012-12-12 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种混合特征的跟踪方法，根据SIFT算法对关键帧图像进行特征点提取并保存；KLT跟踪算法线程根据KLT跟踪算法对关键帧图像的特征点进行跟踪，获得当前帧图像的特征点，在计算单应矩阵成功后，检测当前帧图像的特征点数量是否足够用于下一次跟踪，当特征点数量不足时，通知SIFT算法线程；SIFT算法线程根据KLT跟踪算法线程的通知进行特征点提取和匹配，并将匹配后的特征点返回给KLT跟踪算法线程；KLT跟踪算法线程将收到的SIFT算法线程返回的特征点融入到自身保留的正在进行跟踪的特征点内进行跟踪；本发明同时还公开了一种混合特征的跟踪装置，通过本发明的方案，可以实现实时稳定的跟踪，能够用于虚拟演播室，虚拟体育等摄像机跟踪领域。
一种混合特征跟踪方法装置

[发明专利]一种目标跟踪算法及系统、存储介质、电子设备-CN202211563537.X在审
发明人：廖学聪;陈钰婕 -专利权人：广州辰创科技发展有限公司
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开一种目标跟踪算法及系统、存储介质、电子设备，所述目标跟踪算法应用于目标跟踪板，所述目标跟踪板的工作模式包括搜索捕获模式和跟踪模式；所述目标跟踪算法包括：通过闭环跟踪滤波算法来更新航迹状态；根据所述闭环跟踪滤波算法，分别建立距离跟踪滤波环路与速度跟踪滤波环路，将量测值与预测值的差值定义为偏移误差，预测值的初始值选取捕获瞬间的距离值与速度值，利用偏移误差与预测初始值进行α－β滤波处理，形成跟踪闭环；通过跟踪滤波结果来产生移频因子本发明可以提高目标跟踪算法的实时性和稳定性。本发明通过所述目标跟踪板充分利用硬件资源实现对跟踪算法进行硬件加速，保证较好的运算速度。
一种目标跟踪算法系统存储介质电子设备

[发明专利]业务跟踪方法、装置及系统-CN200810219714.6有效
发明人：薛定胜 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2008-12-05 - 公布日： 2010-06-23 - 主分类号： H04W8/16 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种业务跟踪方法，该方法包括：接收客户端发送的跟踪任务，为所述跟踪任务分配能够满足压缩算法的任务标识，所述压缩算法具有可逆算法；将含有所述任务标识的跟踪任务发送至业务处理系统；接收所述业务处理系统发送的跟踪消息，所述跟踪消息中携带采用所述压缩算法和任务标识生成的跟踪标识；根据所述压缩算法的可逆算法将所述跟踪消息携带的跟踪标识解析为所述任务标识，并获取所述跟踪消息携带的跟踪数据；将所述跟踪数据发送给所述任务标识对应的客户端相应的，本发明实施还公开了跟踪服务器、业务接入设备及跟踪系统。本发明能够有效提高业务跟踪的效率。
业务跟踪方法装置系统

[发明专利]一种视觉跟踪算法准确性的评价方法及系统-CN202011438421.4有效
发明人：范强;张智杰;孙钢波;潘德彬;徐寅 -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： 2020-12-07 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供了一种视觉跟踪算法准确性的评价方法及系统，首先建立一个包含各类场景的测试数据集，然后，在测试数据集中，采用预设的跟踪测试方法执行跟踪算法的跟踪测试，获得跟踪算法的跟踪结果参数。最后，基于所述跟踪结果参数，采用预设的评价指标对所述跟踪算法进行评价。本发明可以定性以及定量的对需要测试的视觉跟踪算法准确性进行评测。测试所用数据集，涵盖了视觉跟踪应用中所涉及的大部分场景及目标，并且考虑了导致失败的一些极端情况。通过一次性测试，可以量化的反映视觉跟踪算法准确性情况，多次性测试可以反映在不同初始化条件下，视觉跟踪算法的鲁棒性等性能。
一种视觉跟踪算法准确性评价方法系统

