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[发明专利]一种监控视频的多目标跟踪方法及系统-CN202210220010.0在审
发明人：丁萌;周嘉麒;曹云峰;魏丽 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明提供了一种监控视频的多目标跟踪方法及系统，涉及计算机视觉技术与民航交通运输工程技术领域，获取待跟踪实时监控视频；将待跟踪实时监控视频进行分帧处理，得到待跟踪视频帧序列；将待跟踪视频帧序列输入到多目标识别模型，得到目标信息组序列；根据目标信息组序列，利用Kalman滤波算法和多目标跟踪模型确定待跟踪实时监控视频中多个目标的跟踪轨迹；通过对YOLOv4神经网络和DeepSORT神经网络进行改进并训练得到，多目标识别模型和多目标跟踪模型，能够自动确定待跟踪实时监控视频中多个目标的跟踪轨迹，提高了视频监视的智能化水平。
一种监控视频多目标跟踪方法系统

[发明专利]一种基于连续最小能量表观模型的多目标跟踪方法-CN201410197133.2在审
发明人：朱松豪;孙伟;李向向;陈玲玲 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2014-05-09 - 公布日： 2014-08-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于连续最小能量表观模型的多目标跟踪方法。本发明所述方法包括以下步骤：利用观测模型、表观模型、运动模型、互斥模型、轨迹维持模型及轨迹修正模型构建一个目标函数；利用梯度下降法对构建的目标函数求解，以得到各时刻跟踪目标的近似最小能量，及对应的多目标个数和状态；采用基于最小能量的智能探测方法，得到平滑、连续的跟踪轨迹。本发明基于连续最小能量表观模型的多目标跟踪方法能够在存在杂波、虚警、漏检的复杂场景中实现多目标的正确关联，得到稳定、持续的跟踪轨迹。
一种基于连续最小能量表观模型多目标跟踪方法

[发明专利]一种基于高秩特征和位置注意力的双模态视觉跟踪方法-CN202111346472.9在审
发明人：王福田;杨岚岚;李成龙;汤进;罗斌 -专利权人：安徽大学
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开一种基于高秩特征和位置注意力的双模态视觉跟踪方法，提供一种基于高秩特征和位置注意力的双模态视觉跟踪方法，通过在主干网络中引入目标位置注意力模块来关注目标位置信息，并利用高秩指导模块关注重要的通道并指导可见光和热红外特征图的融合，进一步提高目标跟踪的效果，可根据目标结果的成功与否来判断是否更新网络模型。
一种基于特征位置注意力双模视觉跟踪方法

[发明专利]一种改进权值的变结构多模型机动目标跟踪方法-CN201610374537.3有效
发明人：曹运合;闫浩;栾苏珍;彭志刚;周生华;吴文华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-05-31 - 公布日： 2018-08-21 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：本发明属于机动目标跟踪领域，公开了一种改进权值的变结构多模型机动目标跟踪方法，包括：初始化雷达观测值，得到初始状态向量和初始协方差矩阵；选择初始角速度，确定运动模型的状态转移矩阵；进行多模型滤波得到状态估计向量和估计协方差矩阵，同时也得到多模型的权值；利用变结构和图论的思想，通过多模型的权值对角速度即多模型结构进行调整，直至跟踪完成。本发明跟踪性能好、计算量小，可用于对高速强机动目标的跟踪。
一种改进结构模型机动目标跟踪方法

[发明专利]目标再识别方法和装置-CN201611265859.0有效
发明人：唐矗;孙晓路 -专利权人：纳恩博（北京）科技有限公司
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取跟踪目标以及跟踪目标的图像区域；从跟踪目标的图像区域中提取特征信息，并根据特征信息构造特征模型；根据当前帧图像的跟踪结果的可信度确定跟踪目标的跟踪状态，其中，跟踪结果的可信度由当前帧图像预设区域的特征信息与特征模型的相似度确定；在根据跟踪状态确定跟踪目标未丢失的情况下，根据当前帧图像的跟踪结果更新特征模型。本发明解决了现有跟踪技术中跟踪目标的再识别技术鲁棒性差的技术问题。
目标识别方法装置

[发明专利]热模式结合自适应跳变算法的超密集网络攻击预测方法-CN202010144789.3有效
发明人：张华;易丹;刘永旭;张士刚 -专利权人：广州铁路职业技术学院(广州铁路机械学校)
申请日： 2020-03-04 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： H04W12/121 文献下载
摘要：本发明具体公开了热模式结合自适应跳变算法的超密集网络攻击预测方法，包括以下步骤：S1:构建热模式分析系统模型；S2：在热模式分析系统模型中，采用移动用户设备ui所覆盖的距离作为跟踪能量模式的标准，对移动用户设备ui的整个轨迹进行所有值的比较之后，绘制能量模式；S3:跟踪目标移动用户设备ui的能量模式，确定移动用户设备ui最大能量或功率耗散点，找出最不安全的可能位置；S4：在热模式分析的基础上引入网络自适应跳变算法，采用网络威胁感知和跳变策略方式知道网络跳变机制的选择
模式结合自适应算法密集网络攻击预测方法

