公开(公告)号：CN112581498B

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202011290831.9

申请日：2020-11-17

Applicant: 东南大学

Inventor： 李旭 ,  朱建潇 ,  徐启敏 ,  邹凤敏

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/277 ,  G06T7/62 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种面向智能车路系统的路侧遮挡场景车辆鲁棒跟踪方法，该方法的核心在于，依靠少量标注的遮挡场景目标实例，基于生成对抗网络和场景迁移的方法，设计了一种具有局部遮挡及开阔场景适应性的目标检测跟踪模块，从而大举减少局部遮挡场景下目标检测跟踪模块丢失目标的概率，另一方面，基于卡尔曼动态位置估计的方法，设计了适用于严重遮挡场景过程的车辆多目标跟踪模块，通过集成上述两种模块，形成了遮挡场景全过程的车辆目标鲁棒跟踪系统。本发明所设计的方案具有较强的遮挡场景适应性和目标位置跟踪能力，可广泛应用于智能车路系统不同的遮挡场景之中。

公开(公告)号：CN116704443A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310734118.6

申请日：2023-06-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 李旭 ,  邹凤敏 ,  徐启敏

IPC: G06V20/52 ,  G06V40/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/147 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开了基于融合注意力解耦特征的路侧遮挡人体姿态估计方法，首先，设计了深度卷积残差特征提取网络提取输入图像的高维特征。然后，设计了通道注意力特征增强模块对人体的关键点特征建模，改善遮挡造成的人体的关键点估计错误。接着，设计了语义分割空间注意力特征增强模块对人体的形态特征建模，使用外部监督手段改善遮挡造成的人体形态估计错误。最后，设计了两个并行的分支构成解耦结构，并设计了融合注意力解耦结构姿态估计网络。本发明有效解决了复杂交通路侧遮挡视角下的三维人体姿态估计错误问题，大大提升了遮挡人体姿态估计的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN112581498A

公开(公告)日：2021-03-30

申请号：CN202011290831.9

申请日：2020-11-17

Applicant: 东南大学

Inventor： 李旭 ,  朱建潇 ,  徐启敏 ,  邹凤敏

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/277 ,  G06T7/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种面向智能车路系统的路侧遮挡场景车辆鲁棒跟踪方法，该方法的核心在于，依靠少量标注的遮挡场景目标实例，基于生成对抗网络和场景迁移的方法，设计了一种具有局部遮挡及开阔场景适应性的目标检测跟踪模块，从而大举减少局部遮挡场景下目标检测跟踪模块丢失目标的概率，另一方面，基于卡尔曼动态位置估计的方法，设计了适用于严重遮挡场景过程的车辆多目标跟踪模块，通过集成上述两种模块，形成了遮挡场景全过程的车辆目标鲁棒跟踪系统。本发明所设计的方案具有较强的遮挡场景适应性和目标位置跟踪能力，可广泛应用于智能车路系统不同的遮挡场景之中。