基于Adaboost首帧检测的时空上下文人脸跟踪算法

针对时空上下文算法首帧需进行手动框选及选择偏差带来后续跟踪干扰的不足, 提出利用Adaboost算法进行首帧检测, 引入Kalman预测机制辅助时空上下文算法进行跟踪.当出现遮挡、 抖动等问题时, 保证跟踪稳定地进行, 提高算法鲁棒性. 在Shelter1等3组公共数据集上进行对比实验的结果表明, 该算法能实现首帧自动检测功能, 后续跟踪算法的鲁棒性及跟踪效果也得到明显提升.     

基于综合导向的车式移动机器人轨迹跟踪控制

分析了具有不确定性和非完整约束的车式移动机器人系统的轨迹跟踪问题.基于运动学模型分析,提出一种自适应的轨迹跟踪控制方法.通过引入状态微分反馈实现系统的镇定.同时引入人工场,使其和位姿误差一起作用于控制系统,从而改善了对车式移动机器人的导航控制.运用Lyapunov稳定性理论证明了控制器的稳定性.直线和圆周两种轨迹跟踪的仿真实验表明,该控制方法能够使四轮车式移动机器人在导航中具有理想的跟踪轨迹.     

基于Camshift算法的虹膜实时跟踪

针对人眼虹膜跟踪中存在的眨眼和眼睑遮挡问题,提出了基于Camshift算法的虹膜跟踪方法。首先使用Adaboost学习算法进行人眼初步定位,然后加入三庭五眼的比例模型精确定位人眼;在人眼定位的基础上使用一个圆形滑动窗遍历人眼灰度图像,其中平均灰度最小的圆形窗可初步定为虹膜区域;将以上步骤检测出的虹膜作为Camshift算法初始模板,建立虹膜的颜色概率图,利用虹膜的颜色特征完成跟踪。实验证明本算法的虹膜跟踪准确率达到84%;并能解决眨眼和眼睑遮挡问题,保证了跟踪过程的鲁棒性。     

输入非仿射不确定性混沌系统的输出跟踪控制

针对一类输入非仿射不确定性混沌系统,采用反演设计了一种新的控制器. 该方法结合非线性跟踪微分器以及扩展状态观测器,非线性跟踪微分器用于逼近虚拟控制量的导数或者参考信号的导数;扩展状态观测器用于估计系统中的未知项及扰动项,并且证明了其收敛性能. 该方法的运算时间远远小于现有设计方法,并且跟踪误差是渐近一致稳定的;该方法保证了此类系统的输出能跟踪任意可微的参考信号. 对具有非仿射输入及扰动和不确定性的混沌系统的仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.      

结合目标检测与特征匹配的多目标跟踪算法

针对多目标跟踪算法在遮挡频繁的场景下存在目标关联准确性低的问题,提出一种结合检测与特征匹配的多目标跟踪算法. 该算法引入检测精度较高的YOLOv5作为多目标跟踪的检测器,能够精准定位目标,有效提高跟踪精度;在面对目标间遮挡时,通过专门设计特征匹配模型提取更为细致的特征,能够有效降低跟踪时目标ID的切换次数.在MOT16数据集上对跟踪性能进行评估,结果表明:所提方法可以有效缓解目标遮挡,实现稳定跟踪.     

基于Camshift和Kalman滤波的仿人机器人手势跟踪

对仿人机器人MIR-1的双目视觉系统实现实时手势跟踪.通过颜色直方图反投影,将每帧RGB输入图像转换为二维的肤色概率分布图像,基于Camshift算法计算手势跟踪窗口的位置和大小,并用Kalman滤波预测手心位置,有效地解决了背景中大面积肤色干扰和手势部分被遮挡等问题.在仿人机器人MIR-1上完成的手势跟踪实验,验证了此方法的实用性和有效性.     

基于STM32F103的手写绘图板设计

本设计采用铜板电阻分压电路,基于AD7982的AD转换模块、STM32F103的主控制模块和LCD12864的液晶显示模块设计了一种手写绘图板.通过查找铜板电阻-电压变化关系的数据表,进行软件编程和优化,实现了表笔触动15 cm×10 cm覆铜板时,在液晶屏上显示触点坐标及象限功能、文字显示和表笔轨迹追踪、显示功能.本设计精度高、功耗低,是一种较理想的设计方案.     

实时三维超声心动图与二维斑点追踪成像技术共同评价心肌梗死患者左室收缩功能与同步性

目的探讨二维斑点追踪成像(2D-STI)及实时三维超声心动图(RT-3DE)评价AMI患者左心室收缩功能和各节段运动的同步性.方法 50例急性心肌梗死患者为病例组,30例正常体检者为对照组,应用CMQ软件获取各节段径向圆周应变及应变率曲线,然后转变为RT-3DE模式,得到17节段时间-体积曲线(VTC),并获得收缩功能以及非同步收缩参数.结果 1)与对照组相比,心肌梗死组3个水平所有节段径向应变值和圆周应变值均减低;2)心梗组患者Trs-SD,Tcs-SD,Trsr-SD,Tcsr-SD明显高于对照组(P0.05);3)与单支冠状动脉病变心梗组比较,多支冠状动脉病变心梗组LVEDV,LVESV显著增加,LVEF显著减小;4)病例组患者左室Tmsv17-SD,Tmsv17-Dif,Tmsv17-SD%,Tmsv17-Dif%均较对照组增大(P0.05).结论 RT-3DE和2D-STI可以准确地量化左室收缩功能,评价AMI患者左室运动的同步性,左室收缩功能障碍也影响收缩同步性.     

基于控制变量估计的高超声速再入滑翔目标轨迹预测算法

以高超声速再入滑翔目标为研究对象,在对目标机动控制变量进行建模分析的基础上提出了一种轨迹预测算法。首先,基于动力学建模构建了目标跟踪模型,利用气动参数对目标状态向量进行扩维并推导了对应的运动模型。其次,构造了适用于轨迹预测的目标机动控制变量,在不同机动模式下分析了控制变量的变化规律,基于控制变量设计了对应运动方程以及轨迹预测模型。最后,仿真生成了两条轨迹并对所提算法进行了仿真验证,分析了算法性能。仿真结果表明所提轨迹预测算法能够取得较好的预测效果。     

基于CSI离散指纹的轨迹跟踪方法

针对从Wi-Fi设备中获取的接收信号强度(RSSI)在定位过程中误差较大的问题，设计了一种基于信道状 态信息(CSI) 离散指纹的轨迹跟踪方法．首先经过汉佩尔滤波，巴特沃斯低通滤波去除了CSI异常值和噪声的影响， 然后利用线性回归算法去除相位的频移误差，继而采用协方差矩阵特征值法进行特征提取，最后通过基于CSI子 载波权重的主成分分析法进行了无源定位和轨迹跟踪．实验结果表明: 离散指纹点定位的平均正确率在 90%以上， 所设计的算法能有效实现对室内人员的定位和轨迹跟踪．