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[发明专利]一种运动目标跟踪方法及运动目标跟踪装置-CN202010080779.8在审
发明人：王晓君;张丽 -专利权人：河北科技大学
申请日： 2020-02-05 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本申请提供了一种运动目标跟踪方法及运动目标跟踪装置，属于监控技术领域，包括：基于fDSST算法对实时输入的连续帧图像中的运动目标进行跟踪；在对上述运动目标进行跟踪的过程中，监测上述运动目标是否被遮挡；若上述运动目标被遮挡，则基于粒子滤波算法对实时输入的连续帧图像中的运动目标进行跟踪；若上述运动目标未被遮挡，则执行上述基于fDSST算法对实时输入的连续帧图像中的运动目标进行跟踪的步骤。本申请在运动目标为被遮挡或未被遮挡的情况下，通过不同的算法对运动目标进行跟踪，降低了对运动目标跟踪时丢失运动目标的可能性。
一种运动目标跟踪方法装置

[发明专利]运动目标检测与跟踪系统-CN201210583625.6在审
发明人：屈景春;吴军 -专利权人：重庆凯泽科技有限公司
申请日： 2012-12-28 - 公布日： 2014-07-02 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种运动目标检测与跟踪系统，a．背景提取；b．运动点团提取和背景更新；c.兴趣区提取；d.运动点团的位置提取；e.运动跟踪。本发明的运动目标检测与跟踪系统，背景提取采用改进的基于均值的背景提取算法；背景提取同时提取兴趣区；运动点团提取采用欧氏距离背景差法；阴影处理使用改进的基于RGB空间的阴影处理算法；运动点团位置提取采用改进的线段编码算法；运动跟踪采用基于预测的运动跟踪算法。
运动目标检测跟踪系统

[发明专利]一种基于视频的行人人脸检测与跟踪算法-CN200810025611.6无效
发明人：马争鸣;丁晓宇;袁红梅 -专利权人：中山大学
申请日： 2008-01-04 - 公布日： 2008-07-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出一种利用运动物体检测和运动物体跟踪的算法进行视频的行人人脸检测与跟踪，属于模式识别技术领域。本发明由基于运动物体检测的行人人脸检测算法与基于运动物体跟踪的行人人脸跟踪算法两大部分组成。本发明提出一种基于运动物体检测的行人人脸检测算法。这种算法首先利用运动分析的方法检测行人，然后计算人体重心并根据人体重心确定人脸区域，最后利用肤色模型和模板匹配的方法在人脸区域中检测人脸。本发明提出一种基于运动物体跟踪的行人人脸跟踪算法。这种算法通过跟踪行人来跟踪行人的人脸，从而有效地避免了行人人脸的摆动、转动、表情、遮挡等因素对人脸跟踪的影响。
一种基于视频行人检测跟踪算法

[发明专利]视频运动目标检测和跟踪的混合算法-CN201710216663.0在审
发明人：郑浩;刘建芳;马丽;邢立国;李文坚 -专利权人：平顶山学院
申请日： 2017-03-25 - 公布日： 2017-08-04 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明提供一种视频运动目标检测和跟踪的混合算法。所述视频运动目标检测和跟踪的混合算法综合使用均值漂移算法和颜色直方图算法，运用均值漂移算法进行特征匹配保持跟踪的稳定性和精度，运用颜色直方图算法对目标的颜色分布和动态视频和图像的旋转保证观察角度的适应性与相关技术相比，本发明提供的视频运动目标检测和跟踪的混合算法结合了均值偏移算法能够保持跟踪的精度和稳定性和颜色直方图使动态视频图像的旋转和观察的变化具有良好的适应性的优点，更有效地对运动目标进行跟踪。
视频运动目标检测跟踪混合算法

[发明专利]一种目标跟踪方法及目标跟踪设备-CN201910244894.1在审
发明人：曹黎俊;李翰;陈文林 -专利权人：中科智感科技（湖南）有限公司
申请日： 2019-03-28 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种目标跟踪方法及目标跟踪设备，用于提高目标跟踪的处理效率。目标跟踪方法包括：获取目标的输入图像；根据傅里叶分析算法对输入图像进行运动模糊检测，得到运动模糊结果；根据运动模糊结果，利用基于粒子滤波框架跟踪算法得到目标的运动模型；根据运动模型对目标进行跟踪。
目标跟踪运动模糊目标跟踪设备输入图像运动模型算法傅里叶分析处理效率获取目标框架跟踪粒子滤波跟踪检测

[实用新型]一种反无人机探测跟踪干扰系统-CN201921365816.9有效
发明人：董刚;霞成文;高享林;黄渊胜 -专利权人：深圳耐杰电子技术有限公司
申请日： 2019-08-21 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G01S7/38 文献下载
摘要：本实用新型提供一种反无人机探测跟踪干扰系统，包括探测雷达、光电跟踪系统、无人机干扰器和云台；光电跟踪系统包括运动检测算法模块、相关滤波目标跟踪算法模块、深度学习目标检测算法模块和深度学习目标跟踪算法模块；探测雷达与所述光电跟踪系统通讯连接；光电跟踪系统与所述云台通讯连接。该反无人机探测跟踪干扰系统，当目标距离较远，深度学习目标检测算法模块提取不到目标特征，用运动检测算法模块来进行目标检测；当目标距离较远，深度学习目标跟踪算法模块提取不到目标特征的情况下，采用相关滤波目标跟踪算法模块来进行目标跟踪；采用相关滤波目标跟踪算法模块的数据解决深度学习目标跟踪算法模块不能提供置信度的问题。
一种无人机探测跟踪干扰系统

