IMMKF中基于交叉熵的传感器管理算法

由于多传感器系统的广泛应用,有关多传感器管理技术的研究也得到了广泛重视。在IMMKF系统中,基于交叉熵不确定性的多传感器对多目标检测跟踪算法是重点研究的问题。通过计算传感器对目标的交叉熵的不确定性,获得每个传感器对每个目标最大的信息量,以此作为代价函数,进行多传感器对多目标的优化分配。仿真结果表明,该算法的跟踪效果较好。     

基于改进SURF的图像配准关键算法研究

针对图像特征匹配算法维数高,实时性低的缺陷,研究了SURF特征匹配算法,并对其进行了改进。首先在图像的尺度空间中提取SURF特征点,并生成扩展的特征描述向量。然后建立KD-Tree特征结构,采用BBF查询机制进行最近邻查询实现特征点快速匹配。实验结果表明,SURF算法进行特征检测的时间是SIFT算法的1/3;使用BBF进行特征匹配,匹配速度提高了2—3倍。