[发明专利]一种基于复杂背景下的时空信息一体化智能跟踪方法-CN202010505626.3在审
发明人：李权;孙景峰;宁瑞芳;陈永辉 -专利权人：西安羚控电子科技有限公司
申请日： 2020-06-05 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于复杂背景下的时空信息一体化智能跟踪方法，具体包括如下步骤：步骤1，训练检测跟踪网络，获得检测模型和跟踪模型；步骤2，获取当前帧图像，利用检测模型对当前帧图像进行目标检测；步骤3，将步骤2检测到的所有目标进行数据关联，确认目标；步骤4，将数据关联后的目标信息输入跟踪模块；步骤5，跟踪模块通过LSTM模型中的记忆学习将目标回归到准确的位置；步骤6，根据跟踪结果输出当前帧图像中目标的运动信息本发明解决了现有跟踪方法在目标丢失后难以重新捕跟踪的问题。
一种基于复杂背景时空信息一体化智能跟踪方法

[发明专利]一种自适应自纠正的目标跟踪方法-CN201710354666.0有效
发明人：王高峰;卫保国;高涛 -专利权人：贵州宇鹏科技有限责任公司
申请日： 2017-05-18 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本发明公开一种自适应自纠正的目标跟踪方法，该方法是将目标跟踪中的干扰因素分为环境因素和目标本身因素，根据分类的干扰因素分别提出静态外观模型和自适应外观模型，再对静态外观模型和自适应外观模型进行去噪然后将其融合，最后通过自纠正的跟踪框架以提高跟踪的准确性，它包括静态模块、自适应模块、去噪模块及目标跟踪算法模块；本发明解决在长期跟踪过程中由于环境和目标变化导致的跟踪丢失问题，并在此基础上提出了能够自纠正的跟踪框架
一种自适应纠正目标跟踪方法

[发明专利]一种基于卡尔曼序惯算法的目标跟踪滤波方法-CN202011576840.4在审
发明人：唐鸣;刘长江;马理想 -专利权人：南京国睿防务系统有限公司
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G01S13/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卡尔曼序惯算法的目标跟踪滤波方法，包括以下步骤，步骤1，根据目标运动特性生成模型，可建立高速、高机动模型，包括以下几种目标运动模型：匀加速模型，常速模型，匀转速模型，匀转速模型，当前统计模型步骤2，选用测量坐标系作为跟踪滤波坐标系，对距离R、方位A、俯仰E分别进行卡尔曼滤波，选用AGX模型作为目标运动模型；步骤3，根据理论航迹和滤波生成后的航迹进行比对，对跟踪滤波效果进行计算评估。提高了对高速、高机动目标跟踪的稳定准确性；提高了对各型雷达的适配性，对动态调整的目标跟踪数据率具体较强的适应性。
一种基于卡尔曼序惯算法目标跟踪滤波方法

[发明专利]基于后验概率的变结构交互多模型雷达机动目标跟踪方法-CN201610257082.7有效
发明人：曹运合;闫浩;吴文华;刘宏伟;苏洪涛 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-04-24 - 公布日： 2018-08-21 - 主分类号： G01S13/66 文献下载
摘要：本发明属于雷达机动目标跟踪领域，公开了一种基于后验概率的变结构交互多模型雷达机动目标跟踪方法，包括：初始化雷达观测值，得到初始状态向量和初始协方差矩阵；选择初始角速度，确定运动模型的状态转移矩阵；由运动模型的个数假定初始先验概率和初始模型概率转移矩阵；进行交互多模型滤波得到状态估计向量和估计协方差矩阵，同时也得到模型的后验概率；利用变结构和图论的思想，通过模型的后验概率对角速度即多模型结构进行调整；通过模型的后验概率对模型概率转移矩阵进行调整，直至跟踪完成本发明跟踪性能好、计算量小，可用于对高速强机动目标的跟踪。
基于概率结构交互模型雷达机动目标跟踪方法

[其他]机械式太阳能集热器群体跟踪机构-CN85202627无效
发明人：金福生 -专利权人：湖北省纺织工业太阳能技术开发服务中心
申请日： 1985-06-28 - 公布日： 1986-05-28 - 主分类号： F24J2/38 文献下载
摘要：机械式太阳能集热器群体跟踪机构，主要由跟踪传动系统和跟踪控制箱两部分组成。传动系统通过钢丝绳将由偏心重锤势能产生的拉力矩传给跟踪控制箱，跟踪机箱内的齿轮、棘轮、摆杆、调节销用来控制调节整个系统的能量释放，使集热器能准确、平稳地跟踪太阳同步运行。一套跟踪设备只需投资2000元左右，便能控制50台200米2左右的太阳能集热器跟踪太阳。
机械式太阳能集热器群体跟踪机构

