基于改进蚁群算法的图像边缘检测

为了克服传统基于蚁群算法的图像边缘检测存在定位不准、易陷入局部最优解、对噪声鲁棒性不佳、且收敛速度过慢等缺点,本文提出了一种基于改进蚁群算法的图像边缘检测算法,此算法以传统边缘检测算子得到的边缘信息作为启发信息,建立了基于蚁群算法的边缘追踪模型,实现了信息素和启发信息对边缘追踪的导向作用,避免了蚂蚁在非边缘区域内行走,克服了陷入局部最优的缺点,最后本文运用了条件概率建立边缘检测评价标准.实验结果表明,本文的边缘检测方法具有较好的检测精度和噪声鲁棒性,且运行速度较快.     

基于虚拟仪器的靶标动态图像测试技术

为了实现动态目标的快速跟踪、定位和检测,设计了基于虚拟仪器的靶标动态图像测试系统。该系统利用LabVIEW和IMAQ Vision完成软件编程,对实际靶场靶标动态图像进行采集、识别、跟踪、回放和数据处理。结果证明,虚拟仪器能快速、准确地处理偏离靶标的误差以及误差统计特性。     

A color image tracking method based on target characteristic hue decision

<正>Conventional correlation matching algorithms waste great time in invalid area search.This paper proposes a color tracking method based on correlation search area optimization on target characteristic hue decision.By quantifying and reducing dimensions of HSV(hue saturation value) color space,a one-dimensional hue space is constructed.In the space,the target characteristic hue granule set is constructed,which contains attributes such as value,area and average distance between pixels and aiming center.By using granular computing method,the similarity between target and search blocks is obtained and the invalid search areas can be removed.The color tracking experiment has proved that the algorithm can improve real time performance for conventional matching algorithms without precision lost.     

一种适用于建筑灾难救援系统的目标跟踪方法

在目标跟踪研究中,大量的实验证明粒子滤波算法对于运动轨迹变化复杂的运动目标跟踪效果不理想.基于变率粒子滤波算法(VRPF),以大型建筑灾难救援系统为研究背景,应用无线传感器网络技术,提出了一种自适应变率粒子滤波算法(AVRPF).该算法通过比较某时刻粒子值与测量值的关系自适应地调节采样周期,以提高对复杂运动目标的跟踪精度,尤其当运动轨迹出现大幅度变化时.仿真实验证明了该算法的有效性和实用性.     

回归分析法在样本长度误差分析中的应用

在回归分析研究的基础上,采用最大似然法来确定回归方程的系数,并对线性假设进行显著性检验,最后对拟合效果进行量的分析,并给出样本长度在不同参数控制依据下的相对统计误差.     

一种超声清洗电源频率跟踪技术

针对超声清洗过程中超声换能器谐振频率发生漂移的问题,设计了一种由D触发器、单片机、数字电位器和压控振荡器组成的频率跟踪系统。该系统利用单片机检测超声清洗电源负载的电压、电流的相位差,并通过数字电位器来改变压控振荡器的输出频率。与其它频率跟踪方法相比,该系统降低了程序编写的复杂性,电路简单且易于实现。     

基于阴影属性的运动阴影检测方法

提出一种基于阴影属性的阴影检测与去除方法,首先采用光照评估方法判断阴影是否存在,若有阴影存在则确定阴影方向并计算阴影属性,最后根据阴影属性检测阴影点。由于使用了阴影属性,阴影的检测和去除更加准确。     

纯方位跟踪中最优轨线的影响因素分析

针对常加速目标跟踪的最优观测者轨迹问题,基于最优控制理论建立最优观测者轨迹的优化模型,然后运用解析法得到全局精度指标下常速率观测者最优航向的必要条件,通过仿真讨论目标加速度、观测者速率、目标与观测者的初始距离、目标航向对最优观测者轨迹的影响。仿真结果表明,当目标从近处以较小加速度作接近观测者的运动时,观测者的最优轨迹较光滑;为对常加速目标进行精确跟踪,观测者应沿最优轨迹作高速率的机动。     

基于SVM数据融合的实时粒子滤波算法

采用粒子滤波的目标跟踪算法在粒子数目较多时计算量大、实时性差,针对该问题提出了一种新的基于支持向量机数据融合的实时粒子滤波算法。该算法在估计窗实时粒子滤波的基础上,使用支持向量机融合窗内不同时刻粒子集,并根据融合的结果更新粒子权值,实现对目标状态的快速跟踪。相对于原算法采用最小化Kullback-Leibler距离来调整估计窗混合分布的权值,该方法的计算复杂度低、速度快,进一步提高了算法的实时性。对纯角度目标跟踪问题的仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

基于时变偏差分离估计的杂波下机动目标跟踪

在杂波环境机动目标跟踪问题中,波门位置和范围的确定是关键技术之一。在分析了时变偏差分离估计算法的有偏差的状态估计协方差基础上,提出了基于时变偏差分离估计(separate bias estimation, SBE)和概率数据关联(probabilistic data association, PDA)的新算法,利用了偏差估计和有偏差的状态估计协方差来确定波门位置和范围,并结合PDA处理多个回波的能力,实现杂波环境下机动目标的跟踪。通过仿真实验,说明了新算法的优势和有效性。