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[发明专利]一种自动驾驶场景下基于卷积关联网络的行人目标跟踪方法-CN202010439299.6有效
发明人：冯欣;殷一皓;石美凤;谭暑秋;宋承云;吴浩铭;陈志;蒋友妮 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本发明涉及一种自动驾驶场景下基于卷积关联网络的行人目标跟踪方法，通过利用卷积关联网络与轻量级目标检测网络共享特征，来捕获目标间的关联性，从而实现目标跟踪，具体包括以下步骤：A1‑1、获取一个一阶段目标检测模型，然后一共经过5次下采样，在最后三个尺度的特征图上进行预测，除了第一次下采样时采用普通卷积模块，后面四次下采样均采用多尺度下采样模块中设计到的模型均更换成可分离卷积模块，并将模型在最后三次下采样的特征图上做目标框预测，最终构成轻量级行人目标检测网络；A2‑1、预测目标关联矩阵，得到目标关联矩阵；A3‑1、然后通过卷积关联网络设计行人目标跟踪策略，最终获得行人关联的目标跟踪结果。本发明在跟踪精度与速度上都能良好地适应自动驾驶场景。
一种自动驾驶场景基于卷积关联网络行人目标跟踪方法

[发明专利]一种基于对象空间关系的目标跟踪算法-CN202010439523.1有效
发明人：冯欣;张琼敏;宋承云;龙建武;谭暑秋;蒋友妮;殷一皓;刘曦月 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于对象空间关系的目标跟踪算法，具体包括以下步骤：G1、以图像的特征和目标在图像中的位置作为输入，并利用五层卷积小网络来捕获两帧图像中目标的关联性，最终获得目标间的特征相似矩阵；G2、获取目标中心点的距离作为目标间的空间相似矩阵，将空间相似矩阵与特征相似矩阵做哈达玛积，同时计算目标的关联性，防止将表观特征相似性大但空间位置相距较远的目标进行错误关联，最终得到目标跟踪结果。本发明能够改善只利用目标表观特征的目标跟踪算法在目标表观特征相似性大而空间特征相似性小的场景下出现的跟踪效果降低的问题。
一种基于对象空间关系目标跟踪算法

[发明专利]一种全局运动补偿算法-CN201910025255.6有效
发明人：冯欣;蒋友妮;杨武;张杰;石美凤;高瑗蔚;张洁;殷一皓;刘曦月 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2019-01-11 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： H04N19/172 文献下载
摘要：本发明涉及一种全局运动补偿算法，该方法首先确定一个目标帧，然后对每相邻视频帧进行全局运动参数估计得到相邻帧运动变换，再迭代地将对象在原帧的坐标通过连续相邻帧的变换依次映射到目标帧，最后得到的目标帧即经过补偿得到的结果帧。本发明提出基于L1范数最小化的全局运动参数估计方法和基于相邻帧运动参数迭代映射的全局运动补偿方法，从视频的原始轨迹中获得出对象的真实运动轨迹。本发明提出全局运动参数估计和补偿算法能有效地把握全局运动的规律，并从中准确恢复出目标对象的真实运动轨迹。
一种全局运动补偿算法

[发明专利]一种基于对象属性关系图的视频描述方法-CN201910258535.1有效
发明人：冯欣;张洁;蒋友妮;苟光磊;龙建武;张琼敏;石美凤;谭暑秋;宋承云;南海 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2019-04-01 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对象属性关系图的视频描述方法，该方法将给定长视频划分为在内容上基本一致的视频段，然后基于每一视频段对该段视频内容进行分析，提取出视频场景中的关键对象，此处提取的关键对象为包含关键对象的矩形框；将提取出来的每一关键对象作为表示该视频段所对应对象属性关系图的结点，通过对每一关键对象进行空间和时间上的特征分析来对其进行属性描述，并作为结点属性；将获取的关键对象之间的相对位置关系作为该视频段所对应对象属性关系图中两个结点之间的连接边，并以此将两关键对象之间相对方向、距离、相对位置关系在时间上的变化作为边属性。该方法实现了一定时间内复杂视频内容的有效并精炼的表示，且具有很好的扩展性。
一种基于对象属性关系视频描述方法

[发明专利]一种火线提取与定位方法、系统及计算机可读介质-CN202210017141.9在审
发明人：袁睿;刘夯;王陈;蒋友妮 -专利权人：成都纵横大鹏无人机科技有限公司
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开一种火线提取与定位方法、系统及计算机可读介质，首先选定初始数据图片目标ROI，对图片进行YUV色彩空间转换以及二值化处理得到火线区域，作为该初始数据图片的标注结果，然后对初始数据图片进行随机裁剪，并进行数据增强，生成深度学习可用的数据集，将生成的数据集输入构建的分割网络模型进行训练，既极大地减少了制作深度学习数据集所需的大量数据收集和标注工作，又保留了传统图像算法提取轮廓准确度高的优势，对火情巡检、火灾走势分析等具有巨大的应用价值。
一种火线提取定位方法系统计算机可读介质

[发明专利]一种基于随机降采样的点云处理方法及系统-CN202111674912.3在审
发明人： 蒋友妮;孙婷婷;袁睿;曹治锦;姜乃琪 -专利权人：成都纵横大鹏无人机科技有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于随机降采样点云处理方法及系统，所述方法包括对原始点云进行局部特征聚合；对局部特征聚合后的点云进行随机降采样；对随机降采样后的稀疏点云进行处理。采用简单高效的随机降采样大大地减少点云数量，同时采用特别设计的特征聚合策略来保证有效信息的保留，能够在明显降低计算量和内存占用的情况下，最大限度地保留点云的空间信息和几何信息，得到更高效、准确的处理结果。
一种基于随机采样处理方法系统

[发明专利]一种基于无人机的地图车道信息更新方法及其系统-CN202110830894.7在审
发明人： 蒋友妮;曹治锦;余毅 -专利权人：成都纵横自动化技术股份有限公司
申请日： 2021-07-22 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无人机的地图车道信息更新方法及其系统，包括：获取无人机采集的视频流数据；基于第一时间间隔间断提取所述视频流数据中的图像集；提取所述图像集包含的第一帧图像数据并计算所述图像数据包含的第一车道信息；调用地图中与所述第一帧图像数据的位置信息相同的第二车道信息，计算所述第一车道信息与所述第二车道信息的差异值，若所述差异值超过第一阈值，则基于所述第一车道信息更新所述地图；提取所述图像集包含的下一帧图像数据并判断是否更新所述地图，直至遍历完所述图像集包含的全部帧的图像数据。
一种基于无人机地图车道信息更新方法及其系统

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