[发明专利]攻击车云台准确跟踪方法-CN201711369708.4在审
发明人：王小平;王晓光;孙浩水;戴聪;王传奇 -专利权人：中国人民解放军空军工程大学
申请日： 2017-12-19 - 公布日： 2018-06-05 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种攻击车云台准确跟踪方法，用于解决现有无人车跟踪方法跟踪精度差的技术问题。技术方案是在攻击车云台上加装摄像头，采用相关滤波器的分类尺度空间跟踪器(DSST，discriminative scale space tracker)，即将传统的KCF算法整合到粒子滤波框架中，运动目标的运动状态采用实时预测的方法，对于只能跟踪固定的尺度运动目标的KCF算法，将DSST算法融入其中，进行尺度估计。在对变尺度目标进行精确跟踪的同时，目标的检测与识别算法的硬件基于SDP和FPGA。本发明利用DSST算法改进KCF算法，可以对变尺度的物体进行跟踪，有效地提升了攻击车的跟踪目标能力，跟踪精度好。
跟踪算法攻击变尺度云台滤波器摄像头尺度估计尺度运动分类尺度跟踪目标粒子滤波实时预测算法改进算法整合运动目标运动状态传统的跟踪器固定的无人车有效地加装检测融入

[发明专利]一种固定位监控图像中指定物品实时跟踪方法-CN201510502775.3有效
发明人：李士进;朱海晨;王声特;练海晨;郝立;华聚良 -专利权人：河海大学
申请日： 2015-08-14 - 公布日： 2018-03-13 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本发明涉及一种固定位监控图像中指定物品实时跟踪方法，针对原始分布场跟踪算法容易被静态相似物体干扰的问题，提出了结合运动区域检测的分布场跟踪算法，提高了在背景相似的复杂情况下分布场跟踪算法的准确性；而且为了避免在搜索过程中分布场跟踪算法陷入局部最优，加入了动态位置预测机制，利用目标上一帧运动位移信息和过去运动信息，通过递推运算估计目标位置，再对目标进行梯度搜索，有效地提高了跟踪算法的准确性和实时性；不仅如此，由于视频中景深的影响，目标大小会发生变化，固定跟踪框的大小将影响跟踪算法的准确率，对此，提出了结合背景像素点信息的跟踪框自适应调节方法，提高跟踪算法的准确性。
一种固定监控图像指定物品实时跟踪方法

[发明专利]一种液体中气泡的轨迹跟踪与检验方法-CN202310236688.2在审
发明人：王淑娟;沈继红;王淼;罗洪亮;乔守旭;戴运桃;刘佳奇 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明提供一种液体中气泡的轨迹跟踪与检验方法，步骤一：获取气泡流数据；步骤二：训练YOLOv5检测算法模型；步骤三：训练DeepSort跟踪算法模型；步骤四：获得跟踪轨迹；基于YOLOv5算法训练所得检测模型，结合DeepSort算法训练所得跟踪模型，对气泡流数据进行跟踪，得到跟踪轨迹；步骤五：利用相似度指标，提升算法性能；本发明对液体中的运动气泡，运用基于目标检测算法的多目标跟踪算法，考虑目标外观及运动信息，实现对形状可能发生改变的气泡进行持续跟踪。此外，以轨迹相似度作为检验指标，优化多目标跟踪算法，得到一个跟踪性能更好的算法模型，为后续研究提供具有可靠性的轨迹数据。
一种液体气泡轨迹跟踪检验方法

[发明专利]一种运动信息辅助的视觉单目标跟踪方法-CN202211532172.4在审
发明人：卢湖川;张鹏宇;王栋 -专利权人：大连理工大学;大连理工大学宁波研究院;大连维视科技有限公司
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明属于机器学习、视觉目标跟踪领域，提供了一种运动信息辅助的视觉单目标跟踪方法。本发明分别对跟踪过程中的相机运动和目标运动进行建模。对于相机运动建模方法，本发明使用特征点匹配算法计算出相邻帧间变换矩阵，并给出由相机运动导致的目标偏移量。对于目标运动建模方法，本发明使用卷积‑长短时记忆网络通过目标历史运动信息，估计目标未来的速度和位置。本发明在引入运动信息进行辅助跟踪后，可以显著提高跟踪算法应对光照变化，遮挡等挑战的能力，提升跟踪算法鲁棒性，并且具有较低的计算量，能够达到实时跟踪需求。
一种运动信息辅助视觉目标跟踪方法

