基于光流法的运动目标检测与跟踪算法

选用Harris角点作为跟踪对象,将尺度空间引入角点检测,提取特征尺度上的Harris角点,并进行曲率非极大值抑制,滤除"伪角点",提高角点检测对尺度变化的抗扰能力.跟踪算法选用结合图像金字塔的光流法,迭代计算光流,并提出基于光流误差的跟踪算法,即用不同时间流的运动轨迹在同一帧图像的误差来衡量运动跟踪情况,避免跟踪点因被遮挡、消失或者纹理特征发生变化而导致跟踪失败.通过对不同视频图像进行检测的结果证明基于改进的角点提取和图像金字塔的光流法具有良好的跟踪效果,引入光流误差可以有效地滤除跟踪失败的特征点,准确估计运动目标的位置.     

多重网格在黏性流动最小二乘等几何模拟中的应用

针对最小二乘等几何方法模拟黏性流动时条件数大、迭代法收敛速度慢的问题,提出了基于多重网格技术的加速方法。计算中自动生成一系列疏密不同的网格,在最密网格上用最小二乘等几何方法将Navier-Stokes方程离散为代数方程组,用多重网格方法作为独立求解器或共轭梯度法的预处理器迭代求解所得到的代数方程组。对雷诺数为100、400、1 000和2 500的顶盖驱动流进行了数值模拟,计算中进行23次迭代可使方程组的余量降低10个数量级,流动特征量的计算误差在1%以内。计算结果表明,通过多重网格技术加速迭代,提高了最小二乘等几何方法模拟黏性流动的计算效率。     

一维非线性对流扩散方程特征有限元的两重网格算法

针对一维非线性对流扩散方程，构造了特征有限元两重网格算法。该算法只需要在粗网格上进行非线性迭代运算，而在所需要求解的细网格上进行一次线性运算即可。对于非线性对流占优扩散方程，不仅可以消除因对流占优项引起的数值振荡现象，更重要的是可以加快收敛速度、提高计算效率。误差估计表明，只要选取粗网格步长与细网格步长的平方根同阶，就可以使两重网格解与有限元解保持同样的计算精度。     

最小二乘等几何分析的多重网格方法

针对最小二乘等几何分析得到的代数方程系数矩阵的条件数大、迭代求解成本高的问题,提出了求解该方程的多重网格法。该方法在密网格上进行误差光顺,使高频误差快速衰减,在疏网格上进行误差修正,使低频误差快速衰减。通过节点插入算法自动生成不同尺寸的网格,根据离散B样条建立网格转换矩阵。采用该方法求解了泊松方程,对比了多重网格迭代与Gauss-Seidel迭代、PCG迭代的收敛性,结果表明Gauss-Seidel迭代收敛速度最慢,PCG迭代收敛速度随着代数方程自由度的增加而变慢,多重网格的收敛速度最快,能够有效求解最小二乘等几何分析得到的代数方程,解决了矩阵条件数过大的问题,并且收敛速度与网格尺寸无关。     

基于非结构化网格的三维大地电磁自适应矢量有限元模拟

基于能够模拟复杂模型的非结构化网格,提出基于矢量单元的三维自适应有限元大地电磁模拟算法。其过程是:利用残差型的后验误差算子初步估算粗网格上的单元误差,通过加密误差超过限定的单元,生成新的网格;对新的网格重复上一步过程,从而得到更加精确的数值结果;重复迭代过程直到计算结果的精度达到预定要求为止,从而生成最优化的有限元网格;基于COMMEMI 3D-1 MT模型的数值模拟,验证本文算法的正确性。研究结果表明:通过自适应的网格加密和迭代求解过程,本文算法可以产生迭代收敛的数值结果,计算结果具有较高的精度。     

双背景模型的快速鲁棒前景检测算法

针对前景检测中的光照变化问题,提出一种基于双背景模型的快速鲁棒前景检测算法.通过建立简单的快慢双背景模型,提高前景检测的效率.结合视频时间感知信息和光照补偿措施,增强算法对光照变化的鲁棒性,提高前景检测精度.在具有光照变化的公开数据集上进行测试,实验结果表明:所提出的算法不仅对光照变化有较强的鲁棒性,同时,具有极快的处理速度.     