[发明专利]一种遥感视频目标跟踪方法及系统-CN201910562391.9在审
发明人：毕福昆;韩健鸿;雷明阳;田雨萌;孙嘉怡 -专利权人：北方工业大学
申请日： 2019-06-26 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种遥感视频目标跟踪方法及系统，该方法包括：对当前帧的遥感视频图像进行采样，获得多个负样本；基于每个负样本分别对应的价值对负样本进行筛选，获得多个负样本中的难例样本；将每个难例样本分别输入目标跟踪模型，获得目标跟踪模型输出的每个难例样本对应的二维向量；根据每个难例样本对应的二维向量，获得当前帧的遥感视频图像的目标跟踪位置；基于难例样本对目标跟踪模型进行训练，采用训练后获得的目标跟踪模型对下一帧所述遥感视频图像进行目标跟踪本发明实施例提供的遥感视频目标跟踪方法，采用将每次跟踪获得的难例样本对目标跟踪模型进行训练，增加目标与典型易混目标的区分能力，有效的提高了跟踪的精准度和时效性。
目标跟踪样本遥感负样本视频目标跟踪视频图像二维向量跟踪目标跟踪位置输入目标精准度时效性采样筛选输出

[发明专利]一种复杂战场上的目标识别及跟踪方法、装置及系统-CN202310183454.6在审
发明人：毕建权;杨朝红;邱晓波;张国辉;田相轩;金丽亚;王璇;陈波;王远;刑程 -专利权人：中国人民解放军陆军装甲兵学院
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种复杂战场上的目标识别及跟踪方法、装置及系统，所述方法包括：采集包含目标对象的第一图像集，所述第一图像集中的第一图像的类型不同；对所述第一图像集进行去模糊、去噪处理，形成第二图像集；对所述第二图像集进行图像融合处理，形成融合图像；构建用于识别图像中的目标对象并进行跟踪标记的目标跟踪算法模型，所述目标跟踪算法模型以单阶段目标检测模型为基础，至少通过调整所述单阶段目标检测模型中特征提取模块及池化层的位置以及卷积层的数量得到；将所述融合图像输入至所述目标跟踪算法模型中，以基于所述目标跟踪算法模型得到关于所述目标对象的识别及跟踪结果。
一种复杂战场目标识别跟踪方法装置系统

[发明专利]一种AGV的轨迹跟踪方法及AGV-CN202211627008.1在审
发明人：李欣;张树房;徐丰娟;孙金菊;周德强;高星;王俊石 -专利权人：华晟智能自动化装备有限公司
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及移动机器人运动控制领域，具体涉及一种AGV的轨迹跟踪方法及AGV。该方法建立AGV的运动学模型；基于建立的所述AGV的运动学模型构造AGV状态量误差模型；基于所述AGV状态量误差模型，构造CLQR控制器；计算AGV的轨迹跟踪精度，并反馈至所述AGV状态量误差模型；其中本发明提供的AGV的轨迹跟踪方法及AGV，基于误差建立AGV的跟踪控制模型构造LQR轨迹跟踪控制器，根据混沌系统获取LQR控制器的矩阵参数，保证AGV在轨迹跟踪中具有较高的跟踪精度，保证AGV的工作可靠性
一种 agv 轨迹跟踪方法

[发明专利]一种鲁棒的基于深度学习的连续情绪跟踪方法-CN201710043727.1有效
发明人：郭清沛;陈辉;姚乃明;王宏安 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2017-01-19 - 公布日： 2019-12-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种鲁棒的基于深度学习的连续情绪跟踪方法，其步骤为：1)构建训练样本并训练归一化模型和连续情绪跟踪模型；2)获取表情图像并进行预处理，将预处理完成的表情图像送到训练好的归一化模型，得到标准光照和标准头部姿态的表情图片；3)将归一化后的标准图像作为连续情绪跟踪模型的输入，连续情绪跟踪模型自动提取输入表情相关的特征并根据时序信息产生当前帧的跟踪结果；重复步骤2)‑3)直至完成整个连续情绪跟踪流程。本发明采用基于深度学习的方法构建情绪识别模型实现连续情绪跟踪和预测，能够对光照和姿态变化具有鲁棒性，而且能够充分利用表情表达的时序信息，基于历史情绪特征更稳定地跟踪当前用户的情绪。
一种基于深度学习连续情绪跟踪方法