公开(公告)号：CN116128932B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310411457.0

申请日：2023-04-18

Applicant: 无锡学院

Inventor： 张丽娟 ,  丁工程 ,  李东明 ,  姜雨彤 ,  崔海滨

IPC: G06T7/246 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种多目标跟踪方法，获取待检测视频，对待检测视频进行目标检测；针对每个待处理的跟踪目标图像，将图像对和所述图像对中每个跟踪目标图像的所述目标检测框输入至特征提取网络进行特征信息提取；跟踪目标被遮挡时，若视频前一帧目标检测框的消失帧数小于或等于设定的帧数阈值，则认为跟踪目标出现短期遮挡，则对跟踪目标使用最小二乘法进行运动轨迹的预测；若视频前一帧目标检测框的消失帧数大于设定的帧数阈值，则认为跟踪目标出现长期遮挡，则对跟踪目标使用卡尔曼滤波器进行运动轨迹的预测；目标遮挡结束后使用关联策略进行目标身份关联，实现跟踪目标的继续跟踪。通过本发明方法，有效减少了跟踪过程中的跟踪目标身份切换次数。

公开(公告)号：CN116128932A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310411457.0

申请日：2023-04-18

Applicant: 无锡学院

Inventor： 张丽娟 ,  丁工程 ,  李东明 ,  姜雨彤 ,  崔海滨

IPC: G06T7/246 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种多目标跟踪方法，包括以下步骤：获取待检测视频，并对所述待检测视频进行目标检测，针对每个待处理的跟踪目标图像，将图像对和所述图像对中每个跟踪目标图像的所述目标检测框输入至特征提取网络进行特征信息提取；目标跟踪时，使用最小二乘法和卡尔曼滤波器分别预测目标的运动轨迹，跟踪目标被遮挡时，以视频前一帧目标检测框的消失帧数为阈值选择最小二乘法或卡尔曼滤波器预测目标的运动轨迹，得到预测跟踪框，目标遮挡结束后使用关联策略进行目标身份关联，实现跟踪目标的继续跟踪。通过本发明方法，有效减少了跟踪过程中的跟踪目标身份切换次数，跟踪准确度高。

公开(公告)号：CN116524283A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310779764.4

申请日：2023-06-29

Applicant: 无锡学院

Inventor： 李东明 ,  崔海滨 ,  张丽娟 ,  赵翠星 ,  丁工程

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种农业虫害图像检测分类方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1：对获取到的待分类农业虫害图像预处理，将预处理后的待分类农业虫害图像划分为训练集和测试集；S2：将图像分类模型作为农业虫害图像的分类模型，所述图像分类模型为改进后的YoloX模型，以YoloX模型为基本架构，darknet53特征提取模块替换为Swin‑Transformer模块、在neck网络的FPN特征融合模块加入DG模块、CLFM模块，设置Focalloss损失函数；S3：利用训练集对图像分类模型进行训练；S4：利用训练好的图像分类模型对测试集进行检测，输出农业虫害图像检测分类结果。本发明实现了提升农业虫害图像检测分类准确率，对YoloX模型改进，引入Focalloss目标损失函数，提高农业虫害图像的检测分类效果、适应性。