稳定性可保证二阶格式在多重网格中的有效性和经济性

基于一种稳定性可保证的二阶差分格式（SGSD），对SIMPLE算法实施了完全多重网格循环以加速外迭代的收敛．采用规正变量的方法实施了SGSD．通过对二维顶盖驱动流动的计算，分析了多重网格在SIMPLE算法中的收敛特性．计算结果表明：SGSD格式具有与其他高阶格式及高阶组合格式相同的计算精度，且收敛速度优于其他高阶格式，在雷诺数较高时（Re=3000），其收敛速度是二阶迎风格式的1．77倍，是QUICK格式的1．37陪，同时在疏密网格层次上均可以保证计算的稳定性；采用多重网格加速SIMPLE算法的迭代时，不仅要考虑多重网格的循环方式，还要考虑对流项的离散格式，在计算中SGSD格式具有明显的优势。     

一种结构向量与分数阶相结合的光流模型

运动目标检测是图像处理中的最基本任务,变分光流法是常用的运动目标检测技术。因模型固有的缺陷,传统变分光流模型不能应对场景中的光照变化、不能保留运动不连续性,从而局限了变分光流模型的应用范围,影响了光流估计的计算精度。提出一种局部结构不变约束与分数阶平滑约束相结合的光流模型,该模型应用局部结构张量函数代替传统亮度约束方程中的亮度函数,应用分数阶导数代替传统平滑约束方程中的整数阶梯度。因结构张量是一个不随光照变化的物理量,且包含了图像中的一些结构信息,而分数阶平滑约束能保留边缘不连续性,因而使得本文模型能在各种光照环境下获得清晰的运动目标轮廓。实验证明本文所提模型对光照变化鲁棒,且能保留光流场边缘不连续性,较其他相关模型,能获得更高准确率的光流场。     

最优区域与离散小波变换结合的颜色恒常性计算算法

颜色恒常性计算就是通过消除光照对颜色的影响,得到与光照无关的稳定的颜色描述因子。目前基于底层特征驱动的颜色恒常性算法,大多数利用整幅图像的像素信息来估计场景的光照。然而,并不是所有的像素点都包含颜色恒常性计算的有效信息,而且没有考虑像素点周围的空间信息的影响。本文针对这两个问题提出一种基于最优区域选择和离散小波变换结合的颜色恒常性算法,在分割区域上进行不同尺度的离散小波变换,利用得到的小波系数估计出不同区域不同尺度上的误差,选择出误差最小的分割区域用于整幅图像的光照估计。该算法简单易行,实验结果证明可以取得比较好的光照估计效果。     

多重网格技术在SIMPLE算法中的应用及结果的不确定性分析

将多重网格技术应用于SIMPLE算法,对方腔顶盖驱动流问题进行求解,并运用Richardson外推法进行了计算结果的不确定度分析.与单重网格计算的对比表明,多重网格技术的应用不仅大大减少了计算的迭代次数、CPU占用时间,加速收敛的效果明显,而且使计算结果的不确定度分析工作量减小,更方便易行.     

非线性反应扩散方程的两重网格算法

将两重网格算法和混合有限元方法结合起来,通过对二维非线性反应扩散方程右端的非线性项进行基于粗网格解的泰勒展开,化为细网格上的线性问题,从而为求解该类方程提供了一种有效的数值解法。收敛性分析和数值算例结果表明,该算法与标准有限元方法相比,其优点是在不降低解的精度阶数的条件下,提高了计算速度,同时能够得到精度更高的导数。     

对流项二次迎风插值格式在非结构化网格中的应用

在有限容积法的基础上发展了非结构化网格的对流项二次迎风插值（QUICK）格式．详细推导了扩散项采用格林函数法、对流项采用改进的QUICK格式的离散方程，对顶盖驱动流和圆柱绕流问题进行了计算，讨论了不同Re下计算的准确性和格式的收敛性，并与高精度结构化网格计算结果进行对比分析．结果表明，该格式的临界网格Peclet数为8／3左右，与中心差分相比较，该格式的计算精度与其相当，对流稳定性好，收敛速度高．同等条件下较结构化网格对复杂区域的模拟更接近实际测量结果，是一种对复杂区域计算有应用前景的对流格式．     

不锈钢冲压潜水井泵的数值计算与试验验证

为了提高数值模拟的精度及验证Fluent软件对冲压潜水井泵计算的可行性,结合冲压泵的工艺特点,针对4SP8不锈钢冲压潜水井泵进行了基于Fluent软件的数值模拟.考虑用不同的网格数、不同的收敛精度、不同的粗糙度、不同的湍流模型及不同的算法,对不同级数冲压潜水井泵模型作了数值模拟,从而找出最适合不锈钢冲压潜水井泵的数值模拟设置方法,并将性能预测与样机试验的结果进行对比.结果表明:采用网格尺寸大小为1.4 mm,收敛精度为10 -5,粗糙度为0,标准k-ε湍流模型,SIMPLEC算法,对两级不锈钢潜水井泵的全流场进行数值模拟最为合适;模拟值与试验值有较小的差别,但趋势基本相同.该研究对不锈钢冲压潜水井泵的数值模拟具有一定的参考价值.     

