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公开(公告)号：CN106373145A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610771085.2
申请日：2016-08-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/246
CPC classification number: G06T2207/10016 , G06T2207/30196 , G06T2207/30232
Abstract: 本发明涉及一种基于跟踪片段置信度和区分性外观学习的多目标跟踪方法，包括以下步骤：1)基于跟踪片段的置信度进行跟踪片段和检测结果的局部关联和跟踪片段之间的全局关联；2)提出区分性外观模块学习，在跟踪过程中更准确地区分不同物体。与现有技术相比，本发明具有跟踪效果良好、程序运行效率较高等优点。
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公开(公告)号：CN106374992A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610779822.3
申请日：2016-08-30
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: H04W24/02 , H04B7/18504 , H04W64/00
Abstract: 一种无人机在无线通信领域中的无人机最优中继位置定位方法及系统，通过首先为无人机建立三维空间的链路质量矩阵；从链路质量矩阵中计算出候选的最优中继位置，无人机以最短路径飞向此候选最优位置；在飞行过程中，不断与发送端和接收端通信，采样得到链路质量；每得到一个新的采样点数据，就通过矩阵恢复方法更新整个链路质量矩阵；当无人机当前位置为最优中继位置则完成定位，否则在更新后的链路质量矩阵中重新选择候选最后位置，并更新路径飞往新最优中继位置。本发明能够在三维空间中快速自动寻找到无人机的最优中继位置，为空间两点之间传输信号，且能够自动适应空间的障碍物和动态环境，保证信号质量。
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公开(公告)号：CN106374992B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201610779822.3
申请日：2016-08-30
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种无人机在无线通信领域中的无人机最优中继位置定位方法及系统，通过首先为无人机建立三维空间的链路质量矩阵；从链路质量矩阵中计算出候选的最优中继位置，无人机以最短路径飞向此候选最优位置；在飞行过程中，不断与发送端和接收端通信，采样得到链路质量；每得到一个新的采样点数据，就通过矩阵恢复方法更新整个链路质量矩阵；当无人机当前位置为最优中继位置则完成定位，否则在更新后的链路质量矩阵中重新选择候选最后位置，并更新路径飞往新最优中继位置。本发明能够在三维空间中快速自动寻找到无人机的最优中继位置，为空间两点之间传输信号，且能够自动适应空间的障碍物和动态环境，保证信号质量。
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