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[发明专利]一种基于RGB-D信息的实时行人跟踪方法-CN201610783805.7有效
发明人：周波;钟昌勇;马旭东;戴先中;单硕;黄文超 -专利权人：东南大学
申请日： 2016-08-31 - 公布日： 2019-04-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于RGB‑D信息的实时行人跟踪方法，包括：步骤10)环境数据的获取与模型初始化：对行人进行感知，以获取RGB‑D信息，将RGB‑D信息转化为三维点云，并对跟踪模型进行初始化；步骤20)构建聚类的几何评价模型：通过欧氏距离对三维点云进行聚类，构建聚类的几何评价模型；步骤30)构建聚类的颜色评价模型：采用RGB获取的颜色信息，进行色彩空间转换与归一化后，构建聚类的颜色评价模型；步骤40)对几何评价模型和颜色评价模型进行综合评定，确定最优的跟踪目标，并通过跟踪模型确定最优目标参数，生成相应跟踪指令。该基于RGB‑D信息的实时行人跟踪方法实现了室内行人的高效检测与跟踪。
一种基于 rgb 信息实时行人跟踪方法

[发明专利]汽轮机主蒸汽压力跟踪优化方法-CN201210185194.8无效
发明人：王卫良 -专利权人：王卫良
申请日： 2012-06-07 - 公布日： 2012-09-26 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：一种基于对热耗关联量进行数学建模实现汽轮机主蒸汽压力跟踪优化的方法，涉及电站汽轮机的变工况优化运行控制技术。该发明提出一个机组热耗与主蒸汽压力中间的关联变量K，根据主蒸汽流量、主蒸汽压力、主蒸汽温度、高压缸排汽压力、高压缸排汽温度、减温水流量、一段抽汽压力、一段抽汽温度、小汽机转速或电泵电流、凝汽器背压等关联机组主蒸汽压力与热耗的几个核心参数，采用等效焓降法将其折算成综合等效热耗K，以中间变量K为目标函数建立运行跟踪优化模型。通过对中间变量K的建模优化，确定在不同主蒸汽流量下机组的主蒸汽压力曲线，进而进行主蒸汽压力跟踪控制。并根据实时运行的参数对特性数据库进行更新，进而使得主蒸汽压力曲线越来越逼近机组理论优化运行曲线。
汽轮机主蒸汽压力跟踪优化方法

[发明专利]一种机动策略自适应的目标跟踪信息滤波方法-CN201410623435.1有效
发明人：李莹;周德云;黄吉传 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2014-11-06 - 公布日： 2017-07-28 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种机动策略自适应的目标跟踪信息滤波算法，首先建立多机动策略和多运动模式的目标跟踪模型，然后进行多机动策略多模型下的目标跟踪信息滤波算法，得到目标跟踪轨迹。本发明引入了机动决策的概念，建立了多机动策略、多运动模型的目标跟踪模型，并通过不匹配机动策略的误差压缩率，利用后验信息实时校正机动策略转移概率矩阵，显著提高目标跟踪过程中机动策略的匹配度，进而提高运动模型的匹配度同时，通过结合自适应变结构模型和卡尔曼信息滤波，有效融合多传感器量测信息，显著提高目标跟踪精度和稳定度。
一种机动策略自适应目标跟踪信息滤波算法

[发明专利]一种基于交互评价模型的相关滤波跟踪方法-CN202110618446.0有效
发明人：吴蔚;李新德;陆晓燕;马超 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于交互评价模型的相关滤波跟踪方法，针对单一跟踪器在实际场景中难以应对如目标快速移动、目标所处环境光照变化等多种因素相互结合或随时变换的问题，通过灵活的切换不同的评价模型来应对不同的跟踪场景，有效的解决了单个跟踪器不稳定的问题，同时利用决策级融合方法可以有效的增强跟踪算法的鲁棒性。本发明保留了各个评价模型的跟踪线索，通过自我评价和相互评价机制综合选出可靠的评价模型进行跟踪。本发明中也应用了多尺度变化策略及间隔更新模型方法，提升了跟踪效果。
一种基于交互评价模型相关滤波跟踪方法

[发明专利]一种船只跟踪及文字识别的优化方法及系统-CN202310165341.3在审
发明人：傅清新 -专利权人：杭州数尔安防科技股份有限公司
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种船只跟踪及文字识别的优化方法及系统，涉及人工智能领域，所述方法包括：获得目标海域的目标监测视频，通过检测模型划分得到多个视频片段；提取目标视频片段中的目标图像帧；得到目标船只的目标船只特征并存储至跟踪模型；跟踪模型得到目标实时轨迹；轨迹预测模型得到实时轨迹预测；跟踪采集得到目标船只跟踪信息；文字识别模型分析得到目标船舷号。解决了现有基于目标检测算法进行船只跟踪时存在漏检和误检情况，而模板匹配跟踪存在模板漂移的问题。通过对目标船只实时跟踪得到目标船只跟踪信息，实现了全面、准确跟踪船只的目标，达到了为船只船舷号的识别提供有效的跟踪信息，进而提高船舷号识别效率和准确率的效果。
一种船只跟踪文字识别优化方法系统

