基于改进粒子滤波算法的比较分析研究

提出一类改进的粒子滤波算法.对于建议分布的选取方案,此算法采取强跟踪分散的卡尔曼滤波方式建立它的建议分布.由于线性调节参数,此算法让系统拥有更优越的自适应性及鲁棒性,对高机动目标具有更强的跟踪效果,继而为强跟踪扩展卡尔曼滤波的能力.仿真结论说明,此算法的性能比别的几类非线性滤波算法更加优秀.比如辅助粒子滤波器(APF)、迭代扩展卡尔曼粒子滤波器(IEKE-PF)、Unscented粒子滤波器(UPF)、正则化粒子滤波器(RPF),则是在bootstrap粒子滤波器提出之后,继而出现的改进的粒子滤波器0基于粒子滤波,本文提出了阻止粒子退化的两个重点原因,以及选取合适的采样建议分布及重采样算法.     

一种比赛运动目标自适应跟踪算法的GPU实现

运动目标跟踪是计算机视觉领域核心技术之一,其软、硬件的实现方法对于促进视频和图像处理具有重要意义.以足球比赛为例,针对移动目标的大量、实时、高精度跟踪任务,提出一种基于特征融合与粒子滤波的新型自适应目标跟踪算法,并设计基于图像处理单元(graphics processing unit,GPU)的算法硬件平台.实验结果表明,所提算法及硬件平台的高效整合可以实现运动目标的可靠、快速、高精度跟踪.     

基于DSP FPGA的嵌入式篮球运动 视频目标跟踪算法实现

针对篮球比赛中的运动目标跟踪问题，提出了一种基于DSP和FPGA的嵌入式篮球运动视频目标跟踪算法，将Mean Shift算法用于跟踪篮球运动视频目标，并给出了DSP FPGA的硬件设计该方法先建立一个包含运动目标的搜索窗，并初始化其位置和大小，进一步计算搜索窗的色彩直方图然后，输入待搜索图像，运行Mean Shift，获得新的搜索窗位置和大小；最后，基于Mean Shift算法迭代，获得运动目标的新位置FPGA方便电路设计，DSP则运行目标跟踪算法实验证明，提出的方法在激烈的比赛中依然能够准确跟踪运动目标     

基于Kim与Camshift结合的运动目标跟踪算法

为了能够准确和快速的跟踪部分遮挡的运动目标,提出了Kim与Camshift相结合的运动目标跟踪算法。首先通过Kim算法(即帧差法与背景相减法结合)自动的提取目标,通过提取目标确定运动区域及运动区域的质心,然后通过此运动区域提取目标特征,用Camshift方法进行跟踪。此法克服了传统Camshift算法需要人为定位,对部分遮挡目标出现目标丢失和跟踪区域偏移的情况,最后通过实验验证了本算法对部分遮挡运动目标跟踪有较好的鲁棒性。     

基于红外图像序列的排球运动关键技术特征提取方法

针对现有运动技术特征提取方法中运动目标特征提取不准确的问题,提出了一种基于红外图像序列的排球运动关键技术特征提取方法 .首先,获取红外图像序列的排球运动图像,并对红外图像序列中的运动目标进行检测和提取,进一步用图像分割方法进行边缘分割.然后,基于视点跟踪切换方法进行阈值分析,实现对运动目标的准确跟踪和提取.实验表明,提出的方法准确性和效率均高于传统方法 .     

多模块稀疏投影在密集场景目标跟踪中的应用

提出了一种包含随机运动的复杂密集场景下的目标跟踪方法. 在跟踪算法中,将稀疏模型与多模块彩色特征相结合,并通过将其转化为l1正则化最小二乘问题实现对特征的稀疏投影. 跟踪过程中利用粒子滤波得到预测跟踪点,并将对应于最小投影差的预测点模块作为最优跟踪. 为适应特征变化,在跟踪完成后根据新的跟踪结果自动更新目标模板. 大量包含遮挡和光照变化的不同类型密集场景测试验证了该方法的有效性,与其他算法的比较说明了其优良性能.     

