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公开(公告)号：CN110555870B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201910856724.9
申请日：2019-09-09
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明涉及一种基于神经网络的DCF跟踪置信度评价与分类器更新方法，属于计算机视觉技术领域。首先设计并训练响应图分析网络的小规模卷积神经网络。在相关滤波跟踪中，当分类器与搜索区域的特征进行卷积后，将产生的响应图输入到此网络中，并将输出作为这一帧分类器的跟踪置信度评分。当得分低于预设的低置信阈值时，认为目标受到了剧烈干扰，停止更新，以防止目标模型受污染，并且使更新的学习率与时间间隔受置信分数自适应调整，当分类器连续多帧都取得较高的置信分数时，认为目标外观处于高度相似状态，提高更新的间隔以缓解过拟合现象。本发明方法能够显著增强相关滤波跟踪对光照变化、遮挡、出视野等干扰因素的适应能力，提高空间与时间效率。
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公开(公告)号：CN110276784B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910478278.2
申请日：2019-06-03
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明提出了一种基于记忆机制与卷积特征的相关滤波运动目标跟踪方法，属于计算机视觉技术领域。本发明方法利用预先训练过的深层卷积神经网络提取目标的卷积特征，受人类视觉信息处理认知行为中人脑记忆机制的启发，将记忆机制融入到相关滤波方法的分类器的检测、训练和更新过程之中。其中，记忆机制由响应图决策、自适应峰值检测和自适应融合系数三部分组成。本发明方法具有较强的鲁棒性，在目标发生剧烈形变、短暂消失后重现或遮挡等条件下，仍然能持续稳定地实现目标跟踪。同时，具有较高的目标跟踪速度，降低了复杂度，减小了运算量。
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公开(公告)号：CN110555870A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910856724.9
申请日：2019-09-09
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明涉及一种基于神经网络的DCF跟踪置信度评价与分类器更新方法，属于计算机视觉技术领域。首先设计并训练响应图分析网络的小规模卷积神经网络。在相关滤波跟踪中，当分类器与搜索区域的特征进行卷积后，将产生的响应图输入到此网络中，并将输出作为这一帧分类器的跟踪置信度评分。当得分低于预设的低置信阈值时，认为目标受到了剧烈干扰，停止更新，以防止目标模型受污染，并且使更新的学习率与时间间隔受置信分数自适应调整，当分类器连续多帧都取得较高的置信分数时，认为目标外观处于高度相似状态，提高更新的间隔以缓解过拟合现象。本发明方法能够显著增强相关滤波跟踪对光照变化、遮挡、出视野等干扰因素的适应能力，提高空间与时间效率。
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公开(公告)号：CN110276784A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910478278.2
申请日：2019-06-03
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明提出了一种基于记忆机制与卷积特征的相关滤波运动目标跟踪方法，属于计算机视觉技术领域。本发明方法利用预先训练过的深层卷积神经网络提取目标的卷积特征，受人类视觉信息处理认知行为中人脑记忆机制的启发，将记忆机制融入到相关滤波方法的分类器的检测、训练和更新过程之中。其中，记忆机制由响应图决策、自适应峰值检测和自适应融合系数三部分组成。本发明方法具有较强的鲁棒性，在目标发生剧烈形变、短暂消失后重现或遮挡等条件下，仍然能持续稳定地实现目标跟踪。同时，具有较高的目标跟踪速度，降低了复杂度，减小了运算量。
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公开(公告)号：CN110111302A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910242608.8
申请日：2019-03-28
申请人： 北京博睿维讯科技有限公司 , 北京理工大学
摘要： 本发明涉及一种背景杂波度量方法，具体涉及一种基于多方向差异Hash算法的背景杂波度量方法，属于计算机视觉领域关键技术之一。本发明提出一种基于多方向差异Hash算法的背景杂波度量方法，该方法利用多方向差异Hash算法表征目标图像与背景图像的相似度，进而得到整幅图像的基于多方向差异Hash算法的图像背景杂波尺度，整个过程不存在阈值选择问题，计算结果唯一，同时，利用本发明公开的一种基于多方向差异Hash算法的背景杂波度量方法对Search_2数据库进行实验，结果表明所公开的方法具有较高的目标获取性能的预测精度。
