公开(公告)号：CN117911458A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410119830.X

申请日：2024-01-29

Applicant: 安徽工程大学

Inventor： 韩超 ,  刘聪

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/74 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明公开了一种基于无锚点检测的多目标跟踪方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，包括以下步骤：S1、将视频流内容以视频帧方式输入，采用残差34网络作为主干网络，并在主干网络上融合深层聚合网络，以提取目标的全局特征信息，完成多层次目标特征的融合；S2、将融合后的目标特征输入检测分支网络，以获取目标的检测框，其中检测分支网络包含中心点模块、检测框尺寸模块、检测框偏移量模块和边缘特征提取模块，本发明基于无锚点检测的多目标跟踪方法避免了多目标跟踪过程中全局特征提取不充分、遮挡情况下跟踪精度低和ID切换频繁的问题，可在满足实时性的条件下，提高多目标跟踪精度和跟踪效果。

公开(公告)号：CN117237609A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311204784.5

申请日：2023-09-19

Applicant: 安徽工程大学

Inventor： 韩超 ,  陈天翔 ,  陈嘉顺 ,  周骏 ,  刘聪 ,  于卓越

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/143 ,  G06V10/147 ,  G06V20/58 ,  G06V10/44 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，特别是涉及一种多模态融合的三维目标检测方法及系统。包括：对当前帧点云数据进行裁剪，得到点云数据的检测区域，并定义点云数据的检测区域的体素；对体素进行体素化处理，得到多个处理后的体素；对处理后的体素对应的点云数据进行下采样操作，得到多组多尺度的体素特征；将图像数据输入至特征提取网络ResNet50，生成多张不同大小的图像特征，与体素特征共同输入至语义融合模块；将体素特征中的点云数据投影到图像特征中，以得到具有语义信息的增强特征，与点云数据的检测区域的体素的特征进行拼接，得到拼接后的特征；本发明通过融合的方式实现了激光雷达和相机之间的互补，提高了目标检测性能。

公开(公告)号：CN117168485A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311175574.8

申请日：2023-09-13

Applicant: 安徽工程大学

Inventor： 韩超 ,  于卓越 ,  陈天翔 ,  陈嘉顺 ,  周骏 ,  刘聪

IPC: G01C21/34

Abstract: 本发明涉及路径规划技术领域，特别是涉及一种基于OPTICS算法的路径规划方法及系统。包括：通过OPTICS算法对障碍物集合进行聚类处理，以得到新障碍物集合；接收所述新障碍物集合，对栅格地图进行栅格化处理，以得到处理后的栅格地图；在所述处理后的栅格地图上使用改进的A*算法进行全局路径规划，所述改进的A*算法在启发式信息f(n)＝g(n)+η·h(n)中添加变化因子η，以得到规划路径；利用基于贪婪算法的路径剪枝方法规划所述规划路径，以得到剪枝后的规划路径；对所述剪枝后的规划路径使用贝塞尔曲线进行平滑，以得到平滑的规划路径。本发明更易于后期的轨迹跟踪用于多障碍物地图上规划，且本发明的收敛速度较快，拐点少，路径平滑性较好。