采用自适应补偿的无人机姿态测量

根据合作目标的单站姿态测量原理,结合实际大气湍流条件下激光光束的漂移及扩展效应,提出利用补偿和定位后的激光光斑质心确定无人机外部姿态的方法. 通过计算单帧激光光斑中心提取单位时间内激光光斑质心组成的外围轮廓特征点,并将其构成多边形. 以多边形图像质心为参照,建立姿态测量自适应补偿模型. 计算结果表明,当目标距离为3 km时,采用模拟退火算法迭代解算并对结果进行自适应补偿,得到的姿态角误差最大值为0.221±,说明自适应补偿技术的姿态测量算法具有较高的姿态测量精度和收敛性.     

对偶四元数在航天器相对导航中的应用

为了提高航天器相对位置和姿态测量的实时性和准确性,提出一种利用对偶四元数位姿模型来求解航天器相对位姿的方法. 该方法统一考虑目标航天器和追踪航天器本体坐标系间的相对旋转和平移,采用螺旋向量法更新对偶四元数. 建立了相机测量模型来测量航天器的相对位置和姿态,并选择扩展的卡尔曼滤波来消除随机噪声对状态更新和测量过程的干扰. 仿真结果表明该导航算法能满足航天器相对导航的精度要求,验证了该算法的可行性.     

运动目标追踪的一种鲁棒算法

提出一种基于SURF与帧间差分的运动目标的跟踪算法.通过对采用帧间差分法获得运动目标,并结合SURF特征点提取来减少噪声影响,从而提高目标特征鲁棒性.实验结果表明,这种方法能够提高匹配的准确度与速度,并且对于旋转、光线变化等导致的跟踪性能下降问题,具有较好的鲁棒性.     

基于Java3D的太阳系仿真的原理与实现

提出一种基于Java3D平台的太阳系仿真的方法,此方法以递归的形式构造天体运行轨道的同时采用全场景的逆向运动补偿的方式跟踪定位某个天体.实验结果表明,此算法的视觉效果很好.     

基于鲁棒时变卡尔曼滤波估计的无人机视觉编队

针对一般多输入多输出不确定系统,提出一种基于鲁棒时变卡尔曼滤波的估计算法. 该方法将时变卡尔曼滤波与自适应神经网络相结合,利用自适应神经网络克服外界非线性不确定因素,采用两个误差信号对其进行训练以提高估计精度,并对估计误差有界性进行证明. 将该方法用于无人机视觉编队视线信息的状态估计,仿真结果表明该算法能够很好地估计不确定机动长机的加速度,实现了僚机对长机的有效跟踪.     

基于正六边形线阵CCD探测器的周视场目标探测系统

提出了一种基于正六边形线阵CCD探测器的运动目标探测系统.系统不仅可以实现360°范围内环形视场探测,还可以实时显示运动目标的位置及角速度信息,达到搜索跟踪的目的.在硬件设计方面,提出并实现了基于CPLD和AVR的电路方案.在算法设计方面,设计了适于周视场运动目标探测算法.     

基于TW-ToA与TDoA的无线传感器网络多目标协同定位算法

针对高斯噪声环境下无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSNs)中目标节点位置估计问题,提出了一种基于双向到达时间(Two way-time of arrival,TW-To A)与到达时间差(Time difference of arrival,TDoA)的多目标协同定位算法。该方法利用了TW-To A高精度和无需同步的特性,并通过混合TDoA测量,在提高整体定位精度的同时,有效地降低了TW-To A的信息传输量。所提出算法将待测目标节点扩展为伪辅助参考节点,协同参与定位过程,从而进一步减少了网络中锚节点的数量。仿真结果表明,该算法在相同节点数量的网络环境中可以以较低的代价实现较高精度的定位目标,为无线传感器网络中的目标定位提供了新的思路和方法。     