[发明专利]一种控制跟踪轴转动的方法及装置-CN202310760932.5在审
发明人：夏登福;马胜兵;解小勇 -专利权人：仁卓智能科技有限公司
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G05D3/12 文献下载
摘要：本发明提供了一种控制跟踪轴转动的方法及装置，当检测到多个目标控制算法时，获取每个目标控制算法所需的目标数据源；基于每个目标控制算法与其对应的目标数据源，计算每个目标控制算法对应的跟踪角度；将各个跟踪角度输入预训练的跟踪角度预测模型中，以使预训练的跟踪角度预测模型根据各个跟踪角度确定目标跟踪角度；其中，预训练的跟踪角度预测模型是利用各个目标控制算法所需的历史数据源确定的各个历史跟踪角度对待训练的跟踪角度预测模型进行训练得到；控制光伏跟踪系统的跟踪轴朝着目标跟踪角度转动
一种控制跟踪转动方法装置

[发明专利]基于图像颜色和纹理分析实现对目标的实时视觉跟踪方法-CN201510593705.3在审
发明人：刘伟;陈康;赵勇 -专利权人：西安翔舟航空技术有限公司
申请日： 2015-09-17 - 公布日： 2017-04-05 - 主分类号： G06T7/231 文献下载
摘要：本发明涉及无人机技术领域，具体公开了一种基于图像颜色和纹理分析实现对目标的实时视觉跟踪方法，包括下述步骤图像特征的提取与分析根据图像的纹理和色彩提取适当的视觉特征，分析提取目标在场景中比较显著的特征，为跟踪算法设计提供参考；目标跟踪算法设计根据视觉特征分析结果设计合理的目标跟踪算法，所述目标跟踪算法采用色彩跟踪算法或纹理跟踪算法，并提出跟踪算法的适用条件；目标的匹配与找回利用适当的目标特征进行视觉匹配，判断跟踪结果的正确性针对特定的应用场合设计视觉跟踪方法，从而实现对目标的高可靠性跟踪。
基于图像颜色纹理分析实现目标实时视觉跟踪方法

[发明专利]一种基于多方法融合的目标跟踪算法-CN201710932121.3在审
发明人：杜博 -专利权人：武汉嫦娥信息科技有限公司
申请日： 2017-09-27 - 公布日： 2019-04-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉领域，尤其涉及一种基于多方法融合的目标跟踪算法。本发明使用集成学习的理论，能够将众多的跟踪算法级联成一个强跟踪器，同时吸收各跟踪算法的优点，从而能够应对目标跟踪的各种应用场景。在多算法融合过程中，主要是通过计算候选框的吸引力a来度量候选框与目标的距离。并提前给不同的算法按照某种规则进行权重赋值，然后根据其在融合算法中的表现动态剔除表现差的跟踪算法，最后使用并行技术来提高融合算法的时间性能。本发明可以提高目标跟踪的精度，且提供了一种宽泛的跟踪算法融合框架。
跟踪算法目标跟踪算法方法融合目标跟踪融合算法候选框计算机视觉领域并行技术集成学习算法融合应用场景跟踪器度量权重算法剔除表现融合吸收

[发明专利]抖动视频中目标跟踪的方法-CN201611062445.8有效
发明人：操晓春;何军林;郑继龙;童学智;李雪威 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-11-25 - 公布日： 2020-04-17 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉目标跟踪领域，针对现有跟踪算法在抖动视频中跟踪失败的情况，本发明旨在提出一种用于抖动视频下目标跟踪的改进算法。本发明采用的技术方案是，抖动视频中目标跟踪的方法，步骤如下：利用局部区域块搜索匹配算法，计算出目标物体在当前帧与上一帧的位置坐标偏差，然后将该偏差补偿至跟踪算法的检测区域，使得跟踪算法可以正确跟踪当前目标本发明主要应用于计算机视觉目标跟踪场合。
抖动视频目标跟踪方法

[发明专利]基于KCF的目标跟踪优化算法-CN201911351392.5在审
发明人：任红格;史涛;陈俊吉;李福进;陈炫;郭磊 -专利权人：华北理工大学
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及了一种基于KCF的目标跟踪优化算法，属于人工智能技术领域。针对目标跟踪领域，本发明以原始相关滤波目标跟踪算法为基础，改进为SKCF算法，将相关滤波算法与互补融合相结合；首先加入互补融合机制对相关滤波的跟踪算法进行初步改进，从跟踪模型的角度出发，提出了一种融合深度特征的核相关滤波跟踪算法；利用自适应模型因子，提升核相关滤波的性能参数；并利用多通道融合技术，对特征值进行组合，实现了对跟踪物体更加精确的跟踪。通过仿真实验结果验证了该算法能够有效的提升跟踪精确性与鲁棒性，即使目标物出现了遮挡和光照变化，其跟踪效果依然具有较好的稳定性。
基于 kcf 目标跟踪优化算法

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