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公开(公告)号：CN116740142A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310741844.0
申请日：2023-06-21
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种轨迹注意力目标跟踪方法、装置及可读介质，通过特征提取网络分别对历史帧及其前景‑背景掩膜图和查询帧进行特征提取，得到历史特征图、前景‑背景掩膜特征图和查询特征图；空间注意力模块用于结合历史特征图、前景‑背景掩膜特征图和查询特征图匹配目标特征，并利用目标聚焦策略建立空间依赖关系，得到附有空间权重的历史特征图，时序注意力模块用于对时序交互后的时序响应图进行时序信息交互，得到时序交互后的时序响应图，通道融合模块用于对时序交互后的时序响应图与查询特征图进行融合，得到目标响应图；将目标响应图输入头网络预测得到目标的位置和边界框。本发明可避免空间冗余信息的干扰，有效提升辨别能力。
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公开(公告)号：CN114066727B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202110858949.5
申请日：2021-07-28
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T3/4053 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种多阶段渐进式图像超分辨率方法，包括：使用多尺度特征提取模块提取待重建的图像特征，并引入通道注意力模块，对不同通道特征赋予权重，从而增强重要通道特征的表现能力；采用残差特征融合机制，充分利用图像上下文特征的关联性，得到第一阶段中的重建图像；使用精细化模块，对第一阶段中得到的重建图像进行优化，从而得到更为精细的重建图像；采用损失函数进行训练，进一步提升模型的超分辨率效果。本发明方法有效提高了图像超分辨率重建的效果，在主观视觉和客观评价指标方面都获得了更好的效果。
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公开(公告)号：CN113096157B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202110481653.6
申请日：2021-04-30
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明可靠的局部目标跟踪方法及跟踪器，包括：利用随机分块方法和人工分块方法来划分目标，得到第一类粒子和第二类粒子；结合第一类粒子和第二类粒子来估计目标位置；利用重采样规则来剔除第一类粒子中的不可靠粒子；计算探测分数r来判断第二类粒子是否被遮挡；若目标从全遮挡状态转变为部分遮挡或无遮挡状态，由第二类粒子确定最终的目标位置，否则，由第一类粒子中的可靠粒子来确定；S60，对于第一类粒子，其跟踪器的位置滤波器在每一帧都进行更新，而对于第二类粒子，只有当某个粒子的探测分数r大于设定阈值时，其跟踪器的位置滤波器才进行更新；利用可靠粒子之间的距离来估计目标的宽度与高度变化，得到目标的尺度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113160271A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110276732.3
申请日：2021-03-15
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提出了一种融合相关滤波和粒子滤波的高精度红外目标跟踪方法，将Lp范数引入LRST跟踪器，构建跟踪器最小化模型Lp‑LRST；利用DSST跟踪器估计出目标的位置和尺度，同时计算PSR值来衡量跟踪结果的可信度；若PSR大于或等于设定阈值，则根据DSST跟踪器当前帧确定的目标位置和尺度来执行Lp‑LRST跟踪器，否则由Lp‑LRST跟踪器根据上一帧的目标状态来重新确定目标位置；若PSR大于或等于设定阈值，则更新DSST跟踪器的模板，反之，停止更新；当粒子的模板相似度低于设定阈值时，更新Lp‑LRST跟踪器的模板，反之，停止更新；将获得的目标位置和尺度传递给下一帧的DSST跟踪器；重复直到跟踪结束。本发明提供的方法能够实现提升红外目标跟踪的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116740143A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310744027.0
申请日：2023-06-21
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/73 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/74
Abstract: 本发明提供一种联合轨迹损失和排名损失优化的鲁棒目标跟踪器，包括：步骤S1、用非权重共享的孪生骨干网络提取特征，得到模板特征图和历史特征图；步骤S2、利用模板特征图和历史特征图获得目标相似性响应图；步骤S3、利用轨迹损失学习使跟踪器学习目标的运动信息；步骤S4、利用IOU引导的排名损失优化跟踪器的分类子网络和回归子网络；步骤S5、联合轨迹损失和IOU引导的排名损失实现目标状态的估计。本发明能够提升孪生跟踪器的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113096157A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110481653.6
申请日：2021-04-30
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明可靠的局部目标跟踪方法及跟踪器，包括：利用随机分块方法和人工分块方法来划分目标，得到第一类粒子和第二类粒子；结合第一类粒子和第二类粒子来估计目标位置；利用重采样规则来剔除第一类粒子中的不可靠粒子；计算探测分数r来判断第二类粒子是否被遮挡；若目标从全遮挡状态转变为部分遮挡或无遮挡状态，由第二类粒子确定最终的目标位置，否则，由第一类粒子中的可靠粒子来确定；S60，对于第一类粒子，其跟踪器的位置滤波器在每一帧都进行更新，而对于第二类粒子，只有当某个粒子的探测分数r大于设定阈值时，其跟踪器的位置滤波器才进行更新；利用可靠粒子之间的距离来估计目标的宽度与高度变化，得到目标的尺度。
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公开(公告)号：CN113160271B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202110276732.3
申请日：2021-03-15
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提出了一种融合相关滤波和粒子滤波的高精度红外目标跟踪方法，将Lp范数引入LRST跟踪器，构建跟踪器最小化模型Lp‑LRST；利用DSST跟踪器估计出目标的位置和尺度，同时计算PSR值来衡量跟踪结果的可信度；若PSR大于或等于设定阈值，则根据DSST跟踪器当前帧确定的目标位置和尺度来执行Lp‑LRST跟踪器，否则由Lp‑LRST跟踪器根据上一帧的目标状态来重新确定目标位置；若PSR大于或等于设定阈值，则更新DSST跟踪器的模板，反之，停止更新；当粒子的模板相似度低于设定阈值时，更新Lp‑LRST跟踪器的模板，反之，停止更新；将获得的目标位置和尺度传递给下一帧的DSST跟踪器；重复直到跟踪结束。本发明提供的方法能够实现提升红外目标跟踪的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114066727A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202110858949.5
申请日：2021-07-28
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种多阶段渐进式图像超分辨率方法，包括：使用多尺度特征提取模块提取待重建的图像特征，并引入通道注意力模块，对不同通道特征赋予权重，从而增强重要通道特征的表现能力；采用残差特征融合机制，充分利用图像上下文特征的关联性，得到第一阶段中的重建图像；使用精细化模块，对第一阶段中得到的重建图像进行优化，从而得到更为精细的重建图像；采用损失函数进行训练，进一步提升模型的超分辨率效果。本发明方法有效提高了图像超分辨率重建的效果，在主观视觉和客观评价指标方面都获得了更好的效果。
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