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图像目标的可视识别与智能跟踪 总被引:2,自引:0,他引:2
本文研究图像目标的可视识别与跟踪,给出了图像目标识别印章模型和系统总体设计方案。在此基础上,采用智能跟踪算法,实现了正常跟踪、判断、预测和记忆跟踪的功能,而且跟踪方式随着环境条件的变化而变化。正常跟踪算法的图像代数描述是简明的,与算法是内在一致的。通过给出两个实时可视跟踪的实例说明在实时DSP可视跟踪系统上算法的性能及其可行性。 相似文献
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针对杀伤区在地空导弹射击指挥中的快速应用问题, 提出了一种杀伤区数值化建模技术. 采用最小二乘法对零航路捷径垂直杀伤区边界数据点进行分段曲线拟合, 获得垂直杀伤区拟合数学模型. 然后用分段线性插值技术对拟合杀伤区进行处理, 用折线函数对拟合曲线进行分段逼近, 获得用封闭形表示的垂直杀伤区数值模型. 根据零航路捷径的垂直杀伤区数值模型, 设计了一种快速生成不同航路捷径上垂直杀伤区数值模型的算法. 最后, 对与杀伤区有关的目标射击诸元参数的计算问题进行了探讨, 给出了发射区远、近界等参数的计算模型. 通过仿真实例分析表明, 构建的模型和算法合理有效, 对地空导弹指挥控制系统的研制具有较大的应用价值. 相似文献
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提出了一种基于灰度图像的Gabor滤波器识别方法.该方法首先采用Gabor小波滤波器组处理灰度目标图像,并在此基础上采用主元分析法(PCA)提取图像特征,然后结合支持向量(SVM)方法将区域内图像匹配问题转化为分类问题来识别目标物体.仿真实验结果表明,该算法能使移动机器人达到92%以上的识别率,并可满足约8 fps的实时图像处理要求. 相似文献
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针对无线传感器网络(WSNs)在跟踪过程中精度低,性能差等缺点,提出基于无迹卡尔曼滤波(UKF)和协方差交叉(CI)融合的分层多簇WSNs多速率跟踪算法。将传感器分成多个簇,同一簇中的传感器可以采用不同的采样和传输速率对目标的数据进行采集和传输。首先,采用UKF处理传感器节点采集的数据,生成局部估计。然后,利用CI融合算法将收集到的局部估计值形成融合估计。通过定义一个附加权重因子,为真实协方差的不确定性定义一个更严格的界限。仿真验证了方法的有效性,采用多速率分层融合估计的精度更高,效果更明显。 相似文献
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在正负样本区域随机抽取了不同尺度下图像的局部二值模式(LBP)特征,将高维的特征信息投射到低秩的压缩域,并据此建立了表观模型.使用一个随机稀疏测量矩阵来压缩前景和背景目标.将追踪问题转化成为了一个使用朴素贝叶斯分类器的二元分类问题.所提方法可以较快速、实时地在线追踪目标,同时解决了目标尺度变化、遮挡问题. 相似文献
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传统异常轨迹检测方法将轨迹序列看作轨迹特征,无法有效描述轨迹,导致异常轨迹检测结果不可靠。为此,提出一种新的博物馆监控视频中慢速移动稀疏目标轨迹检测方法。采用一种快速计算方法对和目标相似度较高的粒子进行筛选,滤除和均值相差较大的粒子。对跟踪目标进行稀疏表示,为了避免目标被干扰或遮挡,进行非负性约束优化,完成稀疏求解,获取博物馆监控视频中慢速移动稀疏目标跟踪结果。依据跟踪结果将可代表整体轨迹的特征向量与部分可代表局部轨迹的特征向量合成一个整体特征向量,利用整体特征向量对慢速移动稀疏目标轨迹进行描述,通过描述结果和K聚类方法实现目标异常轨迹检测。实验结果表明,所提方法检测的异常轨迹与其他轨迹之间的差异最大,检测结果可靠,实际应用性较高。 相似文献
79.
一种改进的自适应质心跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对自适应质心跟踪算法对扩展目标跟踪时,易出现目标丢失的问题,提出了在自适应质心跟踪算法中,加入3点线性预测器和5点平方预测器构成综合预测器,对所跟踪目标的位置参数进行预测.通过估计目标区内背景所占比例,解算出目标的直方图分布函数,利用Bayias决策找出目标和背景像素的分类,从背景图像中分离目标像素,获得目标的质心坐标.改进算法可以实现对小目标直至扩展目标的跟踪,且基本不受目标大小、旋转变化的影响,其稳定性、可靠性和精度都较高.实验结果也表明,改进算法较好地克服了原算法跟踪时易丢失扩展目标的问题,不但扩展了自适应质心跟踪算法的适应范围,而且提高了跟踪精度.为有效提高导弹图像末制导的攻击精度提供了一定的参考. 相似文献
80.
充分利用对辅助变量的回答所提供的变量信息,采用最小二乘方法,给出了目标变量不完全情形下对其的一种回归插补,并对回归差补的期望和方差进行了讨论。 相似文献