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公开(公告)号：CN113030940A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110164218.0
申请日：2021-02-05
Applicant: 河南科技大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明涉及一种转弯机动下的多星凸型扩展目标跟踪方法，通过调整基于随机超曲面的ET‑GM‑PHD滤波器以及交互型多模型方法的步骤，将基于随机超曲面的ET‑GM‑PHD滤波器作为模型条件滤波器嵌入到交互型多模型框架中，得到适用于扩展目标的模型概率更新公式以及模型概率的合并步骤，并充分考虑形态参数的几何意义，提出适用于星凸型扩展目标的形态参数合并步骤，有效处理了多星凸型扩展目标的机动模型不确定性，极大地提高了多星凸型扩展目标在复杂机动行为下的扩展形态估计性能，准确地实现了在杂波以及漏检情况下多机动星凸型扩展目标个数、质心动态以及扩展形态的联合估计。
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公开(公告)号：CN110992396A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201910994688.2
申请日：2019-10-18
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于K-means++聚类算法的多扩展目标跟踪方法，包括：S1、建立多扩展目标的动力学模型和量测模型；S2、初始化ET-GM-PHD滤波器以建立新生扩展目标强度函数，并且利用状态转移方程对新生扩展目标强度函数中的高斯混合项进行预测；S3、利用量测模型对K-means++聚类算法进行初次改进，得到改进聚类算法；S4、获取多扩展目标的UWB量测数据，并且利用改进聚类算法对UWB量测数据进行聚类，若聚类得到的子集中包含的扩展目标数量不为1则再次对改进聚类算法进行改进；S5、根据聚类的结果对预测的高斯混合项进行更新和计算；S6、对高斯混合项进行删除或者合并；S7、状态提取，并且返回S2。本发明在保证跟踪效果的同时提高了运行速度。
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公开(公告)号：CN109916407B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910108561.6
申请日：2019-02-03
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 基于自适应卡尔曼滤波器的室内移动机器人组合定位方法，包括：S1、构建室内机器人的惯导运动学模型和超宽带量测模型，并且初始化自适应卡尔曼滤波器；S2、基于惯导运动学模型和超宽带量测模型生成组合量测方程，并且利用组合量测方程对室内机器人的状态进行量测，得到量测值；S3、对量测值中的野值进行处理，得到修正值；S4、使用自适应估计算法估计修正值的噪声协方差；S5、将噪协方差代入到自适应卡尔曼滤波器中对量测值进行更新，得到优化值。本发明提供一种基于自适应卡尔曼滤波器的室内移动机器人组合定位方法，具有高定位精度和高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112069896B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202010771725.6
申请日：2020-08-04
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于孪生网络融合多模板特征的视频目标跟踪方法，提出了一种半监督模板在线更新策略，当视频序列中待跟踪目标出现遮挡、形变和光照变化等复杂情况，通过计算APCE值和模板相似度评估目标变化和被遮挡情况，目标外观产生巨大变化时，利用上一帧图片提取的特征与原始模板特征进行特征融合，得到表达能力更强的新模板，有助于适应多种复杂情况；为提高模型的泛化能力，适应多类目标，训练过程中采用正则化技术防止模型过拟合；为进一步提升算法速度，对于非复杂情形只采用原始模板进行跟踪，大大降低了计算量，使本发明的方法在获得更好跟踪性能的条件下取得了较其他方法更快的运行速度。
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公开(公告)号：CN110008985A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910108545.7
申请日：2019-02-03
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于改进D-S证据理论规则的舰载机群目标识别方法，包括：S1、识别装置利用多种探测传感器对舰载机群目标进行探测，获取多个探测数据；S2、识别装置根据探测数据抽取若干个原始证据；S3、识别装置对原始证据进行概率转换，得到修正证据；S4、当修正证据的数量等于2时识别装置采用全局冲突系数表征修正证据的冲突度，当修正证据的数量大于2时识别装置采用扩展冲突系数表征修正证据的重读图；S5、识别装置判断证据冲突度是否大于0.5，并根据判断结果选择，若大于则对冲突证据进行折扣处理，若小于或者等于则保持不变，得到折扣证据；S6、识别装置基于D-S证据理论对折扣证据进行融合，得到目标识别结果。本发明识别率更高，识别结果更加准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113030940B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202110164218.0
