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[发明专利]一种融合卷积神经网络的核相关滤波目标跟踪方法-CN201710910983.6有效
发明人：韩守东;刘甜甜;陈永志;夏鑫鑫;陈阳;胡卓 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2017-09-29 - 公布日： 2020-01-03 - 主分类号： G06T7/262 文献下载
摘要：首先，读取视频的第一帧，提取目标的特征，同时给定理想化输出，训练得到KCF模板；然后，读取下一帧图像，计算KCF算法的跟踪结果，得到KCF响应图和目标结果KCF_Box，并计算KCF算法的PSR值；接着判断PSR的值是否大于算法阈值，是则不需要进行GOTURN算法的计算，当前帧的跟踪结果取KCF算法的结果KCF_Box；否则进行GOTURN算法的计算，当前帧的跟踪结果取GOTURN算法的跟踪结果GOTURN_Box；最后，进行KCF算法的模板更新和GOTURN算法的网络输入更新。本发明以旁瓣比为桥梁，提出了一种KCF算法和GOTURN算法的融合方式，保证了目标跟踪结果的准确性。
一种融合卷积神经网络相关滤波目标跟踪方法

[发明专利]基于前景检测的KCF跟踪目标丢失检测方法及系统-CN201910969283.3有效
发明人：吕琪菲;韩宇韬;张至怡;陈银;党建波;阳松江 -专利权人：四川航天神坤科技有限公司
申请日： 2019-10-12 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06T7/215 文献下载
摘要：本发明涉及视觉目标跟踪技术领域，实施例公开一种基于前景检测的KCF跟踪目标丢失检测方法及系统。本申请提出的基于前景检测的KCF跟踪目标丢失检测方法，采用前景检测算法提取前景影像，利用KCF跟踪算法提取目标检测框，获取目标检测框对应的前景区域，计算前景区域中目标轮廓面积占前景区域总面积的占比值，设置占比值阈值判断KCF跟踪目标是否丢失的方法，解决了目标丢失后KCF算法本身不能察觉，并且KCF跟踪器会将背景信息作为目标继续进行跟踪的问题，本申请在不影响KCF目标跟踪实时性的基础上，实现了跟踪目标被大面积遮挡或离开镜头时的准确判断
基于前景检测 kcf 跟踪目标丢失方法系统

[发明专利]一种基于KCF的改进型抗遮挡目标跟踪方法-CN201710599842.7在审
发明人：李晓飞;陶凯;奚晨;程铄雅 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2017-07-21 - 公布日： 2018-02-02 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于KCF的改进型抗遮挡目标跟踪方法，基于KCF算法并和卡尔曼滤波器相结合，KCF算法跟踪速度快，跟踪精度高，在目标跟踪领域有着广泛应用，但其无法很好地应对尺度变化和目标大面积遮挡的情况本发明使用并行计算实现KCF的多尺度目标检测，同时设计一种有效的判别目标遮挡的算法，当本发明判定目标发生严重遮挡时，使用卡尔曼滤波器的预测结果作为当前帧目标位置。经过实验证明，本发明可以有效应对KCF算法面对目标大面积遮挡时跟踪漂移状况的发生，使得KCF算法在面对遮挡时能够更加准确地跟踪目标。
一种基于 kcf 改进型遮挡目标跟踪方法

[发明专利]一种基于YOLOv3的空中目标跟踪方法-CN201911268966.2有效
发明人：代剑峰;靳志娟;李新磊 -专利权人：北京中星时代科技有限公司
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明属于目标跟踪技术领域，提供了一种基于YOLOv3的空中目标跟踪方法，包括：生成模型文件；实时采集视频文件，创建YOLOv3目标跟踪和KCF目标跟踪两个线程；YOLOv3目标跟踪线程进行目标检测；将步骤S03中的目标位置信息发送给KCF目标跟踪线程，同时执行步骤S07和步骤S11；启动KCF目标跟踪线程，判断KCF目标跟踪线程是否完成初始化；手动设置检测框；完成KCF参数初始化；KCF目标跟踪线程进行目标检测
一种基于 yolov3 空中目标跟踪方法

