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恭喜中国科学院西安光学精密机械研究所张海峰获国家专利权

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龙图腾网恭喜中国科学院西安光学精密机械研究所申请的专利一种抗干扰的旋转目标跟踪方法及嵌入式设备获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119625034B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510157654.3,技术领域涉及:G06T7/277;该发明授权一种抗干扰的旋转目标跟踪方法及嵌入式设备是由张海峰;吴雄志;梅超;何泽禹;朱浩然;崔思栋;艾汗设计研发完成,并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

一种抗干扰的旋转目标跟踪方法及嵌入式设备在说明书摘要公布了:本发明涉及一种目标跟踪方法及嵌入式设备,特别涉及一种抗干扰的旋转目标跟踪方法及嵌入式设备,解决了现有方法不能对旋转目标准确跟踪及计算复杂问题。该方法包括以下步骤:步骤1:获取第一帧图像块;步骤2:仿射旋转;步骤3:获取第二帧目标旋转的角度α;步骤4:获取第二帧目标的最终位置;步骤5:获取第二帧作为当前帧;步骤6:获取当前帧图像块;步骤7:仿射旋转;步骤8:获取下一帧目标旋转的角度α;步骤9:判断;未遮挡执行步骤10,遮挡执行步骤11;步骤10:响应图位置作为下一帧目标的最终位置更新参数执行步骤12;步骤11:融合卡尔曼滤波获取下一帧目标的最终位置;步骤12:判断;未结束更新当前帧返回步骤6。

本发明授权一种抗干扰的旋转目标跟踪方法及嵌入式设备在权利要求书中公布了:1.一种抗干扰的旋转目标跟踪方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1:获取第一帧图像,在该图像上框出待跟踪目标位置,并获取第一帧图像上的待跟踪目标的图像块; 步骤2:对步骤1中获取的所述图像块,分别进行设定的n对正、负对称角度的仿射旋转,得到2n个旋转后的图像块,所述n为大于1的自然数; 步骤3:根据步骤1中获取的所述图像块,以及步骤2中得到的所述2n个旋转后的图像块,利用核相关滤波模型,获取第二帧图像的最大目标响应图;再根据步骤2的2n个旋转后的图像块中与所述第二帧图像的最大目标响应图所对应的图像块,在步骤2中对应的仿射旋转角度,获取预测的第二帧图像中待跟踪目标旋转的角度α;所述待跟踪目标旋转的角度α是指待跟踪目标相对于其前一帧图像中待跟踪目标旋转的角度; 步骤4:将步骤3中获取的所述第二帧图像的最大目标响应图对应的位置,作为预测的第二帧图像中待跟踪目标的最终位置,并基于该最终位置,更新步骤3中所述核相关滤波模型的参数; 步骤5:获取第二帧图像作为当前帧图像; 步骤6:基于前一帧图像预测的当前帧图像中所述待跟踪目标的最终位置,获取当前帧图像上的待跟踪目标的图像块; 步骤7:对步骤6中获取的所述图像块,分别进行基于前一帧图像预测的当前帧图像中所述待跟踪目标旋转的角度α,以及与该角度α对应的最近池内角度β的仿射旋转,得到两个旋转后的图像块;所述最近池内角度β为步骤2中所述设定的n对正、负对称角度中,除该角度α之外,最接近该角度α且绝对值大于该角度α绝对值的角度值,当该角度α等于步骤2中所述设定的n对正、负对称角度中绝对值最大的角度时,则最近池内角度β取其中除该角度α之外,最接近该角度α的角度值; 步骤8:根据步骤6中获取的所述图像块,以及步骤7中得到的所述两个旋转后的图像块,利用最近一次更新过参数的所述核相关滤波模型,获取下一帧图像的最大目标响应图;再根据步骤7的两个旋转后的图像块中与所述下一帧图像的最大目标响应图所对应的图像块,在步骤7中对应的仿射旋转角度,获取预测的下一帧图像中待跟踪目标旋转的角度α; 步骤9:根据预设的待跟踪目标遮挡判断标准,判断待跟踪目标是否发生遮挡;若否,则执行步骤10;若是,则执行步骤11; 步骤10:将步骤8中获取的所述下一帧图像的最大目标响应图对应的位置,作为预测的下一帧图像中待跟踪目标的最终位置,并基于该最终位置,更新步骤8中最近一次利用的所述核相关滤波模型的参数;然后执行步骤12; 步骤11:根据步骤8中获取的所述下一帧图像的最大目标响应图,以及最近M帧待跟踪目标运动位移,融合卡尔曼滤波,获取预测的下一帧图像中待跟踪目标的最终位置,所述M为大于等于3的整数;若当前帧图像之前图像总帧数少于M帧,则取从第一帧图像至当前帧图像待跟踪目标运动位移,融合卡尔曼滤波,进行获取; 步骤12:判断是否接收到结束跟踪指令;若否,则获取下一帧图像作为新的当前帧图像,将当前帧图像更新后,返回步骤6;若是,则完成跟踪。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院西安光学精密机械研究所,其通讯地址为:710119 陕西省西安市高新区新型工业园信息大道17号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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