申请日：2021-02-05
Applicant: 河南科技大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明涉及一种转弯机动下的多星凸型扩展目标跟踪方法，通过调整基于随机超曲面的ET‑GM‑PHD滤波器以及交互型多模型方法的步骤，将基于随机超曲面的ET‑GM‑PHD滤波器作为模型条件滤波器嵌入到交互型多模型框架中，得到适用于扩展目标的模型概率更新公式以及模型概率的合并步骤，并充分考虑形态参数的几何意义，提出适用于星凸型扩展目标的形态参数合并步骤，有效处理了多星凸型扩展目标的机动模型不确定性，极大地提高了多星凸型扩展目标在复杂机动行为下的扩展形态估计性能，准确地实现了在杂波以及漏检情况下多机动星凸型扩展目标个数、质心动态以及扩展形态的联合估计。
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公开(公告)号：CN111273277B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202010106242.4
申请日：2020-02-21
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种预测引导的多扩展目标量测集划分方法，在目标相近并且出现目标个数低估问题时，利用量测和预测高斯混合项均值的几何分布特点和多边形顶点的几何知识，重新调整由预测状态确定的不合理的初始聚类中心点，大大改善了目标相近情况下由不合理的预测信息造成跟踪精度不高的问题，有助于准确地划分量测集，提高目标状态和个数估计结果的准确度和稳定性，同时对量测集划分数的合理限制大大降低了计算量，极大地改善了多扩展目标跟踪算法的跟踪性能，通过大幅度缩小量测集划分数，极大地提高了算法的跟踪速度。
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公开(公告)号：CN110008985B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910108545.7
申请日：2019-02-03
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于改进D‑S证据理论规则的舰载机群目标识别方法，包括：S1、识别装置利用多种探测传感器对舰载机群目标进行探测，获取多个探测数据；S2、识别装置根据探测数据抽取若干个原始证据；S3、识别装置对原始证据进行概率转换，得到修正证据；S4、当修正证据的数量等于2时识别装置采用全局冲突系数表征修正证据的冲突度，当修正证据的数量大于2时识别装置采用扩展冲突系数表征修正证据的重读图；S5、识别装置判断证据冲突度是否大于0.5，并根据判断结果选择，若大于则对冲突证据进行折扣处理，若小于或者等于则保持不变，得到折扣证据；S6、识别装置基于D‑S证据理论对折扣证据进行融合，得到目标识别结果。本发明识别率更高，识别结果更加准确。
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公开(公告)号：CN112069896A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010771725.6
申请日：2020-08-04
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于孪生网络融合多模板特征的视频目标跟踪方法，提出了一种半监督模板在线更新策略，当视频序列中待跟踪目标出现遮挡、形变和光照变化等复杂情况，通过计算APCE值和模板相似度评估目标变化和被遮挡情况，目标外观产生巨大变化时，利用上一帧图片提取的特征与原始模板特征进行特征融合，得到表达能力更强的新模板，有助于适应多种复杂情况；为提高模型的泛化能力，适应多类目标，训练过程中采用正则化技术防止模型过拟合；为进一步提升算法速度，对于非复杂情形只采用原始模板进行跟踪，大大降低了计算量，使本发明的方法在获得更好跟踪性能的条件下取得了较其他方法更快的运行速度。
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公开(公告)号：CN109977763B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201910108544.2
申请日：2019-02-03
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于改进证据信任度的空中小目标识别方法，包括：S1、识别装置通过多个传感器对空中小目标进行探测，获取探测数据；S2、识别装置根据探测数据提取若干个证据；S3、识别装置利用Jousselme证据距离描述所有证据之间的证据冲突，得到冲突度；S4、识别装置基于冲突度将所有证据均转化为加权均值证据；S5、识别装置计算每个证据与其对应的加权均值证据的自适应相似度；S6、识别装置将每个证据的自适应相似度转化为层间信任度，并且将层间信任度作为证据的权重；S7、识别装置根据证据的权重将证据转化为修正证据；S8、识别装置基于D‑S证据理论对所有修正证据进行融合从而识别空中小目标。
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