[发明专利]一种基于KCF的目标追踪算法-CN202210233986.1在审
发明人：周恺;刘燕燕;葛瑞 -专利权人：豪威科技（上海）有限公司
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于KCF的目标追踪算法，采用KCF与OD交替处理视频帧，OD准确性高，KCF不依赖算力资源，这种组合的方法实现了24fps的目标追踪，获得更完整的追踪信息，能够在算力有限的芯片上部署，
一种基于 kcf 目标追踪算法

[发明专利]一种面向严重遮挡场景的核相关滤波目标跟踪方法及系统-CN202210893435.8在审
发明人：贾刚勇;文子强;饶欢乐;陈宇星;徐宏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向严重遮挡场景的核相关滤波目标跟踪方法及系统；其方法包括：步骤1、初始化KCF滤波器的KCF算法和Kalman滤波器的Kalman滤波算法，以第一帧的目标位置作为KCF算法和Kalman滤波算法的初始位置；步骤2、使用遮挡检测机制判断当前图像中是否发生目标严重遮挡；若否，则采用KCF算法的跟踪结果作为目标在当前图像中的位置；若是，则采用Kalman滤波算法的跟踪结果作为目标在当前图像中的位置；步骤3、根据各自的跟踪结果分别对Kalman滤波器和KCF滤波器进行自适应更新；步骤4、读取下一个视频帧，返回执行步骤2；直至跟踪过程结束。
一种面向严重遮挡场景相关滤波目标跟踪方法系统

[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]一种基于算法融合的自适应、持久的运动目标识别方法-CN201811224592.X有效
发明人：杨婷;王飞 -专利权人：成都睿码科技有限责任公司;杭州数峰科技有限公司
申请日： 2018-10-19 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于算法融合的自适应、持久的运动目标识别方法，属于目标识别技术领域，主要包括以下步骤：步骤S3：对后续帧图像使用KCF进行跟踪；对后续帧图像使用Kalman进行跟踪；步骤S4：将KCF跟踪的结果与Kalman跟踪的结果用匈牙利算法进行匹配；在两者的多个目标框中，完全匹配的目标框，使用对应的KCF对象的结果更新KCF对象和kalman对象；不匹配的目标框，使用对应的kalman对象的结果更新KCF
一种基于算法融合自适应持久运动目标识别方法

[实用新型]一种焊接螺栓的带防错检测下部电极组件-CN201820935987.X有效
发明人：陈向荣 -专利权人：广州谷田精密机械有限公司
申请日： 2018-06-18 - 公布日： 2019-01-29 - 主分类号： B23K11/30 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种焊接螺栓的带防错检测下部电极组件，它包括：螺栓下部电极盖、KCF螺栓导向顶销、导向顶杆、通水冷却环、KCF螺栓导向套、电极握杆和气缸，其特征在于：所述导向顶杆通过3个螺母连接在气缸的推杆上，所述气缸通过螺纹连接设置在电极握杆的一端，所述电极握杆的另一端安装有螺栓下部电极盖，所述螺栓下部电极盖里面镶有KCF螺栓导向套，所述KCF螺栓导向套的内孔有KCF螺栓导向顶销穿过。
螺栓螺栓导向下部电极电极握杆防错气缸本实用新型导向顶杆焊接螺栓顶销检测穿过推杆自动化焊接自动输送机螺母连接螺纹连接通水冷却无人值守防漏内孔通孔配合生产

[发明专利]一种基于KCF的无人机跟踪方法-CN201911381612.9在审
发明人：杨松;韩明华;陈任;韩乃军 -专利权人：湖南华诺星空电子技术有限公司
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于KCF的无人机跟踪方法，其包括：步骤S1:输入图像序列；步骤S2:初始化基于背景相关的KCF方法的参数；步骤S3:利用coarse to fine搜索策略与KCF方法的融合，在目标快速运动时保持稳定跟踪
一种基于 kcf 无人机跟踪方法

