确定自然带界线的模糊聚类数学模型——以中国亚热带西段北界为例

本文建立了划分自然带界线的模糊聚类数学模型,并以中国亚热带西段北界为例,确定了其具体位置。它解决了指标数值化和自然带界线具有模糊性的问题,削弱了人为因素的影响,提高了精度。该模型还具有广泛的适应性。     

跟踪测量电视光学系统

电视系统是跟踪和测量飞行目标的主要手段之一。根据使用要求确定了电视跟踪系统中的光学系统主要参数，提出了一个新颖的光学系统方案以实现三个焦距对目标的跟踪和测量，并且对光学系统中各组元焦距的选择进行了讨论，最后给出了设计结果。     

Steady-State Analysis of Target Tracker with Constant Input/Bias Constraint

Navigation and surveillance applications require tracking constant input/bias targets. When the target＇s trajectory follows a constant input/bias constraint, model mismatching caused by conventional tracking algorithms can be handled by a delayed update filter （DUF）. The statistical convergence and stability properties of the delayed update filter were studied to insure the rationality of its steady-state analysis. A steady-state filter gain was then designed for a constant-gain DUF to reduce the computations without much performance loss. Simulations demonstrate the potential of the constant-gain DUF, and the CGDUF is nearly 60% faster than the DUF without much loss in steady-state tracking accuracy.     

最低价中标项目造价监管机制的探讨

通过某国有资金投资工程项目造价实例的测算,指出工程中标后至竣工结算阶段造价管理中存在两大问题：一是结算价超中标价,超过幅度较大;二是结算价少于实际支出,施工企业出现亏损。分析了产生这些问题的原因,尝试性地提出了工程造价跟踪监管体系。     

基于蚁群算法的多目标跟踪方法

提出了一种新的基于蚁群算法的多目标跟踪方法.方法采用蚁群算法实现多目标跟踪中的数据关联,首先将多目标跟踪中的数据关联问题表示为具有约束条件的优化问题.用蚁群算法对该优化问题求解,得到的解即为最优关联.为验证该算法的有效性,在两种状态估计方法EKF(extended Kalman filter)和S1S(sequential importance sampling)的基础上进行了多目标跟踪实验,并且与传统的NN(nearest neighbor)方法进行了比较.在与SIS框架结合时,算法中采样粒子包括状态矢量和关联矢量,状态矢量通过序贯重要性重采样获得,关联矢量通过蚁群算法求得.实验结果表明,将蚁群算法融合进SIS算法进行多目标跟踪是有效的.     

拓展目标杂波概率假设密度估计

针对拓展目标概率假设密度滤波器中的未知杂波概率假设密度,提出了杂波概率假设密度估计算法。算法利用有限混合模型极大后验估计杂波概率假设密度,取混合权重的熵分布作为混合参数的先验分布;在渐进假设条件下,利用拉格朗日乘子推导了混合权重的递进估计公式;在混合权重递进估计过程中,通过混合权重置零操作来实现对有限混合模型中混合分量的删减。以二维场景为例对算法进行了仿真实验,结果表明:在拓展目标概率假设密度滤波器高斯混合实现的框架内,所提杂波概率假设密度估计算法的跟踪性能接近真实杂波概率假设密度时的跟踪性能。     

基于模板匹配与线性预测的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标遮挡、算法鲁棒性差的问题, 提出基于模板匹配与线性预测的算法。该算法分为模板匹配和线性预测两部分。场景中无遮挡物时, 执行模板匹配算法, 获取目标跟踪信息; 否则, 通过预测算法估计目标的状态, 进而实现目标跟踪。实验结果表明, 在目标有遮挡干扰的情况下, 采用该算法能稳定、准确地实现目标跟踪, 与传统的模板匹配算法相比具有较强的鲁棒性。     

基于边缘图的梯度域图像融合方法研究

梯度域图像融合通过最小化融合图像的梯度场与融合梯度场之间距离求得融合图像,融合梯度场的准确性直接决定融合图像质量;由于源图像信息之间存在互补性,基于结构张量的梯度融合方法得到的融合梯度场的准确性不高,为保证融合图像质量,重构时需要添加其它感知项进行校正;提出了一种基于边缘图的梯度场融合方法,在边缘像素处以梯度值为权重进行加权融合,在非边缘像素处采用梯度值取大规则进行融合;实验结果表明:梯度场融合方法得到的融合梯度场准确性高,重构的融合图像具有满意的视觉质量和客观评价成绩。     

一类参数未知的分数阶混沌系统的自适应追踪控制与同步

针对一类参数未知的分数阶混沌系统,基于分数阶系统稳定性理论,通过设计控制器和未知参数辨识规则,研究了混沌系统的自适应追踪控制同步问题;并以分数阶Newton-Leipnik系统为例进行了数值模拟,验证了方法的可行性和有效性。     

基于全景视觉的目标跟踪方法研究

文章充分利用全景视觉具有360°视域的特点,将其引入视频监控领域,提出了一种基于全景视觉的目标跟踪方法。该方法基于多摄像机跟踪的思想,通过分析全景视觉的构造,将其分解为基于静态相关联多相机的跟踪。通过划分视场分界线,确定摄像机间的重叠区域,并对摄像机间相互关联关系进行描述和判断。当目标进入重叠区域时,通过同一目标在相邻视域中的关联实现目标交接,以达到在整个全景视觉中实现目标连续跟踪的目的。以全景视频中的行人跟踪为例,对文中所提的跟踪方法进行验证。实验结果表明,该方法可以有效解决多相机间的目标交接问题,实现全景视觉下目标的连续跟踪。