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公开(公告)号：CN1389808A
公开(公告)日：2003-01-08
申请号：CN02136097.9
申请日：2002-07-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F17/16
Abstract: 一种机动多目标跟踪方法,采用基于聚矩阵分解的简化概率数据关联算法,首先将目标和回波信号组成的聚矩阵分解成几个小的矩阵集合,对应于将整个目标跟踪区域分解成几个不相关的小的跟踪区域,在每个小的子矩阵中进行简化概率的数据关联,并进行自适应状态跟踪,跟踪后的目标信息再反馈给下一帧作为目标的信息。本发明概率数据关联的计算量大大降低,有效避免了组合计算爆炸问题,满足实际系统在线跟踪的时间需求,为多目标跟踪的实用研究奠定了基础。
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公开(公告)号：CN117611802A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311635396.2
申请日：2023-12-01
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T15/08 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 一种结合神经辐射场的定向目标检测方法，通过在离线阶段分别构造神经辐射场模型以及目标检测模型，采用包含待检测目标的稀疏视图组成的数据集进行训练；在在线阶段，通过训练后的神经辐射场模型，利用体渲染技术生成包含正向目标的新视图后，通过训练后的目标检测模型对新视图进行实时检测得到目标检测框。本发明可用于对定向目标甚至是侧向视图中的目标进行目标检测，能够有效地避免定向目标检测算法对旋转角度十分敏感从而导致检测精度不高的缺陷。
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公开(公告)号：CN116027662A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211672794.7
申请日：2022-12-23
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种仿生扑翼飞行器的扑翼与执行机构故障容错控制方法，包括步骤1：建立适用于容错控制的故障模型；步骤2：非匹配与匹配干扰估计与抑制；步骤3：扑翼与执行机构容错控制策略；步骤4：抗干扰高阶滑模容错控制器设计。本发明首次提出基于扑翼及执行机构的容错控制新的控制方法，基于高阶滑模方法及联合干扰估计技术及自适应控制策略，提出了一种高抗扰、很好故障容忍及强鲁棒的新型控制策略。
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公开(公告)号：CN113625568A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110917681.8
申请日：2021-08-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于广义系统模型的倒立摆无源自适应滑模控制方法，通过对倒立摆‑直流电动机体系进行受力分析与电路分析，建立倒立摆‑直流电动机体系的状态空间描述；进而提出适用于各种复杂工况且便于分析与综合的倒立摆广义系统模型；进一步，针对倒立摆广义系统模型进行状态增广变换；基于增广后的系统，设计积分型滑模面并导出滑动模态；根据确保滑动模态稳定无源的线性矩阵不等式条件，计算待定参数矩阵并用算出的参数设置滑模面及控制器；最后，基于原始状态、增广状态、时滞状态、增益的信息更新自适应滑模控制器u(t)，加在直流电动机上的电压按u(t)取，直流电动机通过齿轮传动控制倒立摆，从而实现倒立摆系统状态稳定且无源。本发明能够通过直流电动机对倒立摆系统进行有效控制。
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公开(公告)号：CN113359481A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110826538.8
申请日：2021-07-21
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于滑模控制的倒立摆系统自适应鲁棒H∞控制方法，针对倒立摆系统构建带有系统参数不确定性、时变时滞、未建模动态、外部干扰的广义系统模型，向广义系统模型中加入增广状态变量并进行状态增广变换，基于增广变换后的参数、状态信息，设计滑模面并导出滑动模态，根据滑动模态稳定且满足H∞性能指标的线性矩阵不等式条件计算增益矩阵，将得到的增益矩阵用于滑模面和控制器配置，最后更新基于自适应率的滑模控制器镇定倒立摆系统，并实现干扰及未建模动态的界的估计与自校正。本发明将多种控制手段优势互补，采用的模型通用有效、适用范围更广，在同时含所有影响因素的复杂工况下，都可以取得良好的控制效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104036525B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410273211.2