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公开(公告)号：CN105025233B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201510416106.4
申请日：2015-07-15
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开的一种随机信号读取的压缩感知实现方法及装置，涉及基于CMOS图像传感器随机信号读取的压缩感知实现方法及装置，属于光电技术领域。本发明包括如下步骤：在FPGA模块中产生M个随机矩阵；CMOS成像模块进行光电成像；将本次输出的特定位置的像素值进行累加，并将累加像素值存储；重复步骤二、三，控制输出读取CMOS成像模块内的特定位置的像素值，并进行累加、存储，直至在存储器模块内获得M个累加像素值；基于M个累加像素值及其对应的M个随机矩阵，利用压缩感知重建算法实现图像的重建，进而得到所需的成像图像。本发明还公开一种随机信号读取的压缩感知实现装置。本发明具有微小型化、低功耗、低成本易实现的优点。
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公开(公告)号：CN106709497A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611025649.4
申请日：2016-11-16
申请人： 北京理工大学
CPC分类号： G06K9/40 , G06K9/342 , G06K9/4671
摘要： 本发明公开了一种基于PCNN的红外运动弱小目标检测方法。该方法首先利用视觉侧抑制方法对红外图像进行滤波预处理。由于视觉侧抑制方法相对于常规预处理方法具有较强的抑制背景、增强对比度能力，从而可得到更好的背景抑制、对比度增强效果；而后，利用PCNN方法对图像进行目标分割，将可能的目标和背景杂波及噪声初步分离，确定候选目标。PCNN所具有的脉冲耦合特性、非线性相乘调制特性、变阈值特性等特性可使目标点分割准确，虚警目标点较少；最后，利用改进的邻域判决方法分析候选目标(包括真正的目标和高频噪声点)的运动特性，根据目标的运动速度自适应确定判决的邻域大小，结合多帧图像流分析提取出真正的目标，剔除高频噪声。
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公开(公告)号：CN105959597A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610262272.8
申请日：2016-04-25
申请人： 北京理工大学
CPC分类号： H04N5/33 , H04N5/2253 , H04N5/2254
摘要： 本发明具体涉及一种基于量子点发光探测器的电视型红外成像芯片，属于光电技术领域。该芯片利用量子点发光探测器实现红外到可见光图像的转换，利用可见光图像传感器实现可见光图像的采集与输出，并通过微型光学透镜阵列实现量子点发光探测器与可见光图像传感器之间的光互联。最终，为形成一种高分辨率、低成本、宽光谱的新型红外电视型成像系统奠定基础。
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公开(公告)号：CN113538512B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202110750336.X
申请日：2021-07-02
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明涉及一种光电信息处理方法，特别涉及一种基于多层旋转记忆模型的光电信息处理方法，属于计算机视觉领域。本发明建立一种多层旋转记忆模型，并将其用于相关滤波跟踪框架中，使得所公开方法在跟踪过程中具有记忆先前出现的场景的功能，从而可以在当前目标发生姿态突变、短暂消失后重现以或发生遮挡等问题时依然能持续稳定的跟踪，有效提升了鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107368802B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201710574285.3
申请日：2017-07-14
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于KCF和人脑记忆机制的一种运动目标跟踪方法。将基于人脑记忆机制的视觉信息处理认知模型引入到KCF算法的目标模板更新过程，基于记忆的模板更新(Memory‑based Template Updating,MTU)的方法形成一种全新的模型更新策略，使得每个模板都要经过瞬时记忆、短时记忆和长时记忆三个空间的传输和处理。目标跟踪过程中，根据当前帧目标模板与记忆空间中目标模板的匹配程度按照不同的更新策略对目标模板进行更新。通过有效记忆先前出现的场景，使得该方法在当前目标发生姿态突变、短暂消失后重现以或发生遮挡等问题时依然能持续鲁棒的跟踪。
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