[发明专利]模型训练及目标跟踪方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110648666.8在审
发明人：乔磊;李搏 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本公开提供了一种模型训练及目标跟踪方法、装置、电子设备和存储介质，模型训练方法包括：获取不同目标跟踪类别对应的训练样本集，得到至少两个训练样本集；利用至少两个训练样本集中每个样本集，分别对预设的教师模型进行目标跟踪训练，得到至少两个预训练的教师模型；利用预设训练样本，结合至少两个预训练的教师模型和知识蒸馏方式，对预设的学生模型进行目标跟踪训练，得到训练后的学生模型，训练后的学生模型用于进行目标跟踪处理。
模型训练目标跟踪方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种用于目标人物的跟踪方法-CN202211008836.7在审
发明人：张丽;林必贵 -专利权人：常州素问九州医疗科技有限公司
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于目标人物的跟踪方法，属于视觉目标跟踪技术领域，包括：S1、运动模型建立：运动模型主要对目标在视频中的运动轨迹进行建模和估计，生成候选样本的速度与质量直接决定了跟踪系统表现的优劣，S2、特征提取：依据运动模型确定当前帧的目标搜索范围后，接下来需要对候选区域或候选样本进行特征提取，S3、观测模型：根据观测模型的不同，跟踪算法大体上可以分为生成式和判别式跟踪器，生成式模型仅仅使用前景的目标信息来构造跟踪模型本发明在实现对视频目标跟踪的基础上，还可以对患者的特征信息进行多角度提取，且可以同时多个目标进行跟踪。
一种用于目标人物跟踪方法

[发明专利]一种融合卷积神经网络的跟踪方法及系统-CN201610579388.4有效
发明人：林露樾;刘波;肖燕珊 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2016-07-21 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： G06T7/292 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合卷积神经网络的跟踪方法及系统，包括：通过预定的训练集，对卷积神经网络进行预训练得到卷积神经网络的初步模型CNN₁；接收用户输入的带有跟踪目标的视频流，通过初步模型CNN₁对视频流中的跟踪目标进行跟踪，并利用微调技术对初步模型CNN₁的参数进行微调，得到卷积神经网络的最终模型CNN₂；将最终模型CNN₂替换TLD算法中的分类器；接收用户输入的带有跟踪目标的监控视频流，通过带有最终模型CNN₂的TLD算法自动对监控视频流中的跟踪目标进行识别及跟踪；可见，通过对卷积神经网络进行训练生成最终模型CNN₂，能自动从监控视频流中识别跟踪目标，增加用户操作体验。
一种融合卷积神经网络跟踪方法系统

[发明专利]视频小目标跟踪方法和装置-CN202110478239.X有效
发明人：陈震中;郭雨佳 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提出的小目标跟踪方法和装置，包括模型训练阶段、目标跟踪阶段和模型更新阶段。模型训练阶段进行包含自我注意力模块在内的整个跟踪模型中卷积神经网络参数的确定；跟踪阶段依据训练好的模型进行目标位置的持续检测；模型更新阶段是在满足预设条件时，对跟踪模型不同模块的参数进行更新，以保证持续准确鲁棒的跟踪效果本发明结合运动目标多重特征执行目标跟踪过程，具有更高的抗干扰能力和鲁棒性，并且通过卷积神经网络所构建的自我注意力模块，获取每一种特征响应图对应的权重图，将传统的单一融合系数拓展为与响应图大小一致的二维融合系数矩阵(称之为“注意力图”)，使得特征融合更加精准，对不同场景下的跟踪具有更强的适应性。
视频目标跟踪方法装置

[发明专利]一种定日镜机械误差校准的方法-CN201210478297.3无效
发明人：王涛明;马贵鹏;周永福;王泽华;刘晓光;汪腾飞;牛震宇;陆栋;冷贯南;锁兴亚;姚成生 -专利权人：宁夏光合能源科技有限公司
申请日： 2012-11-22 - 公布日： 2013-02-13 - 主分类号： G05D3/12 文献下载
摘要：是基于塔式太阳能集热系统定日镜实时跟踪太阳装置系统的应用，利用摄像机拍摄的图片判断集热器上光斑的位置，光斑的质心位置与指定位置相比较，如有偏差，说明定日镜发生了机械误差，记录此刻太阳的高度角和方位角、形成偏差光斑时定日镜的高度角和方位角以及定日镜支架的高度和相对于定日镜集热器中心点的位置坐标，通过计算模型推算出发生偏差后定日镜的质心点相对于原定日镜质心位置的坐标，将定日镜质心的偏移量，通过坐标系转换转化到集热器质心点的偏移量，建立新的定日镜中心点，并在以此为原点的坐标系下确定集热器指定的位置坐标，以发生机械误差后的定日镜为基准，再次计算发送至该定日镜跟踪并投射光斑的数据，达到高效率跟踪并且投射太阳光斑的目的。
一种定日机械误差校准方法

