一种基于卡尔曼滤波的压缩跟踪算法研究

根据道路交通监控视频的特点,采用压缩跟踪(CT)算法进行运动车辆的检测与跟踪。在摄像头变化较大、运动车辆尺度变化和背景变化等情况下,CT算法均具有很强的鲁棒性。但是当车辆被遮挡时,跟踪算法容易失效。为了解决这一问题,提出使用卡尔曼滤波对遮挡的车辆进行轨迹预测。卡尔曼滤波能根据CT算法跟踪目标的轨迹,有效地预测目标遮挡时的轨迹。实验结果表明,本算法不但可以较好地处理跟踪车辆尺寸变化的问题,在车辆丢失或被部分遮挡时,能准确而稳定地跟踪车辆,而且具有很好的实时性,满足了工程应用的需求。     

基于生成对抗网络的页岩三维数字岩芯构建

页岩油气藏孔隙结构复杂,岩芯获取困难,准确表征页岩储层孔隙结构是研究页岩储层内流体渗流规律的关键。基于真实页岩岩芯的三维聚焦离子束扫描图像,对原始生成对抗网络模型的结构重新设计,同时,为了保证重建结果可以充分反映页岩岩芯的孔隙结构信息,增大了训练样本的尺寸,以此训练生成模型,进而生成页岩三维数字岩芯,对比分析了重建数字岩芯和原始岩芯的孔隙度,并基于重建数字岩芯提取了孔隙网络模型,分析了页岩孔隙结构性质。结果显示,重建岩芯的孔隙度、孔隙空间结构、连通性以及孔隙喉道的配位关系与原始岩芯具有很高的一致性,由此验证了生成模型可以实现三维页岩数字岩芯的构建。最后,构建了多个页岩数字岩芯,计算了多个孔隙结构参数的均值及变化区间,证明了生成的数字岩芯具有稳定的孔隙空间特征,训练好的生成模型具有良好的稳定性。