无迹粒子滤波在基于色彩的视频目标跟踪中的应用

在视频目标跟踪中把视频象素点的色彩值(RGB值)作为跟踪系统的观测量,用无迹粒子滤波算法估计活动目标在每一帧视频画面中的位置.在粒子滤波的重要性采样步骤中以色彩相似度作为更新粒子权值的标准.采用一种判断是否需要进行重采样的方法.在MATLAB环境下仿真时采取调用预先编译得到的DLL文件的方式减少仿真时间.实验结果表明,取300个粒子时,能以每秒24帧的速率跟踪随机运动的视频目标.     

铁路路基层面的检测与跟踪

利用小波变换将原始雷达记录变换为层面突变信息占主要成分的信号,根据电磁波在层面位置反射回波的特征,设计出层面检测算法,提取出所有道数据的层面点信息,针对层面出现的断裂、跳跃、分岔、交叉等现象,提出层面点归类原则,从而智能地实现层面的跟踪.通过实际资料验证表明,该算法能快速地绘制出铁路路基的层面曲线图,并能反映地下结构层的真实情况,适用于海量数据处理,将技术人员从繁重的读图任务中解脱出来.     

激光跟踪坐标测量系统的双线法基点自标定

激光跟踪三维坐标测量是一种新型的大范围坐标测量方法.在实际测量中,系统首先要经过标定,确定系统参数,然后才可以进行测量.因此,系统参数自标定的精度直接影响测量的精度.为了分析误差起因,提高标定精度.提出了一种新型的标定方法,用激光干涉仪双直线法来标定测量系统的基点坐标,通过仿真和实验,证明该标定方法可提高激光跟踪系统基点坐标的标定精度.     

基于FPGA的静态背景下移动目标检测

基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Arrays, FPGA)硬件平台和背景差分算法设计一个静态背景下的视频移动目标检测与跟踪系统,并详细给出系统的实现过程.检测结果表明:采用FPGA硬件实现系统设计,极大地提高了系统的处理速度,在静态背景下,可以实时、准确地检测和跟踪到移动目标.     

基于扇扫声纳图像的动态目标跟踪方法

扇扫声纳在搜寻目标,躲避障碍物,跟踪动态目标,水下检视等方面有着广泛的用途。针对影像噪声大,实现动态目标的自动跟踪有较大难度的问题,分析了扇扫声纳影像中动态目标和静态目标的特点,利用目标在序列影像中的变化完成动态目标的分离,在此基础上,使用卡尔曼滤波方法实现动态目标的跟踪,最后结合实际数据进行了分析,表明算法的有效性。     

禁忌搜索粒子滤波算法在目标跟踪中的应用

雷达目标跟踪量测系统常受到闪烁噪声干扰,导致传统滤波算法的滤波性能急剧下降甚至发散。针对标准粒子滤波算法存在粒子退化的缺陷,重采样环节引入禁忌搜索思想,提出了禁忌搜索扩展卡尔曼粒子滤波算法,驱散局部最优的粒子集,使其向全局最优位置靠近,提高采样粒子的有效性。结合交互多模型（IMM）,将算法与IMM-PF算法进行仿真比较,结果表明该算法对机动目标具有较优的跟踪性能。     

量子遗传优化粒子滤波的WSN目标跟踪算法

在无线传感器网络(WSN)目标跟踪应用中,传统粒子滤波算法存在多样性退化问题。为提高WSN目标跟踪精度,提出一种基于量子遗传算法优化粒子滤波的WSN目标跟踪方法。量子遗传算法不仅增加粒子多样性,防止粒子退化现象出现,有效缩短了计算时间且改善粒子跟踪能力。测试结果表明,所提出算法很好地减轻了粒子退化对目标跟踪精度影响,提高了WSN目标跟踪精度和跟踪的实时性,跟踪结果令人满意。     

基于粒子滤波的仿人机器人跟踪算法研究

针对RoboCup标准组仿人足球机器人NAO的特点,在研究传统粒子滤波跟踪算法基础上,提出基于颜色特征和改进的粒子滤波相结合的机器人跟踪算法。改进的粒子滤波算法在传统采样重要性重采样(SIR)算法重采样过程中有选择地增加一组随机粒子,解决了传统采样重要性重采样(SIR)算法因被跟踪运动目标运动不规则而出现跟丢的问题。实验结果表明,该算法增强了基于SIR的粒子滤波跟踪算法的适应性和有效性。     

基于红外发光管的快速视点跟踪装置研究

提出一种基于红外发光管的快速视点跟踪装置,解决目前视点跟踪技术的硬件开销大,提高响应速度慢的问题。通过控制红外发光管的明暗得到图像,并采用分水岭的方法进行灰度分割,得到关于瞳孔的边缘及其在面部的相对位置,算法复杂度低,可以得到很好的实时效果;将得到的被测者瞳孔的图像拟合成连续的曲线,根据瞳孔的边界位置、边界的斜率计算出瞳孔的中心位置。该方法计算简单,并可以判断当瞳孔部分被眼睑遮住时的瞳孔中心位置。该装置在需要快速反应的场合及便携式设备中能有效提高响应速度,解决目前视点跟踪技术的应用环境要求高及算法复杂度高的问题。     

线性规划的不可行内点原始-对偶仿射尺度算法

本对线性提出了一个不可行内点原始－对偶仿射尺度算法,并证明了算法是一个多项式时间算法。