基于全景视觉的目标跟踪方法研究

文章充分利用全景视觉具有360°视域的特点,将其引入视频监控领域,提出了一种基于全景视觉的目标跟踪方法。该方法基于多摄像机跟踪的思想,通过分析全景视觉的构造,将其分解为基于静态相关联多相机的跟踪。通过划分视场分界线,确定摄像机间的重叠区域,并对摄像机间相互关联关系进行描述和判断。当目标进入重叠区域时,通过同一目标在相邻视域中的关联实现目标交接,以达到在整个全景视觉中实现目标连续跟踪的目的。以全景视频中的行人跟踪为例,对文中所提的跟踪方法进行验证。实验结果表明,该方法可以有效解决多相机间的目标交接问题,实现全景视觉下目标的连续跟踪。     

基于分段模糊Lyapunov函数的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

研究了具有控制输入约束和外部干扰的轮式移动机器人的轨迹跟踪问题.在轨迹跟踪位姿误差的T-S模型和并行分布补偿框架下,利用分段模糊Lyapunov理论给出了满足控制输入约束的H∞控制器设计方法,并证明了闭环系统的稳定性.仿真结果验证了所提方法的有效性.     

基于模糊PI控制的超声波换能器谐振频率跟踪系统仿真

对于超声波换能器谐振系统,利用传统谐振频率跟踪方法动态性能不甚理想,故而采用模糊控制与PI控制相结合的模糊PI控制方法.首先对超声波发生器系统进行建模,再由模糊规则表、模糊化、反模糊化以及在线仿真整定,确定PI控制器参数,最后以相位差作为模糊PI控制器的输入量,进而得到新的驱动频率控制量,新的驱动频率信号驱动逆变器得到换能器此时所需要的控制频率,即换能器谐振频率.计算机仿真结果表明,模糊PI控制方法使整个系统具有更好的动态和静态性能,能有效地使换能器工作在谐振频率.     

基于模板匹配与线性预测的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标遮挡、算法鲁棒性差的问题, 提出基于模板匹配与线性预测的算法。该算法分为模板匹配和线性预测两部分。场景中无遮挡物时, 执行模板匹配算法, 获取目标跟踪信息; 否则, 通过预测算法估计目标的状态, 进而实现目标跟踪。实验结果表明, 在目标有遮挡干扰的情况下, 采用该算法能稳定、准确地实现目标跟踪, 与传统的模板匹配算法相比具有较强的鲁棒性。     

一类参数未知的分数阶混沌系统的自适应追踪控制与同步

针对一类参数未知的分数阶混沌系统,基于分数阶系统稳定性理论,通过设计控制器和未知参数辨识规则,研究了混沌系统的自适应追踪控制同步问题;并以分数阶Newton-Leipnik系统为例进行了数值模拟,验证了方法的可行性和有效性。     

基于无源信标的天波OTHR目标跟踪

为了削弱电离层分层结构引起的"多径"效应,减小电离层高度难以准确获取带来的跟踪误差,提出了基于无源信标的目标跟踪方法。通过雷达发射高频信号,建立等效电离层传播模型,并利用无源信标修正电离层高度,其中跟踪过程分为两个阶段:先进行初次跟踪,将跟踪结果与信标对比,反演出等效电离层虚高,再利用修正虚高跟踪未知目标。针对实测数据的分析结果表明,与多假设航迹融合算法相比,本方法具有更高的精确性和适应性。     

粤西沿岸流和物质输移模型研究及应用

本文通过建立FVCOM三维数值模型模拟广东沿岸海流,分析了粤西沿岸海流特征,研究结果表明,粤西沿岸海流主要为西南向流,只有在夏季西南季风较大时才会有东北向流。在海流模拟基础上建立物质输移扩散模型,模拟粤西沿岸的物质输移状况,模型结果显示,粤西沿岸的物质扩散以西向为主,只有夏季季风较大时物质才向东扩散,且扩散速度较小,琼州海峡的物质扩散终年向西。     

基于宽窗口和PAST算法的扩频序列盲估计

针对DSSS信号的盲估计问题,结合投影逼近子空间追踪算法(PAST)和滑动窗技术,对接收信号进行宽窗口划分,实现了非同步接收信号的扩频码的恢复。该方法只需要提取信号的主特征向量,然后利用滑动窗的方法实现码同步。PAST方法避免了特征值的求解,降低了计算量,易于硬件实现,解决了传统的特征分解方法实时处理的困难以及相位模糊的问题,并且能在低信噪比下实现扩频码的估计。     

家居智能Web 服务的SOA 框架

为增强智能家居的个性化与智能化水平, 提出由资源层、适配层以及感知应用层组成的智能家居体系结构。建立了家居设备操控的原子Web 服务, 并基于Web 服务组合形成家居智能的SOA(Service-OrientedArchitecture)框架。实验结果表明, 该方法可对源于不同智能家居规范及不同组网模式中的设备统一管理和操控, 可为智能服务开发商与家居设备供应商构建协作平台, 降低双方数据交互的难度, 从而在自身领域内更好地发展智能家居服务。     

基于颜色分布特征的足球视频禁区检测

足球视频影响着人们的日常生活，人们对足球视频的关注更多地体现在对其中进球、射门等精彩事件上。而这些事件大都发生在左右禁区附近，显然左右禁区的准确检测在足球视频处理中起着关键的作用。本文在研究当前主流检测算法的基础上提出了一种基于颜色分布特征的足球视频禁区检测算法，该算法利用SVM对足球左右禁区颜色分布特征进行监督学习，进而检测出左右禁区。通过实验证明该方法高效并且可以达到较高精准度。