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[发明专利]RGBT视觉目标跟踪方法、装置、电子设备和存储介质-CN202111488599.4有效
发明人：李冬冬;蒯杨柳;文贡坚 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本申请涉及一种RGBT视觉目标跟踪方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法根据RGBT视频序列第一帧图像中给定目标的位置与尺寸描述，通过相关滤波跟踪方法的处理，在后续的视频帧中预测该目标的位置与尺寸，并将结果描述反馈给目标观测模型进行内部参数更新。在相关滤波方法基础上，联合使用像素级、特征级和决策级融合可见光和热红外互补信息，提升了RGBT视觉目标跟踪精度；提出峰值旁瓣比判断目标的跟踪状态，防止错误更新引入的模型污染；提出的跟踪框架具有很好的通用性，可以将任意RGB相关滤波方法转换为RGBT跟踪方法。
rgbt 视觉目标跟踪方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于图神经网络的RGBT行人多目标跟踪方法-CN202310631602.6在审
发明人：廖阔;田祯杰;陈思情;何学思;彭曙鹏 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明属于多模态多目标跟踪技术领域，具体涉及一种基于图神经网络的RGBT行人多目标跟踪方法。本发明基于图神经网络技术与多目标跟踪网络技术，完成了对可见光图像目标和红外图像目标的联合跟踪。具体方法是首先通过RGBT特征融合模块实现可见光图像和红外图像信息的融合，之后通过CenterNet检测网络实现对行人目标的检测，最后通过基于图神经网络的特征关联模块实现检测目标之间的匹配关联，最终实现RGBT行人多目标跟踪。
一种基于神经网络 rgbt 行人多目标跟踪方法

[发明专利]一种基于两阶段融合结构搜索的RGBT视觉跟踪方法及系统-CN202111144930.0在审
发明人：汤进;朱立顺;李成龙 -专利权人：安徽大学
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于两阶段融合结构搜索的RGBT视觉跟踪方法及系统，属于计算机视觉技术领域，解决如何为基于鲁棒实例表示的RGBT跟踪找到最佳的融合网络结构，从而进一步提高跟踪性能的问题，本发明的技术方案在离线搜索阶段在线跟踪阶段，从实例感知的融合空间中，在线搜索每个视频序列的融合结构以应对特定于实例的挑战；这种两阶段搜索算法可以动态更新视频融合策略，从而为基于鲁棒实例表示的RGBT跟踪找到合适的融合网络结构，进一步提高跟踪性能
一种基于阶段融合结构搜索 rgbt 视觉跟踪方法系统

[发明专利]一种适用于光电吊舱的双通道图像融合目标检测方法-CN202310171415.4在审
发明人：裴雨浩;易荣亮;何博侠 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于光电吊舱的双通道图像融合目标检测方法，首先，采用改进的YOLOX‑RGBT网络，使用特征堆叠方式，将光电吊舱采集的红外与可见光图像在特征层融合，得到双通道的目标检测结果；然后，使用两阶段的混合均匀量化法降低改进的YOLOX‑RGBT网络的参数量，提高光电吊舱的目标检测速度；最后，将改进并量化的YOLOX‑RGBT网络部署在光电吊舱搭载的昇腾嵌入式设备，通过调用芯片硬件级加速指令提高其检测速度以实现实时目标检测。
一种适用于光电双通道图像融合目标检测方法

[发明专利]基于多挑战交互学习的实时RGBT跟踪方法及装置-CN202010387475.6有效
发明人：李成龙;刘飞;汤进;刘磊 -专利权人：安徽大学
申请日： 2020-05-09 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及基于多挑战交互学习的实时RGBT跟踪方法及装置，包括以下步骤；S1、训练网络模型；所述网络模型包括依次串联的第一主干网络模块、第二主干网络模块、第三主干网络模块、自适应感兴趣区域对准操作层、全连接层本发明实现了RGBT多模态的视频跟踪，有效的增加了特征表达的丰富性，提高了跟踪的鲁棒性，并达到了实时的跟踪性能，一定程度上解决了RGBT跟踪中缺少大规模的带标注的数据集，并且使用小规模的训练数据进行的学习无法捕获目标的外观多样性的问题
基于挑战交互学习实时 rgbt 跟踪方法装置

[发明专利]图像色域映射-CN200780030395.8无效
发明人： R·T·J·穆伊斯;E·H·A·兰根迪克 -专利权人：皇家飞利浦电子股份有限公司
申请日： 2007-08-13 - 公布日： 2009-08-12 - 主分类号： H04N1/60 文献下载
摘要：将相对于输入RGB原色(Ri，Gi，Bi)定义的输入信号(RGBin)颜色转换(1)为相对于再现RGB原色(Ro，Go，Bo)定义的变换的信号(RGBt)，从而使再现色域(RG)内的像素(P1，P2，P3确定(2)缩放因子(SFi)，这些缩放因子表示一方面处于再现色域(RG)之外的变换的信号(RGBt)的像素(P1，P2，P3)与另一方面再现色域(RG)的边缘之间的距离。对变换的信号(RGBt)的像素(P1，P2，P3)的缩放因子(SFi)进行空间低通滤波(3)，以获得用于这些像素(P1，P2，P3)的经过滤波的因子(FFi)。响应于经过滤波的因子(FFi)校正(4)像素(P1，P2，P3)的变换的信号(RGBt)的分量信号值，以获得再现信号值(RGBo)，这些再现信号值(RGBo)是朝向再现色域(RG)内部移动了的输入值(RGBi
图像映射

