专利名称：一种基于特征聚合的多目标跟踪算法      申请号：2021100708570     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉 多目标跟踪   相似专利 发布日：2025/04/15  
摘要： 本发明公开了一种基于特征聚合的多目标跟踪算法，采用目标检测算法对待检测目标进行检测，得到检测框内的目标图像及检测框数据集合；将检测框内的目标图像输入重识别网络，利用重识别网络提取检测目标的外观特征，得到外观特征数据集合；利用卡尔曼滤波算法预测跟踪轨迹；利用关联算法对检测目标和跟踪轨迹进行匹配；利用卡尔曼滤波更新匹配成功的跟踪轨迹；本发明的多目标跟踪算法可以准确提取检测目标的外观特征，减少跟踪过程中身份识别混乱现象。同时利用两阶段数据关联匹配机制可有效抑制目标遮挡和突然形变导致的匹配失效。

专利名称：一种联合注意力机制端到端训练的行人多目标跟踪方法      申请号：2020114532288     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉 多目标跟踪   相似专利 发布日：2025/03/27  
摘要： 本发明公开了一种联合注意力机制端到端训练的行人多目标跟踪方法，收集带标签的视频序列的行人数据集，并利用标签中每个视频的第一帧真实边界框作为模板样本，再根据样本的中心在第二帧中裁剪出正搜索区域样本，以及在不是同类目标的区域裁剪出负搜索区域样本，组成三元组数据输入，然后利用卷积神经网络提取样本的特征信息，再使用注意力机制模块指导网络模型倾向重要的特征信息，最后计算相似度和数据关联。本发明将基于孪生网络的单目标跟踪和关联网络集成到统一的网络结构中，并结合注意力机制是网络偏重学习有意义的特征信息，提高网络模型的特征表达能力，提高计算效率，简化训练过程。

专利名称：一种自适应分层关联多目标跟踪方法      申请号：201610193012X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉 多目标跟踪   相似专利 发布日：2025/02/19  
摘要： 本发明属于智能视频监控技术领域，提出了一种自适应分层关联多目标跟踪方法。本方法利用增量线性可判别分析(ILDA，Incremental Linear Discriminant Analysis)寻找一个能尽可能分离各个目标的投影矩阵，并提取各个目标的特征均值向量，并用其定义轨迹和候选目标进行匹配的关联代价函数，从而来指导连续轨迹和断开轨迹的增长。当前帧匹配结束后，计算各个轨迹最新匹配结果和其特征均值向量的差异，当差异大于一定阈值的时候，用该匹配结果来更新ILDA模型相关参数，否则不更新。相比现有技术，本发明能够减少多目标跟踪过程中由于目标外观相似而跟错目标的概率。

专利名称：一种基于轨迹关联的多目标跟踪方法      申请号：2015103260217     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉 多目标跟踪   相似专利 发布日：2025/02/19  
摘要： 本发明公开了一种基于轨迹关联的多目标跟踪方法，该方法包括以下步骤：首先，基于场景自适应方法生成局部轨迹，实现检测响应与原有轨迹关联；然后，基于增量线性判决的表观模型，实现全局轨迹关联；最后，基于非线性运动模型，实现轨迹片段间空缺填补，以获取完整且平滑的跟踪轨迹。本发明的方法能在目标遮挡、不同目标具有相似外貌特征、运动目标方向突变等复杂情况下，实现多目标的正确关联，最终得到稳定、连续的跟踪轨迹。

专利名称：一种基于高阶图跨时域关联的多目标跟踪方法      申请号：2017100155504     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 多目标跟踪   相似专利 发布日：2024/10/16  
摘要： 本发明公开了一种基于高阶图跨时域关联的多目标跟踪方法，首先根据多目标检测方法得到视频中各帧的检测结果；然后由这些检测响应和构建高阶边的限制函数F(vi,vj)来构建一个跨时域的普通高阶图；之后为了快速提取普通高阶图中包含的各个时域下的局部轨迹段集合，使用RANSAC‑style的优化方法将普通高阶图先转化成随机一致性高阶图，再进一步转化成普通的二阶图，最后对普通二阶图进行子图搜索，再将各个子图中多个轨迹段按照时域的先后顺序连接起来，形成目标长轨迹，从而使复杂场景中的多目标跟踪具有很好的鲁棒性。本发明充分利用复杂场景中多目标的运动信息和表象信息进行跨时域关联，解决了邻近目标表观相似时出现身份交换或者局部关联错误造成的跟踪失败问题。

