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[发明专利]一种人脸跟踪方法-CN201010237424.1有效
发明人：唐霖;董初宁;姜涛 -专利权人：上海摩比源软件技术有限公司
申请日： 2010-07-27 - 公布日： 2011-02-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开的是一种人脸跟踪方法，包含离线训练方法和在线跟踪方法；离线训练方法包含多层结构人脸模型训练方法和人脸特征点的离线模板训练方法；多层结构人脸模型训练方法为在线跟踪方法提供人脸模型，离线模板训练方法为在线跟踪方法提供人脸特征点离线模板；多层结构人脸模型训练方法包含如下步骤：选取适当的人脸图像作为训练样本；对人脸图像的特征点进行标记；得到基准形状模型；得到全局形状模型；得到局部形状模型。本发明属于生物特征识别技术领域，广泛应用于各种人脸跟踪与比对系统。
一种跟踪方法

[发明专利]一种基于无模型预测的智能车轨迹跟踪控制方法-CN202210982674.0在审
发明人：赵海艳;李光旭;卢星昊;李成;靳英豪 -专利权人：吉林大学
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明适用于车辆轨迹跟踪控制领域，提供了一种基于无模型预测的智能车轨迹跟踪控制方法，将智能车轨迹跟踪控制问题描述成横向的路径跟踪控制与纵向的速度跟踪控制，根据无模型自适应控制方法，利用智能车轨迹跟踪控制系统被控模块的输入输出数据建立动态线性化模型，结合预测控制的优点，给出多步预测方程并通过滚动优化在线计算控制量，设计无模型预测控制器，将前轮转角和速度控制量输入被控模块中实现对期望轨迹在线跟踪控制。本发明可减小与期望轨迹的偏差，快速跟踪期望轨迹，提高控制精度，满足轨迹跟踪的安全性、快速性和舒适性要求。
一种基于模型预测智能轨迹跟踪控制方法

[发明专利]一种基于螺旋视觉‑运动模型的视频跟踪方法-CN201611187227.7有效
发明人：云霄;孙彦景 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2016-12-21 - 公布日： 2018-04-06 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于螺旋视觉‑运动模型的视频跟踪方法，该方法将视频目标跟踪描述为一个类螺旋型过程，设计一个收敛性迭代模型寻求最优跟踪结果以解决这一跟踪难题；为了发挥视觉型跟踪方法与运动型跟踪方法各自的优势，将视觉型跟踪模型与运动型跟踪模型相结合，配合协作，优势互补；将每个迭代过程分为视觉分类、运动估计与风险分析三个学习步骤，并根据各自的表现做出相应修正；整个视频跟踪被设计为一个通过周期性迭代将分别来自于视觉层与运动层上的弱分类器组合成一个强分类器的过程
一种基于螺旋视觉运动模型视频跟踪方法

[发明专利]基于对比学习的无监督视觉目标跟踪方法及系统-CN202010969893.6在审
发明人：朱佳君;马超;徐树公 -专利权人：上海大学
申请日： 2020-09-16 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：一种基于对比学习的无监督视觉目标跟踪方法及系统，包括：训练阶段和测试阶段，训练阶段包括：生成训练数据、构建视觉跟踪模型、设计组合损失函数以及训练模型，在测试阶段将测试的跟踪视频序列输入到训练后的视觉跟踪模型中，即对于每个待测帧，按上一帧预测得到的跟踪框作为中心进行裁剪得到输入图像，结合上一帧以及上一帧的搜索响应，得到待测帧的搜索响应，响应中最大值的位置表示跟踪目标所在位置，并结合所对应的尺度得到最终预测的跟踪框，从而完成该帧中目标的跟踪。本发明不仅能让模型进行无监督训练，还能让模型学到不同数据增强下搜索响应的一致性，从而学到更加鲁棒的无监督表征并显著提高跟踪性能。
基于对比学习监督视觉目标跟踪方法系统

[发明专利]基于联合学习的多目标跟踪与目标重识别系统及方法-CN202210692213.X在审
发明人：叶亮;甄佳玲;陈舒怡;赵炜强;韩帅;孟维晓 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：基于联合学习的多目标跟踪与目标重识别系统及方法，涉及图像识别领域，是为了解决现有多目标跟踪与跨域行人重识别方法存在实时性要求的问题。本发明提出一种基于联合学习的多目标跟踪与目标重识别方法与其硬件系统，该方法通过监控摄像头(和搭载的嵌入式设备)采集并处理视频数据，在多个嵌入式平台上实现多目标跟踪，并在某一嵌入式设备出现感兴趣目标行人时，提取该目标的跟踪模型并将跟踪模型传输到监控中心，监控中心通过有线/无线网络将该跟踪模型发送至其他嵌入式平台。本发明同时提出了改进的多目标跟踪与跨域行人重识别模型，能够大幅减小模型的算法复杂度，提高多目标跟踪与行人重识别方法的实时性。
基于联合学习多目标跟踪目标识别系统方法