阶次自适应AR等效电路模型的锂电池SOC滑模观测

基于等效电路模型的一类车载动力电池剩余荷电状态(state of charge，SOC)的估算方法，其估算精度高度依赖于模型精度，模型精度又正比于模型复杂度，以至于难以较好地应用于嵌入式控制单元.提出复杂度相对较低、能够自适应确定最优模型阶次的全新等效电路模型——基于阶次自适应AR模型的车载动力电池等效电路灰箱模型.基于此灰箱模型，给出锂离子电池SOC的滑模观测器设计推导及能观性、收敛性证明.结果表明，本文提出的基于阶次自适应AR等效电路灰箱模型的滑模观测器SOC估算方法(adaptive autoregressive-sliding mode observer，AAR-SMO)具有低模型复杂度、高精度、强鲁棒性及快速收敛等性能.     

基于变分模态分解的弹性参数核密度估计方法

概率密度建模是地震随机模拟中至关重要的环节,而弹性参数高频成分的概率密度估计决定了高分辨率地震随机模拟结果的精度。针对常规方法中弹性参数高频成分提取精度不足、概率密度建模先验条件过度约束以及弹性参数的概率密度建模分层设计等问题,提出了一种基于变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）的弹性参数核密度估计方法。该方法首先采用VMD对测井弹性参数数据进行模态分解,筛选出本征模态函数（intrinsic mode function, IMF）中的高频项叠加得到测井弹性参数的高频成分;然后使用核密度估计分层计算得到高频成分的概率密度模型,并通过该模型进行随机抽样生成随机高频成分叠加至井旁地震数据上以达到丰富地震弹性参数数据高频内容的目的。珠江口盆地34号井区的实验结果显示,VMD有效分离出了中心频率在70 Hz以上的测井弹性参数高频成分,分层设计的核密度估计方法凸显了高频成分的统计规律,叠加随机高频成分后地震弹性参数70 Hz以上的高频成分得到了明显补充。该方法为地震高分辨率随机模拟提供了新的思路。     

基于改进离散傅里叶变换的实时频率和幅值测量算法

精确快速估计频率和幅值对智能电网的监测和运行至关重要;而频谱泄露会严重影响频率和幅值的测量精度。为此提出了一种基于改进离散傅里叶变换(discrete Fourier transformation,DFT)的实时频率和幅值测量算法。首先对考虑频率偏移的DFT算法进行了理论推导。然后为了减弱频谱泄露的影响,对DFT变换结果进行再次计算,给出了频率和幅值计算表达式;为了进一步提高精度,对频率值进行了二次估算。仿真结果表明,该算法能够有效减弱频谱泄露对频率和幅值测量的影响,在不同信号模型下均能得到满足要求的频率和幅值。     

基于二维压缩扩展和光流法的组织应变估计方法

在超声弹性成像中,为了得到大压缩量下的精确应变估计,要考虑组织横向膨胀带来的横向位移的信号去相关影响,为此提出了结合二维压缩扩展和光流法的组织应变估计方法.首先采用二维希尔伯特变换法将原始超声RF信号通过包络检测的方法转换为解析信号,再利用块匹配算法得到16个子区域的位移矢量,然后利用线性回归方法从位移矢量估计出二维压缩扩展的参数.在完成二维压缩扩展之后,再利用光流法对微小位移进行精确估计.实验结果表明,二维压缩扩展方法和光流法的结合增加了总体应变估计的精度与鲁棒性.所得纵向位移和纵向应变与有限元仿真结果基本一致,证明了所提算法的正确性.     

改进的递推增广最小二乘参数估计方法

基于用递推最小二乘(RLS)法拟合高阶自回归(AR)模型得到的白噪声估值,提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的一种改进的递推增广最小二乘法。它由两段RLS算法组成,可在线实现,具有快的收敛速度。一个仿真例子说明了其有效性。     

外推式高温测量的一种新方法

针对两点法、三点法、微分法、多点温度法、对点的对数法等［４］在动态高温测量中存在的不足,如：测量误差大、抗干拢能力弱、模型演算复杂、热惯性系数慢变性等对推算结果影响大,提出了一种在简化模型的基础上,利用最小二乘原则估计稳态温度值的方法．该方法由于引用了最小二乘估计理论,其算法使热惯性系数的慢变性原则上不影响估计精度;同时该算法模型简单,使用的数据量也不大,比较适合在实际中应用．仿真研究结果表明,在一定条件下,该方法估计精度较高．