[发明专利]跟踪算法的精度检测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910205057.8有效
发明人：徐棨森 -专利权人：深圳市速腾聚创科技有限公司
申请日： 2019-03-18 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/776 文献下载
摘要：本申请涉及一种跟踪算法的精度检测方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取至少一个目标障碍物的跟踪特征值，所述跟踪特征值为根据跟踪算法计算得到的；所述跟踪特征值包括跟踪速度值和跟踪加速度值中至少一种；获取运动物体的运动特征值，将所述运动特征值作为所述至少一个目标障碍物的跟踪特征值的参考值；计算所述至少一个跟踪特征值和所述参考值的差值，根据所述差值确定所述跟踪算法的精度。采用将运动物体的运动特征值作为跟踪特征值的参考值，且将至少一个目标障碍物的跟踪特征值作为检测样本，保证了精度检测的准确性，实现了对跟踪算法的精度的有效检测。
跟踪算法精度检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于相关滤波框架的动态背景下目标跟踪方法及系统-CN202210922551.8在审
发明人：刘升;曲文峰 -专利权人：西安奇维科技有限公司
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：一种基于相关滤波框架的动态背景下目标跟踪方法及系统，属于图像目标跟踪技术领域，其特征在于：将相关滤波跟踪算法与角点检测、稀疏光流估计、随机抽样一致及卡尔曼滤波算法相结合，对视频帧中的目标像素位移分解为目标与背景的相对运动和背景运动，并分别进行估计和建模，实现动态背景下目标的稳定跟踪。本发明所述目标跟踪方法及系统，将相关滤波跟踪算法与角点检测、稀疏光流估计、随机抽样一致及卡尔曼滤波算法相结合，对视频帧中的目标像素位移分解为目标与背景的相对运动和背景运动，并分别进行估计和建模，实现动态背景下目标的稳定跟踪，可有效的提升动态背景下小目标跟踪的鲁棒性和精度，拓展了目标跟踪算法的适用范围。
一种基于相关滤波框架动态背景目标跟踪方法系统

[发明专利]临近空间高速机动目标机动突变的跟踪算法-CN202010089368.5有效
发明人：邹昕光;周荻;李君龙;蔡明春;陈晓波;曹颖 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2020-02-12 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：临近空间高速机动目标机动突变的跟踪算法，属于临近空间高速机动目标跟踪技术领域，本发明为解决现有技术对目标运动的跟踪算法不合理的问题。本发明所述跟踪算法的具体过程为：建立坐标系，并建立坐标转换矩阵；建立临近空间高速机动目标的运动方程；建立临近空间高速机动目标的非线性机动模型；构建IMM跟踪滤波器，实现IMM跟踪滤波器对临近空间高速机动目标的跟踪滤波本发明用于对目标的运动状态进行估计。
临近空间高速机动目标突变跟踪算法

[发明专利]一种基于运动算法的自动跟随载物车的控制系统及方法-CN201910997269.4在审
发明人：吴丽华;蒋亚文 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2019-10-21 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G05D1/12 文献下载
摘要：一种基于运动算法的自动跟随载物车的控制系统及方法，属于自动跟踪方法。现有的自动跟踪方法还存在着易受干扰、跟踪准确性差等缺陷，被跟随者还需携带信号接收器。一种基于运动算法的自动跟随载物车的控制方法，建立全局运动模型并求解运动模型矩阵中的未知参数；利用求得的模型对当前帧图像进行运动补偿，使背景静态化；求出差分图像提取运动目标；经过图像处理手段，得到完整的运动目标区域；对运动目标和背景进行阈值分割；利用运动目标跟踪算法结合卡尔曼滤波算法的方法，载物车随着运动目标的运动进行调节，以准确跟随运动目标。本发明根据运动目标质心的运动情况来跟踪运动目标，且既能实现复杂环境下对目标的自动跟踪，又能彻底解放人们的双手，提高工作效率。
一种基于运动算法自动跟随载物车控制系统方法

[发明专利]一种基于模糊逻辑的并行IMM机动目标跟踪方法-CN202310178266.4在审
发明人：索继东;于淼;张金聪 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G05D1/12 文献下载
摘要：本发明一种基于模糊逻辑的并行IMM机动目标跟踪方法，包括以下步骤：根据IMM算法中模型切换时模型转移概率的特点，设置模糊控制规则；利用IMM算法采集运动目标的当前模型信息，加快运动模型响应速度；利用AIMM算法采集运动目标的过去模型信息，提升运动模型未发生运动状态改变时的跟踪精度；根据模糊逻辑方法确定的模糊控制规则，通过模糊控制处理IMM算法和AIMM算法采集到的运动模型的转移概率矩阵，将基于模糊逻辑的IMM算法与基于模糊逻辑的AIMM算法并行运行，即基于模糊逻辑的并行IMM，从而实现对当前时刻机动目标进行跟踪，综合使用IMM算法中的当前模型信息和AIMM算法中的过去模型信息，本发明能有效的降低模型切换时的峰值误差，提高目标跟踪的精度。
一种基于模糊逻辑并行 imm 机动目标跟踪方法

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