申请日：2014-06-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明提供一种自适应粒子群优化粒子滤波跟踪方法，所述方法包括以下步骤：S1，选取候选目标，并设定所选取的候选目标的帧为第1帧；S2，为候选目标建立参考颜色直方图模板，并采用巴氏系数度量候选目标的颜色直方图与参考颜色直方图模板之间的相似度；S3，在第t帧中，于t?1帧目标位置周边按高斯随机分布M个粒子，并根据运动状态调整粒子群优化算法的参数，其中，t>1；S4，M个粒子根据粒子群优化算法进行搜索，通过估计计算得到目标位置。本发明可以很好适应于复杂条件下的视频目标跟踪，包括运动目标、静止目标，以及“走?停?走”类目标等，也可以很好实现对上述复杂运动目标的稳定跟踪。
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公开(公告)号：CN104036525A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410273211.2
申请日：2014-06-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明提供一种自适应粒子群优化粒子滤波跟踪方法，所述方法包括以下步骤：S1，选取候选目标，并设定所选取的候选目标的帧为第1帧；S2，为候选目标建立参考颜色直方图模板，并采用巴氏系数度量候选目标的颜色直方图与参考颜色直方图模板之间的相似度；S3，在第t帧中，于t-1帧目标位置周边按高斯随机分布M个粒子，并根据运动状态调整粒子群优化算法的参数，其中，t>1；S4，M个粒子根据粒子群优化算法进行搜索，通过估计计算得到目标位置。本发明可以很好适应于复杂条件下的视频目标跟踪，包括运动目标、静止目标，以及“走-停-走”类目标等，也可以很好实现对上述复杂运动目标的稳定跟踪。
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公开(公告)号：CN101888671B
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201010108516.X
申请日：2010-02-10
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种无线网络技术领域的能量有效的目标跟踪方法，首相将被激活节点进行传感器动态分簇，以确定簇首节点和簇成员节点，同时生成观测信息；然后激活节点对观测信息进行量化处理后传输给簇首节点；最后将簇首节点根据量化后的观测信息进行目标状态预测与估计处理，生成目标在当前时刻的状态估值；同时优化确定各个簇成员节点的带宽分配，并进行带宽反馈和用户查询响应操作。由于网络内传感器动态分簇、族成员与簇首之间量化传递数据且采用优化的带宽分配策略，使得信息传递的能量更省而跟踪精度更高，并且延长了整个网络的生命周期，更大程度上发挥了无线传感器网络用于目标跟踪的优势。
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公开(公告)号：CN101925178A
公开(公告)日：2010-12-22
申请号：CN201010283439.1
申请日：2010-09-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种无线网络技术领域的异步无线传感网络的运动目标跟踪方法，建立无线传感器网络并进行网络定位初始化设置，然后由每隔L个时钟周期发射一次信号，各个传感器节点将对应的测量值传送给汇聚节点，由汇聚节点合成测量向量用于位移估计处理和门限更新处理。本发明具有良好的数值稳定性，特别是在低速运动的情况下，其数值稳定性非常优良，并且保持了技术文献中的精度，在分布范围较大的传感网络中具有良好的实用前景。
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公开(公告)号：CN101655982A
公开(公告)日：2010-02-24
申请号：CN200910195131.9
申请日：2009-09-04
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种图像处理技术领域的基于改进Harris角点的图像配准方法。包括下列步骤：步骤一、计算待配准图像的尺度空间并在尺度空间求取Harris角点；步骤二、用仿射形态修改技术对尺度空间的Harris角点进行迭代处理；步骤三、对特征点使用描述子和匹配方法进行匹配，通过匹配实现配准。本发明改进Harris角点不仅具有对光照变化，旋转变换的不变性，通过使用尺度空间还具有对尺度变换的不变性，通过仿射形态修改技术还具有仿射变换的不变性，这使本方法能够在具有以上描述的变换的图像中找到匹配点进行配准，这是类似SIFT的同类方法不具备的性质。
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