[发明专利]一种车辆路径跟踪方法、装置、控制器、车辆和介质-CN202110075132.0有效
发明人：张士存;杨泽宇;姜喜民;林蓝;刘东寰 -专利权人：中车青岛四方机车车辆股份有限公司;清华大学
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本申请提供一种车辆路径跟踪方法、装置、控制器、车辆和介质，方法包括：根据车辆状态参数、不确定性参数建立车辆横向动力学模型；建立车辆路径跟踪运动学模型，并根据车辆路径跟踪运动学模型建立路径跟踪伺服等式约束；控制车辆横向动力学模型跟随路径跟踪伺服等式约束，以得到路径跟踪控制器；根据路径跟踪控制器控制车辆跟踪期望路径。本申请提供的该路径跟踪控制器设计简单，对所有车辆动力学参数摄动、外部干扰引起的动力学不确定性具有鲁棒性，可以有效提升车辆路径跟踪的精度，改善用户体验。
一种车辆路径跟踪方法装置控制器介质

[发明专利]基于多假设singer模型的雷达机动交汇目标跟踪方法-CN202110374602.3有效
发明人：雷亚龙;郭艳艳;朱嘉启;李昆仑;吴宝杰;尹照亮 -专利权人：青岛瑞普电气股份有限公司
申请日： 2021-04-08 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多假设singer模型的雷达机动交汇目标跟踪方法，包括以下步骤：S1、目标航迹建立；S2、未处于航迹交叉区的目标采用singer模型进行目标跟踪；对处于航迹交叉区的目标，采用多假设singer模型对交汇目标进行跟踪；S3、通过步骤S2中多假设singer模型的跟踪，实现对目标的准确稳定跟踪。本发明的优点是：1.可减小雷达机动交汇目标跟踪中的跟踪误差，实现更精确的目标跟踪；2.可减小雷达机动交汇目标跟踪中错误跟踪的概率，实现对交汇目标的正确跟踪；3.本发明使用范围广，对雷达系统参数无特殊要求
基于假设 singer 模型雷达机动交汇目标跟踪方法

[发明专利]一种基于神经网络的在线车辆多目标跟踪方法-CN202011425364.6在审
发明人：杨航;陈颖聪;黄坤山;彭文瑜;林玉山 -专利权人：佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院;佛山市广工大数控装备技术发展有限公司
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于神经网络的在线车辆多目标跟踪方法，包括以下步骤：车载相机拍摄图像获取车辆跟踪数据集，并对车辆跟踪数据集作图像增强处理；获取预训练模型并进行微调；采用预训练模型对车辆跟踪数据集进行多次迭代训练，得到训练后的车辆目标检测模型；对车辆目标检测模型进行后帧处理，并为车辆目标检测模型中的目标分配ID并重新调整阈值参数；将重新调整阈值参数后的车辆目标检测模型用于车载摄像头拍摄的图像中，得到跟踪结果；本发明方法实现了在复杂道路场景中对多个目标的鲁棒跟踪，轻量化的模型结构在具备准确性的同时，还能实现实时在线的跟踪效果，可用于先进驾驶辅助系统和自动驾驶等领域。
一种基于神经网络在线车辆多目标跟踪方法

[发明专利]一种异构无人集群编队合围跟踪控制方法及系统-CN202111530445.7在审
发明人：化永朝;董希旺;苏飘逸;于江龙;任章;吕金虎;翁哲鸣;张洪坤 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种异构无人集群编队合围跟踪控制方法及系统。该方法中根据异构无人集群系统宏观运动的状态以及有界的控制输入，确定跟踪‑领导者的运动模型；根据跟踪‑领导者的运动模型、编队‑领导者的状态、通信拓扑关系以及时变输出编队向量，构建分布式时变编队跟踪控制器；根据编队‑领导者的状态以及所述跟随者的状态，构建分布式合围‑跟踪控制器；根据分布式时变编队跟踪控制器以及跟踪‑领导者的运动模型构建编队‑领导者运动模型；根据编队‑领导者运动模型以及分布式合围‑跟踪控制器构建跟随者运动模型；本发明实现存在切换通信拓扑与领导者未知输入的异构无人集群系统的编队‑合围跟踪控制。
一种无人集群编队合围跟踪控制方法系统

[发明专利]一种基于交互多模型的低空机动目标跟踪方法-CN202210572751.5在审
发明人：罗俊海;王芝燕 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G01S13/66 文献下载
摘要：本发明公开一种基于交互多模型的低空机动目标跟踪方法，应用于目标跟踪领域，针对现有交互多模型方法在杂波背景以及复杂机动情况下跟踪精度较低、易发散的问题。本发明通过交互多模型中相邻时间转移概率的差异对转移概率矩阵进行实时调整，并将自适应当前统计模型纳入模型集中以提高跟踪的准确度与适应性，考虑到不同模型的独特性，“因地制宜”地使用不同的滤波器，以更加符合实际低空目标跟踪的需求还设计了一种自适应扩大跟踪门，用调整门限常数的方法调整跟踪门的大小。本发明可实现对低空机动目标进行更精确、更及时的跟踪，具有较好的适应性和估计精度，对复杂机动的目标跟踪具有实际意义。
一种基于交互模型低空机动目标跟踪方法

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