视线跟踪系统光源位置与视线分辨参数关系研究

为实现红外电视法视线跟踪人机交互系统工作参数自适应标定,通过对人机交互空间各组成部分相互关系的分析,提出一种视线分辨角和方向角检测视线方向的方法,并建立走系统模型。利用建立的模型和提出的方法进行了仿真实验,重点研究了眼睛注视交互界面上不同目标时,视线分辨参数在光源不同位置情况下的变化规律。试验结果表明,光源在交互界面中...     

动基座光电跟踪装置的满意PID解耦控制

为了减小基座扰动和转台框架间的非线性耦合因素对动基座光电跟踪装置稳定跟踪性能的影响,设计了一种多指标约束下的满意PID解耦控制器。首先,通过分析框架间的运动学以及动力学关系,建立了转台系统的数学模型;其次,采用具有前馈项的控制输入变换实现系统模型的扰动解耦,并利用极点区域与输出方差上界指标约束下的H∞优化理论及线性矩阵不等式方法对PID跟踪控制器参数进行整定。最后对所提控制方法进行仿真验证,结果表明了其有效性和实用性。     

激光跟踪系统“鸟巢”坐标的球面标定法

深入分析了激光跟踪测量系统坐标系的特点,建立了采用高精度约束球面标定激光跟踪测量系统(LTS)的初始状态参量和结构误差参量的方法.通过数学仿真搜索出采用约束球面进行系统标定时的最佳约束球半径、最佳采样点个数等,并采用仿真方法评估系统噪声对标定结果的影响.使用三坐标测量机和QC20-W高精度伸缩球杆仪建立了球面约束标定的实验装置,对激光跟踪系统执行了球面约束标定实验.实验结果表明,采用高精度约束球面作为约束条件可以提高系统的未知参数标定精度和测量精度.     

矿山个人双向信息传输系统设计与实现

 针对煤矿工人下井后难以了解所处环境安全性的问题,提出了一种基于矿山个人双向信息终端的解决方案。介绍了基于Wi-Fi的矿山个人双向信息传输系统结构与功能,以低功耗GS1011智能芯片为核心,设计并实现智能矿灯嵌入式个人信息终端,分析了双向信息终端的工作原理,设计并实现了智能终端的实时定位算法,利用智能终端技术与三维井巷建模技术构建了煤矿三维虚拟现实系统。系统主要功能为主动感知周围安全环境、与地面及其他矿工信息交流、对矿工进行实时定位跟踪管理。本系统应用于徐州夹河煤矿物联网示范工程,取得良好效果。     

Mean-shift改进算法在火箭目标跟踪中的应用

针对火箭目标跟踪问题,提出了一种基于改进Mean-shift算法的火箭目标跟踪算法。为克服传统Mean-shift算法难以对快速运动的火箭目标进行跟踪的问题,以及在跟踪过程中的跟踪误差累积问题。采用3帧差分法检测出火箭目标的大概位置,然后在此基础上使用Mean-shift算法实现对火箭目标的精确跟踪。仿真实验表明所提算法能够有效的实现火箭目标的跟踪,并能很好的解决跟踪过程中的跟踪误差累积问题。     

基于局部航迹关联的多基地雷达多目标跟踪快速算法

针对仅能观测目标一维信息的多基地雷达系统,提出了一种基于局部航迹关联的多目标跟踪快速算法.该算法通过各接收机的局部跟踪处理,在获得目标一维航迹的基础上,利用目标的速度信息、局部航迹的冗余性及其与目标的一一对应关系,分级剔除了由于组合定位产生的大量虚假目标,进而通过局部航迹的关联提高了多目标跟踪的稳定性.与传统的集中式跟踪算法相比,该算法避免在融合中心进行复杂的"量测-量测"与"量测-航迹"关联运算,显著提高了计算效率,具有较好的实时性,易于工程实现.     

基于链码的原木端面图像检尺径识别算法

根据原木端面图像的获得方式及其特性,改进了方向链码的轮廓跟踪技术,提出了从图像中心点开始竖直往下扫描获取跟踪起始点,并在约束条件下自动寻找端面图像目标轮廓的算法,此算法大大提高了原木端面图像的轮廓跟踪效率.原木端面为类圆形图像,根据获得的目标轮廓的链码序列和边界点的坐标信息,提出了确定原木端面图像目标轮廓的圆心及最短径等一系列检尺参数的方法.     

壁挂式即时自动跟踪高效太阳能热水器

太阳能热水器对天气的依赖程度较高。在有限的日照时间内,为了提高太阳能的利用率,同时增加太阳能热水器的智能化,结合电子控制系统和机械传动机构,将现行的固定式集热面板设计成可随太阳移动而转动的形式。从而使太阳光始终直射集热器,最大程度利用太阳辐射能。其次,利用附加的太阳能电池板组日常蓄积的电能维持系统运转,无需使用外加电源,减少了常规能源的消耗。设计主要利用太阳能集热板随太阳高度角的改变而改变俯仰角,以此增大太阳光利用率。同时附加太阳能电池板,提供系统运行所需的电能,无需外加电源,节能环保。配以时钟控制、水位监测、风速报警、应急供电系统,实现了太阳能利用率的大幅提升。     

改进的Camshift目标跟踪算法的研究

Camshift算法是一种常用的跟踪算法,使用传统的Camshift算法追踪目标时,在目标与背景色调一致,或者目标与镜头相距较远的情况下可能会跟踪失败。通过分析Camshift算法的不足,从目标初始化和阈值筛选这两方面做出了改进;将原算法中的单框圈定目标改进为双框取定目标,阈值不变改进为自动调整阈值。实验结果证明,该算法具有一定的先进性,在目标较小或者目标移动迅速的情况下也能准确地进行跟踪,提高了算法对背景的适应能力以及跟踪的成功率和准确率。     

基于背景复杂度分析的智能跟踪器研究

传统基于图像处理的成像目标跟踪系统中,为了提高目标跟踪的可靠性,更多关注的是目标本身的特性,通过分析目标在不同阶段的成像特点,采用相应的算法进行自动提取与跟踪。由于不同目标提取算法在不同复杂程度的背景条件下具有明显的优劣性,实际跟踪过程中需要同时依据目标以及背景两方面的特性才能做出最合理的选择,然而,目前对于影响跟踪的背景特性研究却显得不足。针对这一问题,提出了一种基于结构相似度的背景复杂度判决方法,结合背景复杂度,完成了算法间的自动切换,实现了一个根据目标特性与背景特性的自适应实时多算法跟踪器。仿真测试与外场试验表明,该方法显著提高了对目标跟踪的可靠性。