公开(公告)号：CN118212269A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410370108.3

申请日：2024-03-29

申请人： 云南大学

发明人： 刘继春 ,  唐志红 ,  邵银初 ,  双峰 ,  杨迪 ,  韩露

IPC分类号： G06T7/292 ,  G06T7/11 ,  G06T5/30 ,  G06T7/73 ,  G06T7/187 ,  G06T5/70 ,  G06T7/136 ,  G06T7/277 ,  G06T7/13

摘要： 本发明涉及运动捕捉技术领域，具体涉及一种运动捕捉的数据降噪方法及运动捕捉系统，包括预测模块、图像处理模块、目标跟踪检测模块、匹配重构模块、融合优化模块和调整模块，目标跟踪检测模块与图像处理模块连接，匹配重构模块分别与目标跟踪检测模块和预测模块连接，融合优化模块分别与匹配重构模块和预测模块连接，调整模块分别与融合优化模块和预测模块连接，图像处理模块对图像数据进行预处理、图像分割、孔洞填充、连通域标记、特征提取和后处理，再输出给目标跟踪检测模块进行下一步处理，对图像数据进行进一步降噪，有效地减少噪声和干扰的影响，提高运动捕捉的准确性和可靠性，减少误差。

公开(公告)号：CN118190730A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410591537.3

申请日：2024-05-14

申请人： 北京航空航天大学

发明人： 卜雪琴 ,  刘宗辉 ,  郁嘉 ,  林贵平 ,  靳海川

IPC分类号： G01N15/0227 ,  G06T7/62 ,  G06T7/277 ,  G06T7/70

摘要： 本发明公开一种不规则粒子体积计算方法、装置、介质及产品，涉及体积计算技术领域，所述方法包括：获取运动的粒子所在视频中的多张连续采样时刻的图像；利用混合高斯模型，对各采样时刻的图像分别进行背景检测得到各粒子在对应采样时刻的坐标观测值和边界；对于任一粒子：基于各采样时刻的坐标观测值，确定多个有效时刻的坐标修正值；基于各有效时刻的坐标修正值和边界确定对应有效时刻的形态参数；基于所有有效时刻的形态估计参数和多种标准几何体，计算各标准几何体下的似然函数的值；基于各标准几何体下的似然函数的值确定粒子对应的标准几何体，从而计算体积。本发明提高了不规则粒子体积的计算精度。

公开(公告)号：CN118189959A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410290246.0

申请日：2024-03-14

申请人： 北京理工大学

发明人： 吕茂斌 ,  孔唯一 ,  陆玉凡 ,  王强 ,  蔡剑毅 ,  包宇涵 ,  邓方 ,  陈杰

IPC分类号： G01C21/20 ,  G01C21/16 ,  G01C21/00 ,  G06T7/73 ,  G06T7/269 ,  G06T7/277 ,  G06V10/44 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82

摘要： 本发明涉及一种基于YOLO姿态估计的无人机目标定位方法，属于无人机探索以及目标追踪领域。该方法首先通过无人机前视摄像头获取前方视野原始环境信息，并结合IMU数据，使用光流法及预积分处理解算无人机在地面坐标系下的定位；接着，利用深度学习中的YOLO网络进行目标特征点检测，并通过特征点的非极大值抑制、连通域分析等步骤精确地识别和定位目标；最后，结合相机和IMU的相对位置，使用卡尔曼滤波对目标的三维坐标进行融合处理，以实现准确的目标定位。此方法特别适用于复杂环境下的目标追踪和定位，优于传统目标定位方法。

公开(公告)号：CN118171028A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410149457.2

申请日：2024-02-02

申请人： 国科大杭州高等研究院

发明人： 陈凡胜 ,  曾凡军 ,  李潇雁 ,  江林逸

IPC分类号： G06F17/18 ,  G06F17/16 ,  G06N5/04 ,  G06V20/58 ,  G06T7/246 ,  G06V10/84 ,  G06T7/277 ,  G06F17/13 ,  G06F30/25 ,  G06F30/27 ,  G01C21/20 ,  G01C21/00

摘要： 本发明的一种基于变分贝叶斯的天基空间目标自适应跟踪方法，包括以下步骤：S1，通过双星定位系统获取目标的运动状态的位置和速度信息；S2，通过对目标运动状态向量进行离散形式的建模；S3，建立与目标状态信息相关的后验概率密度分布；S4，对未知和时变的系统过程噪声和观测噪声进行建模，进行相关噪声参数更新；S5，对空间目标的状态信息的更新，实现目标跟踪。本发明的一种基于变分贝叶斯的天基空间目标自适应跟踪方法，对噪声的协方差矩阵的建模思路以及对目标状态信息的最优估计，将传统卡尔曼滤波的固定噪声模型转换为动态模型，使其能够更准确地表征估计错误从而提升滤波跟踪的性能。

公开(公告)号：CN111968157B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202010822549.4

申请日：2020-08-13

申请人： 深圳国信泰富科技有限公司

发明人： 史超

IPC分类号： G06T7/73 ,  G06T7/246 ,  G06T7/277 ,  G06V10/44 ,  G06V10/75

摘要： 本发明公开了一种应用于高智能机器人的视觉定位系统及方法，应用于高智能机器人的定位模块，主要包括环境感知装置、检测单元、视觉里程计算单元、判断单元、滤波单元、调整单元和立体视觉系统；采集周围环境信息并对其角点检测，将获取的对应图像特征匹配并输出高智能机器人的位置和姿态信息；对连续的两帧图片进行关键帧判断：若为关键帧则对探测到的用于前方交会的特征点坐标作为观测数据并得到最优的相机参数和世界点坐标；若不为关键帧则重新进行新一轮计算。通过本技术方案，机器人可持续对自身所处位置进行定位，并且能够根据机器人历史运动轨迹对未来的运动轨迹做出预测，有效的提高了机器人的定位准确性，提升了机器人智能化水平。

