首页> 中国专利> 一种融合贝叶斯轨迹推理的目标跟踪方法及系统

一种融合贝叶斯轨迹推理的目标跟踪方法及系统

页面导航

摘要
著录项
法律信息
相似文献

摘要

本发明涉及一种融合贝叶斯轨迹推理的目标跟踪方法及系统，该方法依次将相邻的前后两帧作为端到端卷积神经网络的输入，进行持续目标跟踪；根据前后两帧的跟踪结果，计算前后两帧各自跟踪框内图像区域的灰度直方图之间的Hausdorff距离，若Hausdorff距离与预设阈值T的大小关系判断目标是否丢失，若目标丢失则利用贝叶斯轨迹推理方法预测丢失目标的所在位置。本发明采用把目标的深度特征与相关滤波过程相结合的轻量化网络，基于快速高效的跟踪置信度参数T，来判断跟踪的目标是否被遮挡。如果出现遮挡则利用贝叶斯轨迹推理不断预测物体运动轨迹，并不断纠正。本发明准确性更高，泛化能力更强，鲁棒性更好。

著录项

公开/公告号CN112614163A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-04-06

原文格式PDF
申请/专利权人华中光电技术研究所(中国船舶重工集团公司第七一七研究所);
展开▼

申请/专利号CN202011636363.6
发明设计人张智杰;潘德彬;范强;章侃;孙钢波;
展开▼

申请日2020-12-31
分类号G06T7/246(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06F17/14(20060101);G06F17/18(20060101);
代理机构42242 武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙);
代理人刘璐
地址 430000 湖北省武汉市洪山区雄楚大街981号
入库时间 2023-06-19 10:29:05

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-05-09

授权

发明专利权授予

相似文献

专利
中文文献
外文文献

1. 一种融合贝叶斯轨迹推理的目标跟踪方法及系统 [P] . 中国专利： CN112614163A . 2021-04-06
2. 融合卷积神经网络及贝叶斯滤波器的跟踪方法及系统 [P] . 中国专利： CN106228575A . 2016-12-14
3. BAYESIAN RULE BASE TARGET DETERMINING SYSTEM FOR A STRAPDOWN DUAL MODE IMAGING SEEKER USING LOCATION WEIGHTED OR REGION GROWING 2D MOMENT MODELING CAPABLE OF DETERMINING A FINAL TARGET USING A BAYESIAN RULE [P] . 韩国专利： KR101175752B1 . 2012-09-07

机译：使用位置加权或区域增长的二维矩建模能够使用贝叶斯规则确定最终目标的快速降落双模式成像搜索者的贝叶斯规则目标确定系统
4. MULTI-TARGET TRACKING METHOD AND TRACKING SYSTEM BASED ON SEQUENTIAL BAYESIAN FILTERING [P] . 世界知识产权组织专利： WO2017124299A1 . 2017-07-27

机译：基于时序贝叶斯滤波的多目标跟踪方法及跟踪系统
5. TRAJECTORY PREDICTION USING DEEP LEARNING MULTIPLE PREDICTOR FUSION AND BAYESIAN OPTIMIZATION [P] . EP3924901A1 . 2021-12-22

机译：使用深度学习多重预测融合和贝叶斯优化的轨迹预测