专利名称：一种多目标跟踪及面部特征信息识别方法      申请号：2020104376137     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 多目标跟踪   相似专利 发布日：2025/04/07  
摘要： 发明公开了一种多目标跟踪及面部特征信息识别方法，首先输入面部视频并转换成人脸关键帧集SF；然后通过分类、数据增强SF得到数据集SFD；使用改进的mini‑Xception模型对SFD特征提取，得到自适应寻优面部特征识别模型FFs_model；提取人脸数据流FEV中的关键帧序列，自适应聚合人脸跟踪特征，得到多目标人脸关键帧位置集合FEC；加载FFs_model模型并输入FEC，生成多目标面部特征分类结果集FECR；最后开放自适应识别接口处理终端请求，得到的多目标场景下签到及目标特征跟踪状态识别的处理结果集存于Web服务器。本发明方法结合改进的多目标跟踪及自适应面部特征识别技术，可有效获取一种准确度最高的图片特征结果标签，增加了多目标场景下人脸跟踪及面部特征识别的准确度及使用价值。

专利名称：一种动态环境下联合多目标跟踪的物体SLAM方法      申请号：2023110549885     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：机器视觉 定位导航 地图构建 多目标跟踪   相似专利 发布日：2024/12/19  
摘要： 本发明公开了一种动态环境下联合多目标跟踪的物体SLAM方法，完成在动态环境中对动态与静态对象的定位与建图任务。首先，为精确获得物体的运动区域，通过短时密集连接(STDC)网络进行语义分割得到运动物体掩膜，依据运动物体掩膜对特征点进行区分得到静态特征点与动态特征点。同时，将图像输入到单目3D目标检测(SMOKE)网络进行三维目标检测，并将检测结果输入到数据关联模块进行多目标跟踪。利用动静态特征点与数据关联后的目标位姿共同估计相机与动静态物体位姿。最后，依据动静态特征点、相机与动静态物体位姿进行跟踪优化，提升定位与建图精度。本方法与传统SLAM方法相比，有效提升了SLAM系统的鲁棒性，建立的地图语义明确、可解释性好。

专利名称：一种未知新生强度的机动多目标跟踪与航迹维持方法      申请号：2020104663682     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 多目标跟踪   相似专利 发布日：2025/04/14  
摘要： 本发明公开了一种未知新生强度的机动多目标跟踪与航迹维持方法，属于智能信息处理技术领域。本发明方法在CPHD滤波框架下，引入参数自适应估计和粒子标识航迹关联技术以及新生目标识别策略，提出一种基于参数自适应CPHD滤波方法，以解决对复杂环境下新生目标强度未知，数目未知且时变的机动多目标跟踪的问题。本发明方法中将目标状态和时变的模型参数进行联合在线估计，采用包含不同模型参数的粒子对系统模型进行融合估计，以提高对机动目标的适应能力；滤波过程中对所有粒子进行身份标识，实现了对于新生目标可以通过量测自动识别和对多目标的航迹管理；具有较强的鲁棒性和抗干扰能力，可以满足实际工程系统的设计需求，具有良好的工程应用价值。

专利名称：基于多伯努利特征协方差的视频多目标跟踪方法      申请号：2016108600879     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：音视频 多目标跟踪   相似专利 发布日：2025/04/14  
摘要： 本发明公开了一种基于多伯努利特征协方差的视频多目标跟踪方法，它属于人工智能和智能信息处理技术领域，主要解决复杂环境下数目未知且变化的视频多目标跟踪中存在目标紧邻、尺寸变化及跟踪不准确的问题。该方法通过在多伯努利滤波框架下，引入积分图思想，并结合多特征协方差技术，采用粒子滤波方法实现对数目变化的视频多目标跟踪；在此基础上，提出目标紧邻自适应机制和目标尺寸自适应机制，分别实现对紧邻目标及跟踪窗的自适应处理；最后采用粒子标记方法实现对视频多目标的运动轨迹自适应识别跟踪。本发明具有较强的鲁棒性和抗干扰能力，可以满足实际工程系统的设计需求，具有良好的工程应用价值。

专利名称：基于高斯混合概率假设密度的数目时变多目标跟踪方法      申请号：2020103318755     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 多目标跟踪   相似专利 发布日：2025/05/06  
摘要： 本发明公开了一种基于高斯混合概率假设密度的数目时变多目标跟踪方法，包括如下步骤：增加身份标识符、历史状态提取标志信息及历史权值向量作为辅助参数以构建用于表示目标的新的高斯分量表述式；根据新的高斯分量表述式对目标后验分量集进行初始化；根据新生目标的分量集和存活目标的预测分量集计算目标的预测分量集；基于量测集和目标的预测分量集计算目标后验分量集；对所获得的目标后验分量集进行变换，并对变换后的目标后验分量集进行约简；抽取目标的状态估计；若跟踪一个时刻，则目标跟踪结束；若跟踪若干时刻，则重复迭代所有时刻。本发明具有良好的跟踪性能和鲁棒性，可满足实际工程需求。

