一种基于变分贝叶斯高斯和滤波的目标跟踪方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311288914.8

申请日：

2023-10-08

公开(公告)号：

CN117411462A

公开(公告)日：

2024-01-16

发明(设计)人：

王小刚白瑜亮王宇荣思远王瑞鹏景亮崔乃刚于子淼罗友涵彭一洋

申请人：

哈尔滨工业大学

申请人地址：

150006 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

IPC主分类号：

H03H21/00

IPC分类号：

H03H17/02 G05D1/245

代理机构：

北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465

代理人：

刘阳河

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

山东省威海市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-02-02	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):H03H 21/00申请日:20231008
2024-01-16	公开	公开

共 50 条

[21]

基于目标特征和贝叶斯滤波的视觉跟踪方法 [P].

徐林忠 ;

于慧敏 .

中国专利 :CN101339655A ,2009-01-07

[22]

一种带有色量测噪声和变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波的目标跟踪方法 [P].

张勇刚 ;

贾广乐 ;

黄玉龙 ;

李宁 .

中国专利 :CN109508445A ,2019-03-22

[23]

一种基于变分贝叶斯学习的井下传感器网络目标跟踪方法 [P].

王国庆 ;

赵嘉祥 ;

马磊 ;

杨春雨 ;

代伟 ;

周淑燕 ;

林常见 ;

刘晓敏 ;

范潇潇 .

中国专利 :CN114662535B ,2022-06-24

[24]

基于变分贝叶斯标签多伯努利叠加模型的多目标跟踪方法 [P].

李改有 ;

魏平 ;

王敏 ;

高林 ;

陈奕琪 .

中国专利 :CN110503071B ,2019-11-26

[25]

基于特征融合和贝叶斯分类的核相关滤波目标跟踪方法 [P].

康文雄 ;

施睿 ;

吴桂乐 .

中国专利 :CN106570486B ,2017-04-19

[26]

基于期望最大化高斯混合缩减的分布式贝叶斯滤波器目标跟踪方法 [P].

杨峰 ;

唐欣怡 ;

李天成 ;

郑丽涛 .

中国专利 :CN113537299A ,2021-10-22

[27]

基于期望最大化高斯混合缩减的分布式贝叶斯滤波器目标跟踪方法 [P].

杨峰 ;

唐欣怡 ;

李天成 ;

郑丽涛 .

中国专利 :CN113537299B ,2024-07-02

[28]

一种基于高斯混合概率假设密度滤波的多目标跟踪方法 [P].

班晓军 ;

王聪娆 ;

卢鸿谦 ;

尹航 .

中国专利 :CN120891491A ,2025-11-04

[29]

基于变分贝叶斯和Sage-Husa的自适应EKF跟踪方法、系统及终端 [P].

曹然 ;

马炼 ;

黄春龙 ;

熊志杰 .

中国专利 :CN118897940A ,2024-11-05

[30]

一种NHC噪声自适应估计方法和变分贝叶斯滤波方法 [P].

江金光 ;

王子见 .

中国专利 :CN120252699A ,2025-07-04

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