复杂场景下稳健视觉跟踪算法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60675023
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    23.0万
  • 负责人：
    杨杰
  • 依托单位：
    上海交通大学
  • 学科分类：
    F0604.机器感知与机器视觉
  • 结题年份：
    2009
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2007-01-01 至2009-12-31

项目摘要

复杂场景下稳健视觉跟踪算法研究是一项包括图像处理、计算机视觉、模式识别、概率论与统计推理、随机过程、系统状态估计等多学科交叉融合的前沿研究主题。本项目就视觉跟踪研究亟待解决的两个关键问题（如何实时、高效地跟踪目标以及如何有效地适应目标的运动和特性变化、排除场景干扰）开展研究。建立一个适用于复杂场景的有效的粒子采样方法，实现多特征自组织融合视觉跟踪方法，采用KLD算法自适应调节各个特征的采样粒子数目。在粒子滤波理论框架下，利用Monte Carlo采样方法解决联合概率数据联想问题，实现多目标稳健跟踪算法。建立一个可以处理实际视觉跟踪问题的界面友好的仿真软件平台。该项目研究成果可以广泛应用到视频监控、机器人定位、智能人机交互、红外成像制导等领域。因此，该研究具有重要的基础理论研究意义和在国民经济建设领域尤其是国防现代化建设领域广阔的工程应用价值。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（46）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（7）
专利数量（3）
Multi-information incorporation approach to kernel-based infrared target model construction with application to target tracking
基于核的红外目标模型构建的多信息融合方法及其在目标跟踪中的应用
  • DOI：
    10.1117/1.2388341
  • 发表时间：
    2006-11
  • 期刊：
    Optical Engineering
  • 影响因子：
    1.3
  • 作者：
    Ling, Jianguo;Yang, Jie;Yang, Lei;Liu, Erqi
  • 通讯作者：
    Liu, Erqi
基于主成份分析的仿射不变特征图像匹配方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统仿真学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨杰;沈红斌;刘小军;刘惠
  • 通讯作者：
    刘惠
DETECTING INFRARED SMALL TARGET BY USING TDLMS FILTER BASED ON NEIGHBORHOOD ANALYSIS
基于邻域分析的TDLMS滤波器检测红外小目标
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2009
  • 期刊：
    红外与毫米波学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yang, Jie;Liu, Rui-Ming;Cao, Yuan
  • 通讯作者：
    Cao, Yuan
Multimodal biometrics using geometry preserving projections
使用几何保留投影的多模态生物识别
  • DOI：
    10.1016/j.patcog.2007.06.035
  • 发表时间：
    2008-03
  • 期刊：
    Pattern Recognition
  • 影响因子：
    8
  • 作者：
    Zhang, Tianhao;Li, Xuelong;Yang, Jie;Tao, Dacheng
  • 通讯作者：
    Tao, Dacheng
Gait recognition based on dynamic region analysis
基于动态区域分析的步态识别
  • DOI：
    10.1016/j.sigpro.2008.03.006
  • 发表时间：
    2008-09
  • 期刊：
    Signal Processing
  • 影响因子：
    4.4
  • 作者：
    Zhou, Yue;Yang, Xiaochao;Zhang, Tianhao;Yang, Jie;Shu, Guang
  • 通讯作者：
    Shu, Guang

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其他文献

考虑子模块均压约束的混合型模块化多电平换流器功率极限分析
  • DOI：
    10.7667/pspc180431
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    廖敏;许韦华;杨杰;李鹏飞;季明晶;鲁晓军;向往;文劲宇
  • 通讯作者：
    文劲宇
熊果酸对脂多糖诱导的 THP-1 细胞的作用及机制研究
  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    杨杰
基于熵权的区间型多属性决策方法在湖泊水质评价中的应用
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    环境科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周荣喜;单欣涛;杨杰;杨晓进
  • 通讯作者：
    杨晓进
改进的基于雾气理论的视频去雾
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    光学精密工程
  • 影响因子：
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  • 作者：
    刘海波;杨杰;吴正平;张庆年;邓勇
  • 通讯作者：
    邓勇
新型液压挖掘机回转驱动系统仿真
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    华侨大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    林添良;杨杰;刘强;叶月影
  • 通讯作者：
    叶月影

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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