专利名称：基于迭代RANSAC自适应新生目标强度估计的GM-PHD多目标跟踪方法      申请号：2015109431731     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机软件 C R P 港口 跟踪 多目标跟踪   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 一种基于迭代RANSAC的自适应新生目标强度估计的GM‑PHD多目标跟踪方法，包括I‑RANSAC新生目标检测模块和PHD滤波模块。其中：所述I‑RANSAC新生目标检测模块包括：有效量测生成子模块、假设生成子模块、假设检验子模块，其中：有效量测生成子模块分别与当前量测和当前状态估计相连传输当前“滑窗”的有效量测，假设生成子模块与有效量测子模块相连传输从有效量测中通过随机采样而生成的航迹假设，假设检验子模块与假设生成子模块相连传输对当前假设航迹的经验结果，即确认的新生目标的位置信息。本发明方法具有有效、鲁棒的优点，可广泛应用于雷达、机器人、视频监控等多目标跟踪领域。

专利名称：基于SSD检测广义标签多伯努利视频多目标跟踪方法      申请号：2019107742556     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：音视频 多目标跟踪   相似专利 发布日：2025/04/14  
摘要： 本发明公开了一种基于SSD检测广义标签多伯努利视频多目标跟踪方法，属于计算机视觉、图像处理领域。所述方法通过利用一种无需离线学习且鲁棒性好的卷积特征表述目标外观，并采用广义标签多伯努利(GLMB)滤波实现视频多目标跟踪。考虑到多目标跟踪中，未知新生目标的不确定性导致目标跟踪结果不精确的问题，在GLMB滤波框架中引入SSD检测器对未知的新生目标进行初步识别，并采用一种权值求和的融合方法，将检测结果和跟踪结果进行融合得到最终的跟踪结果，并对目标模板进行自适应更新，不仅解决了滤波算法中跟踪偏移的问题，同时解决了检测技术中漏检、误检的问题，大大提高多目标跟踪状态的精度。

专利名称：一种基于多伯努利分布式多传感器多目标跟踪方法      申请号：2019110991501     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 布 纺织面料 跟踪 多目标跟踪   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明公开了一种基于多伯努利分布式多传感器多目标跟踪方法，属于智能信息处理技术和信号处理领域。本发明的基于多伯努利滤波框架的分布式多传感器的目标跟踪方法采用了三种精度提升方法，包括交互反馈方法、决策级融合输出方法以及特征级融合反馈方法，既可以解决对新生目标漏估计的问题，同时也提高了对多目标跟踪的精度。

专利名称：基于车载毫米波雷达的稳定多目标跟踪方法及系统      申请号：2023100593970     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：通信技术 跟踪 多目标跟踪   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明提供了一种基于车载毫米波雷达的稳定多目标跟踪方法及系统，其方法包括：基于车载毫米波雷达获得目标数据集；目标数据集中包括多个目标点和各目标点的量测信息；获取轨迹列表，轨迹列表中包括多条轨迹和轨迹的上一时刻状态信息；获取轨迹的运动方向，并基于轨迹的运动方向确定运动模型，并获得轨迹的当前时刻预测状态信息；基于轨迹的运动方向确定关联波门的形状和关联波门的门限条件；基于关联波门和门限条件对目标数据集和轨迹进行目标关联，判断关联是否成功；当关联成功时，对轨迹进行交互式多模型滤波估计，获得轨迹当前时刻状态信息，并更新轨迹的运动方向。本发明实现了在复杂环境下准确和稳定的多目标跟踪。

专利名称：一种汽车毫米波防撞雷达的多目标跟踪方法      申请号：2020113344440     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：车辆 汽 防撞 跟踪 多目标跟踪   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明提供一种汽车毫米波防撞雷达的多目标跟踪方法，包括以下具体步骤：步骤一：汽车毫米波防撞雷达观测多目标位置及进行目标运动参数估计得到目标航迹数据；步骤二：对步骤一观测到的航迹数据通过联合概率数据关联算法进行计算；步骤三：经过联合概率数据关联算法计算后的数据通过卡尔曼滤波进行更新然后跟踪状态判定；步骤四：如果判定目标丢失则返回到步骤二，若保持跟踪则通过卡尔曼滤波进行更新后输出航迹图。本发明在数据关联过程中，通过上述规则剔除了大量低概率的点迹，采用高概率的点迹来滤波更新航迹，在保证目标跟踪的准确性和稳定性的同时大大减小了运算量，更适合于实时处理。

