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公开(公告)号：CN117934536A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410078923.2
申请日：2024-01-19
IPC: G06T7/20 , G06T7/246 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种高鲁棒性相关滤波目标跟踪方法，步骤包括：首先在目标样本提取阶段引入降维的多特征融合机制对跟踪目标进行有效描述，增添尺度滤波器获得每一帧目标的最佳尺寸，其次，训练样本阶段采用压缩的训练样本更新滤波器参数；最后，设定置信度评估标准来判断目标是否被遮挡或受到干扰，当目标受到遮挡或干扰时，引入基于特征点检测的重匹配模块以自适应调节学习率，以新学习率进行相关滤波器模板训练与更新，直至符合置信度评估标准时输出跟踪结果。本发明可有效减少训练样本冗余信息的干扰，在不降低实时性的前提下，获得更多的被跟踪目标的上下文信息和更大范围的搜索空间，具备更强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117726837A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311663199.1
申请日：2023-12-06
IPC: G06V10/75 , G06V10/771 , G06V10/30 , G06V10/74
Abstract: 本发明涉及模式识别与图像处理技术领域，尤其是一种非线性最优化特征匹配方法。本发明的方法是：首先引入新的Charbonnier非线性扩散模型来代替AKAZE算法原本使用的Perona‑Malik模型，之后将暴力匹配与K最近邻算法结合使用，以消除大部分无特征的匹配点，最后更改随机一致性采样算法的采样方式，使用渐进一致性采样算法进行数据集提纯，设计采样过程的终止标准，剔除误匹配点后获得最优匹配集。本发明既能保证非线性滤波时非线性扩散方程存在全局最优解以加速非线性尺度空间的建立，又能解决图像细节损失和边界模糊的高斯分解问题以提高抑制图像噪声的能力，从而获得最优匹配集，本发明具备更高的匹配精度和更好的鲁棒性，可有效推动模式识别与图像处理技术领域的发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119180297A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411263622.3
申请日：2024-09-10
Abstract: 本发明涉及计算机科学与人工智能领域，具体涉及一种高鲁棒性元启发式优化方法，所述方法包括：首先，设计一种混沌逆向学习策略并应用于种群初始化，其次，设计行为过渡系数在全局探索与局部开发阶段之间灵活切换，并在各自阶段分别采用六种不同的搜索策略以寻找候选最优解位置，最后，当满足预设终止标准时，输出迄今为止发现的最优解。本发明将混沌理论与逆向学习策略相结合，解决传统元启发式优化方法使用伪随机数初始化种群所导致个体位置分布不均匀的缺陷，通过局部均值开发和协作，加快了最优解的获取速度，同时，利用行为过渡系数实现全局搜索与局部开发之间的动态平衡，显著提升了算法在处理复杂优化任务时的资源使用效率和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118690777A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410778654.0
申请日：2024-06-17
IPC: G06N3/006 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及计算机科学与人工智能领域，具体涉及一种鹦鹉优化方法，所述方法包括：首先，初始化参数后随机生成初始解的位置；其次，开始搜索最优解的位置并随机采用四种不同的搜索策略；最后，设定警戒搜索机制来动态调整后续解的更新位置；若当前迭代次数小于最大迭代次数，优化器将继续搜索最优解所在位置，直至达到预设的终止标准时，输出迄今为止最优解的所在位置。本发明偏离了传统优化方法的探索‑利用两阶段结构，通过对目标随机状态的有效探索和利用，增强了种群多样性，在不降低收敛速度的前提下，具备更强的全局搜索与局部开发能力，因此，在处理复杂优化问题时，本发明能更加准确、高效地获得最优解决方案。
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公开(公告)号：CN102118014A
公开(公告)日：2011-07-06
申请号：CN201010559748.7
申请日：2010-11-26
Applicant: 中国北方车辆研究所
Abstract: 本发明针对电子智能功率开关的配电管理系统，提出了一种基于自适应负载特性曲线的负载过流保护方法，本发明方法根据负载的工作模式设定负载额定电流和起动时间；通过对负载起动电流进行监测，只要在起动的时间内电流曲线为一抛物线且最终电流不大于额定电流，则不管电流的最大值是多少，都认为是正常启动；如果启动的时间内电流曲线为非抛物线，且负载电流大于额定电流的时间大于2/3Ts，则认为过流而进行保护。该方法应用于某特种车辆的电源电气管理系统中，综合考虑了过载电流与过载时间两方面因素，有效的避免了误保护，同时该方法在负载接通后，通过监控负载起动曲线来减小电流保护计算的复杂性，负载过流保护及时可靠。
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公开(公告)号：CN118537593A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410534408.0
申请日：2024-04-30
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种可见光图像和红外图像融合的目标跟踪方法。所述方法包括初始化参数、图像预处理、目标检测、更新位置滤波器和尺度滤波器、遮挡重检测机制、提取可见光图像和红外图像各自特征并融合。本发明提升了核相关滤波算法跟踪算法的抗遮挡能力，在跟踪目标时尺度能够自适应，避免了因目标大小改变而丢失目标的跟踪失败；对可见光图像和红外图像提取特征并融合，可适应室内昏暗光线的特殊环境，提高了算法的跟踪精度与成功率；添加遮挡重检测机制，改进抗遮挡能力，使得应用场景更广泛。
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公开(公告)号：CN102118014B
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201010559748.7
申请日：2010-11-26
Applicant: 中国北方车辆研究所
Abstract: 本发明针对电子智能功率开关的配电管理系统，提出了一种基于自适应负载特性曲线的负载过流保护方法，本发明方法根据负载的工作模式设定负载额定电流和起动时间；通过对负载起动电流进行监测，只要在起动的时间内电流曲线为一抛物线且最终电流不大于额定电流，则不管电流的最大值是多少，都认为是正常启动；如果启动的时间内电流曲线为非抛物线，且负载电流大于额定电流的时间大于2/3Ts，则认为过流而进行保护。该方法应用于某特种车辆的电源电气管理系统中，综合考虑了过载电流与过载时间两方面因素，有效的避免了误保护，同时该方法在负载接通后，通过监控负载起动曲线来减小电流保护计算的复杂性，负载过流保护及时可靠。
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