[发明专利]一种基于协同低秩图模型的RGBT目标跟踪方法及系统-CN202110987298.X在审
发明人：李成龙;王笑笑;汤进 -专利权人：安徽大学
申请日： 2021-08-26 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：一种基于协同低秩图模型的RGBT目标跟踪方法及系统，属于计算机视觉技术领域，解决现有技术的基于图模型的目标跟踪算法中相似性求解存在的可靠性低以及跟踪结果噪声高的问题；本发明的技术方案基于协同异质图模型的RGBT目标跟踪算法学习可靠的目标特征表示，改进基于图学习的方法中求解相似性矩阵的计算方式，学习到更可靠的相似性值，并且采用特征分解模型对原始输入特征进行分解，抑制噪声对跟踪结果的影响，同时对不同模态之间的异质性和协同性进行建模
一种基于协同低秩图模型 rgbt 目标跟踪方法系统

[发明专利]基于多模态交互和多阶段优化的实时RGBT目标跟踪方法-CN202210673885.6在审
发明人：任桐炜;武港山;侯瑞超;许博约 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于多模态交互和多阶段优化的实时RGBT目标跟踪方法，跟踪模型包括特征提取模块、多模态交互模块、目标分类器以及结果优化模块；利用公开的RGBT数据集对跟踪模型进行训练，包括离线训练和在线训练两个阶段
基于多模态交互阶段优化实时 rgbt 目标跟踪方法

[发明专利]一种基于孪生网络结构和锚框自适应思想的RGBT目标跟踪方法-CN202310575583.X在审
发明人：秦玉文;陈建明;豆嘉真;钟丽云;邸江磊 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明属于图像处理领域，公开了一种基于孪生网络结构和锚框自适应思想的RGBT目标跟踪方法，用于解决传统的RGBT目标跟踪方法在可见度低或者照明条件较差等情况下难以实现鲁棒性跟踪的难题。
一种基于孪生网络结构自适应思想 rgbt 目标跟踪方法

[发明专利]基于信息流融合的RGB-T图像显著性检测系统及检测方法-CN202111385735.7有效
发明人：温馨;单菊然;何彧;牛连强 -专利权人：沈阳工业大学
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明涉及基于信息流融合的RGB‑T图像显著性检测系统及检测方法，检测系统包括：Transformer特征提取模块、RGBT信息的筛选模块、Information inter flow模块、Informatin inner flow模块、Informatin flow模块、计算预测值与损失模块；检测方法为通过Transformer特征提取模块对输入的RGB图像和T图像分别提取其多级特征；通过RGBT信息的筛选模块得到
基于信息融合 rgb 图像显著检测系统方法

[发明专利]一种基于困难样本感知的RGBT目标跟踪方法-CN202110111705.0有效
发明人：涂铮铮;林春;李成龙;汤进;罗斌 -专利权人：安徽大学
申请日： 2021-01-27 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开一种基于困难样本感知的RGBT目标跟踪方法，包括对行可见光图片和热红外图片进行配准标注分成训练集和测试集，然后对构建对应模型对预处理后的图片进行训练和测试；模型中包括实时跟踪网络RT‑MDNet
一种基于困难样本感知 rgbt 目标跟踪方法

[发明专利]基于跨模态共享和特定表示形式的RGBT目标跟踪方法-CN202110359997.X有效
发明人：王福田;张淑云;汤进;罗斌;李成龙 -专利权人：安徽大学
申请日： 2021-04-02 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开一种基于跨模态共享和特定表示形式的RGBT目标跟踪方法，对可见光视频和对应的热红外视频进行配准和标注，按照要求将其分成训练集和测试集；利用VGG‑M网络来提取不同模态的模态特定特征，利用共享特征提取模块来提取两个模态之间的模态共享特征
基于跨模态共享特定表示形式 rgbt 目标跟踪方法

[发明专利]通信系统-CN200780049821.2无效
发明人：冈本光俊;铃木邦之 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2007-01-16 - 公布日： 2009-11-11 - 主分类号： H04W84/00 文献下载
摘要：(SBT1～SBTj)可分别按照存储在重配置程序存储部(197)中的程序，其结构变更控制部(196)将结构变更对象部(199)的内容加以变更，将超3G基站(SBT)的全部或一部分变更为重配置3G基站(RGBT
通信系统

[发明专利]基于渐进式融合Transformer与动态指导学习的RGBT跟踪方法及系统-CN202310197389.2在审
发明人：朱亚彬;黄子凯;李成龙;汤进;王伟;章程 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供基于渐进式融合Transformer与动态指导学习的RGBT跟踪方法及系统，方法包括：训练过程和测试过程，训练过程包括：数据采样和预处理；特征提取；跨分支特征融合；模板帧和搜索帧特征信息交互；
基于渐进融合 transformer 动态指导学习 rgbt 跟踪方法系统

[发明专利]基于适配器互学习模型的训练及可见光红外视觉跟踪方法-CN201911128548.3有效
发明人：李成龙;钱存;鹿安东;汤进 -专利权人：安徽大学
申请日： 2019-11-18 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明通过在多适配器(包括模式适配器、通用适配器和实例适配器)的基础上引入适配器互学习模块，实现双向跨模态信息传递，以充分利用RGBT跟踪中不同特征学习方式的互补优势来进一步提高跟踪性。
基于适配器学习模型训练可见光红外视觉跟踪方法

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