[发明专利]一种基于交互式多模型的支持向量机辅助水下机动目标跟踪方法-CN201910640770.5有效
发明人：刘妹琴;张佳欣;张森林;郑荣濠;樊臻 -专利权人：浙江大学
申请日： 2019-07-16 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于交互式多模型的支持向量机辅助水下机动目标跟踪方法，属于水下目标跟踪领域。对于水下目标，由于其运动模式是不固定的，常常会进行机动，因此难以保持跟踪估计滤波器的参数与实际情况一致，进而导致跟踪误差在目标发生机动时大幅上升，跟踪效果恶化，甚至可能导致跟踪误差发散，从而跟丢目标。针对这一问题，本发明所提出的方法利用支持向量机对目标当前的运动模式进行判断，并根据分类结果对交互多模型算法中的各运动模型条件模型概率进行修正，使交互多模型算法可以快速地对目标的运动模式切换做出反应，降低了跟踪误差、保证了跟踪的收敛性。因此，本发明对解决水下机动目标跟踪问题具有重要的现实意义。
一种基于交互式模型支持向量辅助水下机动目标跟踪方法

[发明专利]一种基于交并比引导孪生网络的目标跟踪方法-CN202011476028.4有效
发明人：周丽芳;何宇;李伟生;熊超 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于交并比(Intersection‑over‑Union,IoU)引导孪生网络的目标跟踪方法，属于目标跟踪领域。其中所述方法包括以下步骤：将数据进行预处理并作为训练数据集；以SiamRPN目标跟踪方法为基础模型，为了增强跟踪模型的鲁棒性，本发明设计了一个预测IoU的孪生网络跟踪框架，从而提升了模型的分类分支与回归分支的相关性；为了提高跟踪的定位精度，本发明提出了一个IoU引导定位的跟踪算法；然后通过随机梯度下降优化算法迭代训练；最后使用训练好的IoU引导孪生网络进行目标跟踪。在增加少量的参数及计算量的情况下，本发明有效的预测了回归后的锚框(Anchor)与目标的交并比，从而增强了模型的定位精度，并提升了模型跟踪的鲁棒性。
一种基于交并引导孪生网络目标跟踪方法

[发明专利]一种目标跟踪方法、装置、设备及存储介质-CN202011552320.X在审
发明人：谢宗生;徐永燊;刘玉珠 -专利权人：广州慧睿思通人工智能技术有限公司;广州慧睿思通科技股份有限公司
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本公开涉及一种目标跟踪方法、装置、设备及存储介质，该方法包括；获取视频帧图像；将所述视频帧图像输入至目标检测跟踪模型中；通过所述目标检测跟踪模型提取所述视频帧图像的特征信息，并根据所述视频帧图像的特征信息识别目标以及所述目标的特征信息；根据所述目标的特征信息，对所述目标进行跟踪。本公开用以降低目标跟踪模型的复杂度，提高目标的跟踪效率。
一种目标跟踪方法装置设备存储介质

[发明专利]GNSS/INS深组合中辅助信息延迟影响的评估方法-CN201510255837.5有效
发明人：张提升;章红平;张鹏辉;班亚龙;牛小骥 -专利权人：武汉大学
申请日： 2015-05-19 - 公布日： 2015-08-12 - 主分类号： G01S19/23 文献下载
摘要：本发明提出一种GNSS/INS深组合中辅助信息延迟影响的评估方法，包括：步骤1，根据INS辅助跟踪环的原理结构构建拉氏域的INS辅助跟踪环数学模型；步骤2，根据INS辅助跟踪环数学模型，建立INS辅助延迟与环路跟踪误差间的误差传递模型；步骤3，将误差传递模型变换至时域，采用瞬态响应分析法模拟INS辅助跟踪环在动态激励信号下，INS辅助延迟带来的环路跟踪误差的变化。本发明可用于种评估辅助信息延迟误差对INS辅助GNSS跟踪环性能的影响，从而用于指导GNSS/INS深组合系统研制时的实时性设计及跟踪环优化。
gnss ins 组合辅助信息延迟影响评估方法

[实用新型]一种用于生产热水的太阳能利用系统-CN202223410147.7有效
发明人：罗载任;冉瑞琼;王海勇;王振;彭文彬;尚宝虎 -专利权人：玟能（成都）科技有限公司
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： F24S60/30 文献下载
摘要：本实用新型属于太阳能利用技术领域，提供了一种用于生产热水的太阳能利用系统，包括自动跟踪聚光装置，能够跟踪太阳并聚光；室外加热集热装置，其设置于自动跟踪聚光装置的上方，且能够转化和吸收由自动跟踪聚光装置汇聚的阳光的热能以加热传热介质；传热装置和集热储热装置，传热装置连接于室外加热集热装置和集热储热装置，传热装置将室外加热集热装置中加热后的传热介质转移至集热储热装置进行热交换；集热储热装置能够吸收并储存从室外加热集热装置转移来的传热介质中的热能；室内热应用装置，其连接于集热储热装置，以应用热能；控制装置，其连接于自动跟踪聚光装置、室外加热集热装置、传热装置、集热储热装置和室内热应用装置。
一种用于生产热水太阳能利用系统

