本发明公开了一种基于无人机运动状态的DeepSort园林垃圾统计方法，所述方法包括：1）针对模糊图像，判断模糊区域对目标垃圾的影响，预测下一帧预测框，减少垃圾的多检，提高统计的准确率。2）针对无人机采集数据时出现突然上升、下降、加速、减速情况，改进预测框与检测框的匹配方法，提高匹配的准确率，降低垃圾的多检率。在智慧园林场景中，利用本发明的技术方案，可实现对无人机拍摄的视频信息中的垃圾进行精准统计，大大减少了在园林管理中人力物力的投入，完善了园林管理系统和保洁人员的考核标准。
📄 2022103231977
📂 G06V20_17
👤 南京邮电大学
📅 2022-03-29
本发明公开了一种基于KS检验和EM划分的GIW‑PHD多扩展目标跟踪算法,它属于制导与目标跟踪领域，主要解决多扩展目标紧邻和衍生的问题。该方法采样改进KS检验的方法，通过对初始量测子集进行KS检验，判断量测子集是否服从理论分布，对于没有通过检验的量测子集，将执行EM聚类算法，并且改进KS检验将为EM聚类算法初始分量的设置提供一定的指导。最后运用GIW‑PHD滤波算法对目标进行跟踪估计，与传统GIW‑PHD滤波算法相比，精确度与鲁棒性都有了很大地提高，可以满足实际工程中的跟踪需求，具有良好的应用价值。
📄 2021114482283
📂 G06F17_18
👤 江苏理工学院
📅 2021-11-30
本发明公开了一种基于联合模型的相关滤波目标跟踪算法，属于机器视觉领域。与传统的相关滤波算法不同，本发明采用置信度权重来将KCF模型和CN模型融合，发挥各自模型的特点进行目标跟踪。为了应对跟踪过程中尺度变化的问题，本发明引入了一个单独的尺度滤波器对尺度进行估计。为了应对遮挡，本发明对图像进行分块并计算图像块之间的相似性，以相似性作为判断遮挡的依据。同时采用了分类器池的方法，进一步提高了算法的鲁棒性。
📄 2020100973707
📂 G06T7_246
👤 江南大学
📅 2020-02-17
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