专利名称：一种用于多传感器多目标跟踪的自适应传感器管理方法      申请号：2021104213168     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 管理 跟踪 多目标跟踪   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 一种用于多传感器多目标跟踪的自适应传感器管理方法，其包括如下步骤：S100：根据传感器网络带宽限制与跟踪处理实时性要求，规定每个时刻所选择的传感器个数为P；S200：将传感器管理建模为部分可观测马尔科夫决策模型；S300：利用所述部分可观测马尔科夫决策模型估计传感器网络中每个传感器所能获取的信息量；S400：从所有传感器中，选择获取信息量最多的P个传感器；S500：按照信息量从小到大的顺序，将所选择P个传感器进行排序；S600：对传感器发出控制指令，激活所选择的P个传感器，获取目标量测，利用广义标签多伯努利滤波器实现目标个数与状态估计。

专利名称：基于直方图缓存法的多目标跟踪方法      申请号：2019104466605     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：跟踪 多目标跟踪   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 基于直方图缓存法的多目标跟踪方法，本发明将视频输出为图像序列进行处理，先利用Mask‑RCNN算法对每帧图像中的目标进行识别，得到每帧中各目标的几何特征参数；将第一帧中的所有目标标定为不同的ID，计算每帧所有目标的RGB直方图；再计算上下帧的直方图特征向量的余弦相似度，当最大相似度超过一定阈值时，判定两个目标为同一ID，否则将目标暂定为新目标。当出现目标遮挡情况时，即一个或多个目标丢失时，将消失的目标标记为暂时丢失状态，在暂时丢失数据库中保存目标消失前在上一帧的状态；将匹配过程中出现的暂定新目标与暂时丢失数据库中目标进行相同匹配，匹配成功则复制相同ID，并删除暂时丢失数据库中的匹配目标；否则定义为新目标，赋予新的ID。

专利名称：基于多元差异性融合的行人多目标跟踪方法      申请号：2021105565747     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：安防 跟踪 多目标跟踪   相似专利 发布日：2024/07/17  
摘要： 本发明提出了一种基于多元差异性融合的行人多目标跟踪方法，包括下述步骤：(1)获取训练样本集和测试样本集；(2)构建基于多元差异性融合的检测和重识别集成式网络模型；(3)对基于多元差异性融合的检测和重识别集成式网络模型进行迭代训练；(4)获取行人多目标跟踪结果。本发明在构建基于多元差异性融合的检测和重识别集成式网络模型时，加入了训练数据、训练方式和网络结构的差异性，使得两个关键点热图预测子网络对不同大小的目标形成预测偏好，将两个子网络的预测结果相加融合，得到多元差异性融合的关键点热图，该方法解决了现有技术中只用单一关键点热图预测子网络预测所导致的检测召回率低的问题，提高了算法的跟踪准确度。

专利名称：一种联合多目标跟踪和行人角度识别的分类方法      申请号：2021107132834     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 多目标跟踪   相似专利 发布日：2025/06/13  
摘要： 本发明属于多目标跟踪与行人角度识别领域，具体涉及一种联合多目标跟踪和行人角度识别的分类方法，该方法包括：将待检测的图像进行增强处理；将增强后的图像输入到训练好的分类模型中进行行人跟踪和角度的识别分类，根据分类结果对待检测图像进行标记；分类模型为改进的JDE多目标跟踪模型和行人角度识别模型；本发明通过特征共享的方式实现了多目标跟踪算法与行人角度识别的算法的结合，减小了模型参数数量，减小了计算量。本发明既能够对视频中出现的所有大目标以及中等目标进行跟踪，又能够对视频中出现的所有大目标以及中等目标的角度进行角度识别，同时该算法能够满足实时性要求。

专利名称：一种多目标跟踪方法及系统      申请号：2019100666710     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：跟踪 多目标跟踪   相似专利 发布日：2022/07/14  
摘要： 本发明属于多传感器信息融合技术领域，提供了一种多目标跟踪方法及系统，将基于粒子边缘分布的贝叶斯滤波方法应用于多目标跟踪，通过新生目标生成与扩展、预测、更新、提取等步骤，利用粒子采样技术有效地解决了非线性非高斯系统中的多目标跟踪问题，可用于多目标跟踪领域，具有很强的实用性。