[发明专利]基于深度学习的高精度底跟踪方法-CN202110449813.9在审
发明人：罗孝文;秦晓铭;吴自银;尚继宏;李守军;赵荻能;周洁琼;陈小伦 -专利权人：自然资源部第二海洋研究所
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的高精度底跟踪方法，涉及声呐信号处理技术领域，具体步骤包括如下：构建训练数据集；对所述训练数据集进行几何变换增强，得到最终训练数据集；将一维残差卷积模块结合现有图像语义分割模型，构建语义分割底跟踪模型；将所述最终训练数据集输入所述语义分割底跟踪模型中进行训练，得到训练完成的语义分割底跟踪模型；将实测数据输入所述训练完成的语义分割底跟踪模型中，输出语义标签进而确定海底点。本发明创新性的将底跟踪转换为基于一维数据的二分类语义分割任务，使得底跟踪结果更精确且具有良好的抗噪性能。
基于深度学习高精度跟踪方法

[发明专利]一种基于TLD与轮廓编码的疲劳驾驶监控的方法-CN201610150085.0在审
发明人：罗笑南;孟思明 -专利权人：中山大学
申请日： 2016-03-16 - 公布日： 2016-08-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于TLD与轮廓编码的疲劳驾驶监控的方法，包括如下步骤：选定需要监控的人脸及人脸区域；由跟踪核心模型对其进行实时跟踪，并将跟踪得到的目标区域输出；由跟踪核心模型跟踪得到的人脸目标区域使用识别核心模型对其进行疲劳识别，并输出疲劳程度阈值；由识别模型输出的疲劳程度阈值结果进行疲劳程度判断，并输出最终的疲劳结果。在本发明实施例中，模型在连续的长时间跟踪过程中能够有效地检测出人脸出现疲劳状态的过程，可以为疲劳监控提供一定的理论指导。
一种基于 tld 轮廓编码疲劳驾驶监控方法

[发明专利]一种基于预测值的量测转换序贯滤波机动目标跟踪方法-CN201810364436.7有效
发明人：程婷;彭瀚;苏洋;陆晓莹;魏雪娇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-04-23 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预测值的量测转换序贯滤波机动目标跟踪方法，涉及雷达目标跟踪领域，主要针对机动目标跟踪情况下的多普勒雷达跟踪领域。本发明在交互多模型算法的框架下结合基于预测值的序贯滤波方法实现目标跟踪。其中，模型概率由位置模型概率和多普勒模型概率共同决定，提高了模型概率估计的准确性；同时，基于预测值的量测转换，消除了量测转换误差统计特性与量测值之间的相关性。该算法是一种有效的可同时处理多普勒量测的机动目标跟踪算法。
一种基于预测转换滤波机动目标跟踪方法

[发明专利]一种基于SSD算法的目标跟踪方法及系统-CN201811429135.4在审
发明人：唐建宇;叶雪军;严辉;周静 -专利权人：湖北经济学院
申请日： 2018-11-27 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SSD算法的目标跟踪方法及系统，方法包括：S1、目标跟踪开始时，将被跟踪目标所在区域的图像块送入SSD算法模块所建立的当前在线模型中，检测出目标类型；S2、目标跟踪开始后，获得每一帧时，通过SSD算法模块检测出目标所在的位置，同时将该帧图片信息存储到跟踪实时存储图形库中；S3、根据跟踪实时存储图形库对当前在线模型进行训练，得到新的在线模型；S4、当跟踪实时存储图形库中的图像数量达到预先设定的阈值时，将新的在线模型替换当前在线模型，同时清空跟踪实时存储图形库；S5、重复步骤S2‑S4，直到跟踪过程结束为止。本发明所提供的方法及系统，充分利用SSD算法在目标外观建模方面的优良性能，获得了较为鲁棒的目标跟踪效果。
目标跟踪在线模型实时存储图形库跟踪被跟踪目标过程结束模块检测目标类型目标外观所在区域图片信息优良性能图像块阈值时建模鲁棒清空帧时替换送入存储图像检测重复

[发明专利]一种基于道路网的机动目标跟踪算法-CN201710733777.2有效
发明人：解梅;苏星霖;叶茂权;秦方 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-08-24 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于道路网的机动目标跟踪算法，借助先验道路信息库，给出一种利用道路信息实现的跟踪算法模型自适应策略，采用变结构的多模型方法实现地面多机动目标跟踪，可以提高机动目标跟踪的状态估计精度，降低目标跟丢率，同时避免固定多模型算法采用过多模型带来的计算负担，大大减少运行时间，本方案在地面目标跟踪问题上有其实用价值。
一种基于道路网机动目标跟踪算法