公开(公告)号：CN118052851A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410268217.4

申请日：2024-03-09

申请人： 山东泰视智能技术有限公司

发明人： 欧竞 ,  杨涛 ,  唐荣富

IPC分类号： G06T7/246 ,  G06T7/277 ,  G06V10/25

摘要： 本发明公开了一种基于运动估计的红外图像多目标跟踪方法，涉及红外图像处理技术领域；基于运动估计的红外图像多目标跟踪方法包括如下步骤：通过运动估计算法计算出两帧图像之间的平均位移值和最优帧差图像；利用平均位移值补偿多目标跟踪器ROI，以克服由于相机运动带来的不利影响；根据补偿后的ROI预测当前帧目标ROI；利用最优帧差图像对多目标跟踪得到的ROI进行优化，并更新多目标跟踪器参数。本发明通过运动估计算法，补偿帧间运动，有效改善了由于相机运动造成的跟踪精度不足问题；同时利用最优帧差图对多目标跟踪结果进行优化，解决了目标本身运动、红外图像纹理特征不足和目标遮挡带来的跟踪不准确问题。

公开(公告)号：CN118038018A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410091158.8

申请日：2024-01-22

申请人： 深圳大学

发明人： 黄建军 ,  夏启萌

IPC分类号： G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06T7/277 ,  G06N3/08

摘要： 本申请属于人工智能的图像处理技术领域，涉及一种应用于视觉SLAM系统的目标检测方法及相关设备，该方法包括：接收用户终端发送的携带有目标对象集合的目标检测请求；根据目标YOLOv5目标检测网络对原始图像进行动态目标检测操作，得到初始检测结果；根据卡尔曼滤波器对初始检测结果进行漏检补偿操作，得到中间检测结果；获取中间检测结果的目标检测框，并计算目标检测框与原始图像面积的比值；若比值不满足预设阈值，则根据多视角几何对中间检测结果进行动态点剔除操作，得到目标检测结果；若比值满足预设阈值，则将中间检测结果作为目标检测结果。本申请有效提高动态场景下SLAM系统的精度和效率。

公开(公告)号：CN118015313A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410187179.X

申请日：2024-02-20

申请人： 中国地质大学(武汉)

发明人： 张晶晶 ,  黄智杰

IPC分类号： G06V10/75 ,  G06V10/77 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06T7/277 ,  G06T7/246

摘要： 本发明提供了一种用于红外图像的弱小目标检测与跟踪方法、设备及存储介质，涉及军事追踪领域，其方法包括：逐帧输入序列红外图像作为原始图像，并分别进行两种预处理、将预处理后的图像和原始图像一同送入U型目标检测网络中获取检测目标、使用匈牙利算法对检测目标和跟踪器进行匹配，得到匹配结果、从匹配结果中筛选有效目标、对有效目标使用卡尔曼滤波改进的管道滤波器，弹出目标输出检测图像；设备及存储介质，用于实现方法。本发明的有益效果是：增强红外图像的局部信噪比，排除背景噪声的干扰准确地在红外图像中检测和跟踪目标。该方法为红外图像中的弱小目标检测与跟踪提供了一个新的思路。

公开(公告)号：CN112241974B

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202010474975.3

申请日：2020-05-29

申请人： 北京国家新能源汽车技术创新中心有限公司

发明人： 黄荣军 ,  孙鹏飞 ,  原诚寅

IPC分类号： G06T7/277 ,  G06T7/223

摘要： 本发明涉及交通监控视频检测处理领域，具体公开一种交通事故检测方法及处理方法、系统、存储介质，交通事故检测方法基于目标检测跟踪技术输出的目标跟踪信息，结合专家系统理论和交通事故学制定交通事故判定规则，建立先验知识的规则模型后进行匹配，通过监控图像序列中消失的候选目标ID，并结合时间窗口中候选目标ID的图像帧的比值、目标位置、目标速度确定交通事故；具有较高的实时性及准确性；交通事故检测处理系统及方法通过对监控视频进行实时分析，实现交通事故的自动化检测、提取和发送接收，由人工智能代替人工进行监测，在监控设备覆盖范围足够广的情况下，能够实现城市道路的全方位监控，及时准确的获取交通事故信息。

公开(公告)号：CN117994701A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410191166.X

申请日：2024-02-21

申请人： 中国林业科学研究院亚热带林业研究所

发明人： 龙伟 ,  董志鹏 ,  王开良 ,  林萍 ,  张勇 ,  黄广远 ,  俞春莲

IPC分类号： G06V20/40 ,  G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/766 ,  G06T7/246 ,  G06T7/277 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

摘要： 本发明提出了一种基于深度学习的油茶产量快速预测方法，包括：采集多棵已经结果油茶树的RGB图像和视频；对采集的图像和视频中的油茶果实进行人工标注，构建目标检测数据集；通过调整YOLOv8模型结构来优化油茶果实目标检测模型，并利用经过处理后的数据集对目标检测网络模型进行训练；训练完的网络模型对每一帧图像进行目标检测；将每个检测到的油茶果实目标与前一帧中相对应的目标进行关联，形成目标跟踪；对目标轨迹进行管理和更新，以确保准确地维护每个油茶果实目标的运动轨迹；最后构建快速估产模型。本发明根据油茶果实目标的轨迹信息，对油茶果实进行计数和分析，可大大减少人工成本投入，提高油茶产量预估效率。