基于快速移动的红外小目标实时检测跟踪方法

针对运动背景下红外小目标跟踪时精度不高、实时性差的问题,提出了基于数学形态学检测与自适应跟踪窗的方法 .首先,采用了帧差法作为基本基础,通过缓存目标图像建立目标模型,计算目标模型与当前帧差目标二值图像的相似度,根据结果确定筛选方法检测目标;其次,根据目标在上一帧中的位置,通过速度特征自适应调整搜索的范围,解决了因目标穿越运动背景导致目标丢失的问题;最后,通过采集不同情况下的目标红外图像,对运动背景下的小目标进行了检测与跟踪.仿真结果表明,该文提出的算法能够有效检测运动背景下的小目标,具有较高的实时处理能力和准确性.     

无线传感器网络目标探测定位跟踪问题研究

为在低耗能下完成更为精确的目标全程跟踪,提出了基于动态子网思想的目标探测定位和跟踪算法,并按照目标跟踪流程分别从簇头选择、目标探测、目标定位和目标跟踪4个阶段设计.仿真结果表明,相比于全网激活和固定子网策略,本算法在定位误差、预计误差和整体能耗三项指标中均处于最佳地位,有着极强的性能优势.     

基于衰减记忆算法的弹道参数滤波方法

为克服广义卡尔曼滤波发散现象,提出了一种基于衰减记忆算法的弹道参数滤波方法.通过弹道质心运动模型,结合弹道测试数据对弹道参数进行滤波,结果表明,此方法的辨识精度较高,收敛性好.     

IMU姿态解算的卡尔曼滤波方法比较

【目的】利用惯性定位技术在非开挖时直接测定电缆通道的三维坐标。在惯性定位中，姿态算法对整个系统精度的影响最大，对扩展卡尔曼滤波（EKF）和误差状态卡尔曼滤波（ESKF）两种常用的姿态解算法进行评估。【方法】以四元数和陀螺输出误差为状态向量、磁力计和加速度计为观测向量，基于四元数姿态模型，分别用EKF和ESKF进行姿态解算。【结果】试验结果表明：在计算效率方面，ESKF的计算效率要高于EKF,ESKF的计算耗时约为EKF的80%；在计算精度方面，EKF的均方根误差相对于ESKF有35.6%的改善。【结论】由于地下管线惯性定位主要考虑定位精度，因此EKF具有更好的应用价值。     

智能监控系统的图像检测设计

智能监控系统图像检测算法的本质是对视频图像中的敏感对象进行监测,提取其客观信息构建对图像和目标的描述,决定其有效性和可靠性的基础是所采用的图像分割算法。通过分析和大量试验结果的比照验证,提出了一种图像检测算法在数字监控系统中的应用,并利用卡尔曼滤波的运动跟踪特性进行进一步的噪声滤除,适用于运动车辆在固定背景下的监测,使得视频图像分析能够适合集成到视频图像采集压缩前端模块中,运用改进的算法模型实现计算效率最大化以及目标判断准确性。     

目标跟踪算法在光照突变条件下的应用

摘要： 为了保证光照突变条件下运动人体跟踪的正确性与持续性,提出可用于光照突变条件的目标跟踪算法.首先自动检测光照突变状态,当发生光照突变时,摄像机通过曝光补偿使光照突变前后的图像亮度保持一致. 然后基于可持续跟踪Mean-Shift算法对光照突变前后的运动人体进行跟踪. 实验结果表明,该算法在光照突变条件下可以对运动人体实现准确而持续的跟踪.     

机动目标三维成象中调频信号超分辨方法

机动目标的各散射点多普勒回波信号在运动补偿后一般表现为线性调频信号.通过对Relax算法进行扩展得到调频信号参数的超分辨估计并应用于机动目标单脉冲雷达三维成象,成象效果优于基于解调频方法的成象结果.