[发明专利]一种定置物品跟踪的方法和装置-CN202010368409.4有效
发明人：雷军;李健;武卫东 -专利权人：北京捷通华声科技股份有限公司
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本申请提供了一种定置物品跟踪的方法和装置，包括：获取不同应用场景下目标定置物品的视频图像；利用SSD目标检测网络检测所述目标定置物品的目标位置信息；根据所述目标位置信息训练KCF算法，获得训练后的KCF算法；使用所述训练后的KCF算法对目标定置物品进行跟踪，解决目前定置物品跟踪方法存在检测速度慢以及检测精度低的问题。
一种物品跟踪方法装置

[发明专利]一种改进KCF算法的多无人机跟踪方法-CN202110181449.2在审
发明人：马峻;姚震 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进KCF算法的多无人机跟踪方法，结合了帧间差分法和ViBe算法的运动目标检测算法，以PP‑YOLO为主体结构的分类检测网络和改善了更新策略的KCF跟踪算法。利用帧间差分法和ViBe算法结合，不仅避免了帧差法无法适应相机抖动的问题，并且预先对噪点进行去除，从而使运动目标的检测更加准确，而基于PP‑YOLO网络间隔固定的时间更新KCF滤波器的方法，能够有效改善多目标跟踪过程中丢失和偏移的问题，解决了现有技术中的运用传统KCF算法跟踪无人机目标时出现较为明显偏移的技术问题。
一种改进 kcf 算法无人机跟踪方法

[发明专利]融合TLD和KCF的视频目标跟踪方法-CN201810181779.X有效
发明人：嶎建斌;刘建军;江涛;方亮 -专利权人：河北新途科技有限公司
申请日： 2018-03-06 - 公布日： 2020-05-26 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合TLD和KCF的视频目标跟踪方法，包括如下步骤：确定初始目标帧中目标区域位置和大小，同时将初始帧输入到TLD算法模块和KCF算法模块中；TLD算法模块和KCF算法模块并行运行，如果对当前帧的处理TLD算法模块和KCF算法模块只有一个模块有跟踪目标输出，则把该输出作为当前帧的跟踪结果；如果两个跟踪模块都有跟踪目标输出，则分别计算跟踪目标输出与目标模型M之间的相似度StKCF算法单独使用时的不足，对复杂视频场景的目标跟踪具有广泛适应性，同时保持了目标跟踪算法的实时性。
融合 tld kcf 视频目标跟踪方法

[发明专利]一种基于多通道记忆模型的核相关滤波目标定位方法-CN201910471284.5有效
发明人：宫琳;莫振冲;唐圣;陈西;谢剑;刘壮;林颖捷 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-05-31 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多通道记忆模型的核相关滤波目标定位方法，首先，建立一种基于多通道记忆的更新模型，采用一个控制通道记忆目标的灰度特征，采用两个执行通道记忆梯度方向直方图特征以及KCF分类器参数；而后，将所建立的多通道记忆模型引入KCF分类器，使本发明可记忆先前出现的图像场景中目标对应的灰度特征、梯度方向直方图特征以及KCF分类器参数，从而当目标出现遮挡、相似干扰及姿态变换时，通过灰度特征匹配的方式将与该目标相关的记忆信息，即梯度方向直方图特征与KCF分类器参数提取出来，以准确、快速定位当前帧图像中目标的位置。
一种基于通道记忆模型相关滤波目标定位方法

[发明专利]一种基于检测跟踪一体式的行人跟踪方法-CN202210581240.X在审
发明人：杨玉东;张秀文;戴骥;李晓磊;周杰;王赫鑫;冯梦婷 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于检测跟踪一体式的行人跟踪方法，包括如下步骤：(1)选取目标区域，并对当前帧分别进行KCF目标行人跟踪以及Fast‑RCNN行人检测；(2)在KCF目标行人跟踪阶段，首先进行变量初始化，提取当前帧图像的目标感兴趣区域，调用KCF算法中的训练模块，得到更新后的岭回归系数α，调用KCF算法中的跟踪模块，得到跟踪候选目标Tα；(3)在Fast‑RCNN" orientation="portrait" inline="yes" />作为模型输入，得到确认的目标Ok；(5)设定跟踪结束条件，否则转入步骤(2)中KCF
一种基于检测跟踪体式行人方法

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