猪肉溯源芯片标签置入系统的研究与设计

根据成都市政府猪肉工程的需要,以设计一套猪肉溯源芯片标签置入机电一体化系统为目的,实现猪肉的溯源追踪,达到猪肉安全。借用计算机辅助设计和可编程控制器等技术手段,完成了猪肉溯源芯片标签置入系统的具体设计,且系统样机经过试用满足要求。     

有源电力滤波器指定次谐波补偿技术研究

设计出一种基于比例谐振(proportional resonant,PR)控制和指定次谐波检测的有源电力滤波器(active power filter,APF)控制系统,并论述了PR控制器和指定次谐波检测法的结构和原理.基于PR控制器的有源电力滤波器可直接在静止坐标系αβ下完成谐波电流的检测和跟踪控制,克服了传统PI无法对交流给定信号实现无静差跟踪的缺点.给出了APF用于改善电网中指定次谐波的仿真实验波形,仿真结果表明,基于PR控制的APF能快速准确补偿电网中的指定次谐波,验证了所采用的指定次谐波检测法原理和PR控制器设计的正确性和有效性.     

多摄像头目标跟踪动态单应投影方法研究

动态单应投影变换算法利用各个摄像头之间的相对位置参数,并基于文中所给出的光轴辅助坐标变换方法,可以快速地计算出各个视角间单应变换矩阵的参数,通过该变换可以实现各视角图像间的快速投影.这种快速投影变换方法不需要通过匹配视角间图像的像素点对来计算单应矩阵参数,而是直接利用摄像头内部固定参数和外部相对位置参数快速计算视角间图...     

动态目标跟踪与自动特写快照系统的设计及实现

针对现有动态跟踪和快照系统难以同时满足清晰、可靠、实时、准确的跟踪抓拍要求的缺点,提出了一种复杂度较低的新型实用动态跟踪和快照系统.采用一种快速的混合高斯背景差分法分割出运动目标,并使用投影法实现目标的精确定位;然后采用Kalman滤波与模板匹配的方法,结合摄像机标定结果进行云台控制实现动态跟踪;同时,在PTZ跟踪过程...     

基于视觉传感器的移动焊接机器人测控系统

设计焊枪侧置的轮式移动焊接机器人并搭建基于虚拟仪器的移动焊接机器人测控系统.在分析移动焊接机器人特点的基础上,设计由PC,NI-PCI7344,NI-DAQ6015以及图像采集卡等组成的硬件系统结构,采用LabVIEW编程平台编制测控系统软件.设计自适应模糊控制器和高斯基模糊神经网络控制器对十字滑块和车轮进行协调控制.采用高斯函数作为模糊神经网络的隶属函数,利用BP算法实现模糊隶属函数和控制规则的在线修改.实验结果表明:该测控系统运行稳定可靠,其跟踪精度可始终控制在-0.4～0.4n'mm以内,满足实际焊接工程的需要.     

基于运动特征的人体异常行为识别

为了提高监控视频中人体异常行为识别的实时性和准确率,提出了基于运动特征的人体异常行为识别方法。利用分块更新的背景差法从图像中提取出完整的人体轮廓,通过区域关联结合颜色直方图实现人体目标跟踪,解决了非线性运动时漏跟和误跟的问题。通过人体运动轨迹、运动姿态及运动时间3个参数,对人的5种异常行为进行分析判断。实验结果表明,所提算法不仅能实时地对人体进行检测和跟踪,还能快速、准确地识别出异常行为,具有简单实用的特点。     

基于目标跟踪法的椭圆曲线插补和加减速算法研究

目的 满足椭圆曲线加工高速、高精度要求.方法 深入研究目标跟踪法对椭圆曲线的精确插补,算法结合弓高误差约束,能随椭圆曲线曲率自适应调整进给速度.提出了一种新的三次样条曲线加减速控制方法,该方法使加加速度呈线性变化,极大地减小了加工过程对数控机床造成的冲击.最后采用MATLAB进行实例仿真和性能验证分析.结果 该方法在椭圆轨迹插补过程中,插补最大轮廓误差不大于一个脉冲当量（0.001 mm）,切削进给速度基本保持恒定.结论 该算法运算速度快、误差小,实现了高速、高精度要求.     

多视角下基于信息融合采样的3-D人体运动跟踪

以多视角同步视频为输入,提出了一个基于信息融合采样的3-D人体运动跟踪系统。系统先利用形状特征检测头部和躯干,然后实施单假设跟踪捕捉四肢。跟踪过程中,采样函数通过融合多种信息进行启发式采样,使粒子向受欢迎的方向跟踪,从而降低跟踪所需的粒子数。该系统结合检测和跟踪,有效地解决了漂移问题;通过信息融合采样提高了采样效率;在HumanEva-II数据库上的实验误差为71mm。与传统Condensation和退火粒子滤波方法相比,该系统在精度和采样效率上都有所提高。     

行人多目标跟踪算法

针对多目标跟踪中因目标遮挡而导致跟踪过程中身份交换频繁的问题,提出一种行人多目标跟踪算法.该算法首先使用YOLOv4作为检测器,检测出目标并确定检测框坐标,利用扩展Kalman滤波器对轨迹进行预测;然后用匈牙利算法作为数据关联模块,采用级联匹配方法将扩展Kalman滤波预测的检测框与目标检测的检测框进行匹配,并将发生遮...     

尺度目标的频域核回归跟踪研究

提出了一种基于频域核回归模型的尺度目标跟踪算法。该算法将时域相关滤波转换为频域的线性回归问题,构建一个包含似然项和先验项的代价损失函数,当似然项和先验项选取不同的分布函数,获得不同约束条件下的跟踪模型;通过核函数用来适应目标在跟踪过程的尺度变化。在初始帧中,通过手动标注目标初始状态,获得目标样本及其标记,利用核回归得到目标的频域模板;在跟踪过程中,利用循环卷积定理,将时域相关运算转换为频域乘积运算,快速计算候选样本的响应,得到目标在当前帧的估计;利用估计结果更新目标频域模板,同时在线更新核函数,适应目标尺度变化。实验分析表明,文中算法能够实时地跟踪目标,适应目标外观和尺度的变化,获得较好的跟踪效果。