基于视觉目标跟踪的侦察机器人导航方法

针对未知环境下侦察机器人的自主导航问题,提出了一种基于视觉目标跟踪的侦察机器人导航方法.首先利用二进制鲁棒独立元素特征(BRIEF)提取方法来检测和描述待跟踪视觉目标的局部不变特征点,在快速的特征匹配计算基础上提出由粗到精的目标定位两步法实现机器人导航过程中视觉目标的实时准确跟踪.其次对基于视觉目标跟踪的自主导航任务进行行为分解和实现,在行为中集成视觉目标跟踪算法.最后利用基于宏行为的机器人事务执行机制实现移向视觉目标的自主导航控制.实验结果表明,提出的方法能够使侦察机器人实时准确地跟踪视觉引导目标,在复杂障碍物环境下可靠地完成移向目标的自主导航任务.     

针对重复纹理场景的跟踪定位算法

提出一种针对复杂标识的分类学习算法,并将其应用于移动增强现实系统中,实现了基于自然特征的跟踪定位系统.在场景特征点识别分类基础上,采用关键帧匹配算法实现无标识跟踪定位.针对含有对称结构的场景提出一种误匹配特征的回收机制.实验结果表明,该算法可解决由于场景对称结构导致的错误特征匹配,从而大幅提高特征的正确匹配率.     

一种基于模型概率修正的IMM目标跟踪算法

在IMM算法的基础上,提出了一种新的机动目标跟踪FIMM算法.该算法使用中值滤波对IMM算法模型更新概率进行平滑,再对其利用模糊推理系统进行实时修正,将修正后的概率作为最后输出的权值,让有用模型概率增大,减少了模型之间的竞争,提高跟踪精度.仿真实验表明,提出的FIMM算法显著提高了IMM算法的跟踪性能.     

引入多速率模型的变结构机动目标跟踪

变结构多模型方法(VSMM)能够根据目标机动的实际情况实时确定结构不断变化的模型集合,取代传统IMM方法中的固定模型集.使参与状态估计的模型分布更集中,模型数量相对较少,从而提高算法的跟踪精度.多速率模型(Multirate)能够对原始测量数据进行多分辨分解,有效的抑制量测噪声,从而提高原始数据的信噪比.文章将多速率模型引入变结构多模型方法,提出一种新的机动目标跟踪算法多速率变结构多模型方法(MRVSMM),该方法分别从改善原始数据与改善模型集合两方面对传统IMM方法进行了突破.同时,采用多个多速率模型,并将多个模型的滤波结果相互交织实现对机动目标的全速率跟踪.仿真实验证明,该算法较传统的IMM方法跟踪精度得到了一定程度的提高.     

三维无线传感器网络中基于格概率的目标定位算法研究

提出一种基于格概率的目标定位算法,不仅可以有效消除单个传感器节点测量信号强度时存在的不确定性,还可解决检测到目标的节点数目小于4时其他方法无法解决的定位问题.同时还提出一种自学习修正方法,通过实时地修正信号衰减模型中的相关参数,可避免环境动态变化带来的定位失真.仿真结果显示,所提定位算法具有良好的定位精度和较强的抗干扰...     

基于增量学习的关节式目标跟踪算法

为实现对关节式目标的稳定跟踪,提出了基于增量学习的关节式目标跟踪算法.该算法应用图割法对目标矩形窗进行前景与背景分割,得到前景图像;然后对前景图像进行快速傅里叶变换,得到傅里叶系数矩阵,进而得到振幅图像,并将振幅图像作为跟踪目标的描述;最后将多个目标描述进行奇异值分解和主元分析,实现对跟踪目标的低维子空间描述.文中在粒子滤波框架下实现了整个跟踪算法.实验结果表明,该算法具有较稳定的关节式目标跟踪效果.     

应用人脸姿态估计实现人机信息交互

针对残疾人士不用手实现计算机操作的问题,提出了一种通过面部姿态的视觉分析手段控制鼠标操作的新方法。首先,由CCD摄像头获得人脸视频图像,采用Haar特征和基于AdaBoost算法的目标检测手段确定人脸区域,再通过图像分析手段提取2个眼角、2个嘴角和鼻尖共5个特征点;然后,以一幅正面图像的特征点位置为参考,对实时图像中人脸的空间姿态进行估计;最后,根据人脸的3个偏转角定义并生成人机交互信息,用于计算机人机界面中鼠标位置的移动和操作控制。实验表明,在良好的光照条件下,该方法可以快速准确完成人脸姿态估计并获得鼠标控制信息,帮助伤残人士实现人机信息交互。     

基于联合角度—时延估计的多径信号抑制方法

为减小卫星导航信号受到多径干扰的影响,提出基于联合角度—时延估计的抑制多径干扰方法.该方法采用检测和比较多路信号相对时延的方法来区分直达和多径信号,设定最小时延对应的入射角为期望波达方向,并通过波束形成来抑制多径信号,从而达到减小多径误差的目的.仿真结果显示,该方法在直达信号较强和较弱的环境下能有效抑制多径影响.     

一种MEAN SHIFT跟踪改进算法研究

Mean Shift算法在视频序列中的目标跟踪已经广泛被应用于计算机视觉研究以及应用中。该算法应用于跟踪中,具有计算量低,可实时跟踪等优点,但有时会出现漂移问题。本文针对传统Mean Shift算法的实现进行了研究和总结。并提出了基于分块的改进方法,在Mean Shift跟踪算法中加入了空间信息。实验证明改进算法与原始算法比较具有更好的跟踪精度。     

基于单片机控制的太阳能光电跟踪器的研究与应用

在太阳能利用领域,由于太阳光线的入射方向（方位角和高度角）相对于地球上的某一点位置是不断变化的,为在不同季节不同时间都能最大效率的采集太阳辐射能量。聚光装置必须采用自动跟踪装置随时跟踪太阳。通常聚光比越高对跟踪精度的要求就越高,造价也就越高。因此,从能源利用及经济性等方面综合考虑,低成本的太阳光线跟踪技术具有重要意义。本文对一种基于单片机控制的太阳能光电跟踪器的研究和应用工作做出了总结。