专利名称：移动目标跟踪方法      申请号：2018116205391     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 移动目标跟踪   相似专利 发布日：2025/05/28  
摘要： 本发明公开了一种移动目标跟踪方法，包括目标图像增强、目标质心点特征提取和目标跟踪三部分。本发明可应用到会展、商场、博物馆等公共场所的客流人数统计、流向、区域密度等数据分析中，实时准确地掌握人员的分布情况，为安全防范、环境调控工作提供决策依据；也可应用于工厂、企业的物流过程监控，对物料的数量、位置、流向、分布密度等进行跟踪统计。本发明模糊算法计算过程简单，而且保留了目标图像中灰度值低图像信息，增强效果更好，可以对目标图像进行有效识别。

专利名称：基于区域划分的无线传感器网络室内移动目标跟踪方法      申请号：2018108010442     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：传感器 无线传感器网络 跟踪 移动目标跟踪   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明是一种基于区域划分的无线传感器网络室内移动目标跟踪方法，其特点是：包括基于多结构的损耗模型、基于三维空间划分的定位方法和基于交空间质心的跟踪方法。具有科学合理，适用性强，低时延，高精度，能够适用于复杂环境等优点。

专利名称：一种基于渐进无迹卡尔曼的移动目标跟踪方法      申请号：2017110816024     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：跟踪 移动目标跟踪   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种基于渐进无迹卡尔曼的目标跟踪方法，该方法考虑到量测线性化过程中的截断误差问题,提出渐进无迹卡尔曼滤波算法使其更好地处理在量测线性化过程中存在的线性化误差、数值计算误差增大问题。本方法首先根据贝叶斯法则构造系统状态的同伦函数，通过对量测更新过程进行迭代渐进地引入当前观测信息，进而得到系统的后验状态。同时，在渐进过程中引入一个新息判定条件，确保在渐进过程中系统的估计误差有界，保证滤波器的稳定。相比现有的目标跟踪方法，该方法充分考虑了线性化误差的影响，在保证计算复杂度的前提下，提高了目标跟踪精度和鲁棒性。

专利名称：一种适用于事件触发的分布式移动目标跟踪方法      申请号：2015103858998     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：布 纺织面料 跟踪 移动目标跟踪   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种适用于事件触发的分布式移动目标跟踪方法，该方法采用事件触发的跟踪方式和分层融合的估计方法，首先，利用扩展信息滤波的方法融合各传感器节点的量测信息；其次，通过CI融合方法，融合各个不同模型的传感器节点状态估计结果，得到一致且精度更高的估计结果。本发明提供一种适用于事件触发的分布式移动目标跟踪方法，避免了量测信息的扩维以及矩阵求逆，降低了对模型的依赖性。

专利名称：一种基于多采样率多模型融合估计的移动目标跟踪方法      申请号：2014102235317     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：采样 跟踪 移动目标跟踪   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种基于多采样率多模型融合估计的移动目标跟踪方法，该方法首先将无线传感器网络分为m个簇，建立不同采样速率下的状态空间模型。簇头节点利用EKF方法得到局部估计结果。融合中心把所有局部估计同步到同一时刻点，并利用CI融合方法得到融合估计结果，通过目标速度的估计值和簇头节点的能量信息调整网络节点的采样速率。本发明提供一种在保证跟踪精度、鲁棒性以及快速反应能力的前提下，有效降低传感器网络的能耗、提升灵活性的基于多采样率多模型融合估计的移动目标跟踪方法。