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北京航宇创通技术股份有限公司孙博获国家专利权

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龙图腾网获悉北京航宇创通技术股份有限公司申请的专利基于视觉特征的物体运动轨迹追踪方法及系统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:CN120411174B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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:202510905350.0,技术领域涉及:G06T7/246;该发明授权基于视觉特征的物体运动轨迹追踪方法及系统是由孙博;桑震;魏玲玉设计研发完成,并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

基于视觉特征的物体运动轨迹追踪方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及运动轨迹追踪技术领域,具体涉及基于视觉特征的物体运动轨迹追踪方法及系统。该方法包括:基于物体运动视频流采集连续的目标物体搜索图像信息和目标物体模版图像信息,对模板特征和搜索特征进行信息交互处理;基于时序特征和经过信息交互处理的搜索特征得到待选预测目标物体边界框,基于待选预测目标物体边界框的平均覆盖度判断待选预测目标物体边界框是否满足选取精确要求,提取预测目标物体边界框中目标物体的三维点云数据,对三维点云数据进行逆密度采样处理得到待处理点集,并基于待处理点集生成物体运动轨迹矢量,能够提高物体运动轨迹追踪的精度与鲁棒性。

本发明授权基于视觉特征的物体运动轨迹追踪方法及系统在权利要求书中公布了:1.基于视觉特征的物体运动轨迹追踪方法,其特征在于,方法包括: 基于物体运动视频流采集连续的目标物体搜索图像信息和目标物体模版图像信息,对目标物体搜索图像信息和目标物体模版图像信息进行视觉特征提取,得到模板特征和搜索特征,对模板特征和搜索特征进行信息交互处理; 其中,对目标物体搜索图像信息和目标物体模版图像信息进行视觉特征提取,得到模板特征和搜索特征具体包括以下过程: 目标物体搜索图像信息包括含背景物体和目标物体的图像,目标物体模版图像信息包括目标物体的图像,其中,表示实数集,、分别为图像、图像的高度,、分别为图像、图像的宽度,3表示图像RGB三个颜色通道; 将图像和图像分别分裂成多个非重叠的图像块序列,分别表示为,,其中,、分别为图像块的维度数,表示每个图像块的尺寸大小,将所有图像块进行平展处理,并通过线性映射函数获得图像的嵌入表示,分别表示为、,其中,、为嵌入表示的长度,、为嵌入表示的维度,将搜索图像和模板图像嵌入表示输入到Transformer编码层中进行特征提取,提取得到的搜索特征和模板特征为,; 对模板特征和搜索特征进行信息交互处理具体包括以下过程: 将模板特征和搜索特征通过1×1卷积操作进行维度统一: ;; 其中,、为分别为搜索特征和模板特征维度统一后的特征向量; 基于和生成图结构,其中,为目标物体搜索图像信息中表示目标物体特征信息的节点集,节点集,为节点数,为目标物体搜索图像信息中表示目标物体特征信息的边集,,边数为; 计算节点在第d维特征值的大小:; 其中,为节点的特征,表示节点中心性度量; 基于计算节点的属性表示特征的交互概率:; 其中,,为的最大值,为的平均值,为控制特征增强整体大小的超参数; 按重要性程度删除图结构中的边,其中,,得到经过信息交互处理的搜索特征; 基于搜索特征和交叉注意力机制提取时序特征,基于时序特征和经过信息交互处理的搜索特征得到待选预测目标物体边界框,基于待选预测目标物体边界框的平均覆盖度判断待选预测目标物体边界框是否满足选取精确要求,若是,则将待选预测目标物体边界框标记为预测目标物体边界框; 其中,计算待选预测目标物体边界框的平均覆盖度具体包括以下过程: ; 表示第j个运动视频中第i帧的待选预测目标物体边界框,表示第j个运动视频中第i帧的真实目标边界框,表示运动视频的个数,每个运动视频中的帧数,为指示函数,当待选预测目标物体边界框与真实目标边界框的重叠率大于阈值时取值为1,否则为0; 基于待选预测目标物体边界框的平均覆盖度判断待选预测目标物体边界框是否满足选取精确要求具体包括以下过程: 加载平均覆盖度阈值,判断待选预测目标物体边界框的平均覆盖度是否超过平均覆盖度阈值,若是,则判断待选预测目标物体边界框满足选取精确要求,若否,则判断待选预测目标物体边界框不满足选取精确要求; 提取预测目标物体边界框中目标物体的三维点云数据,对三维点云数据进行逆密度采样处理得到待处理点集,并基于待处理点集生成物体运动轨迹矢量。

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北京航宇创通技术股份有限公司,其通讯地址为:100085 北京市海淀区西杉创意园二区9号楼-1至2层01;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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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