基于增量学习的关节式目标跟踪算法

为实现对关节式目标的稳定跟踪,提出了基于增量学习的关节式目标跟踪算法.该算法应用图割法对目标矩形窗进行前景与背景分割,得到前景图像;然后对前景图像进行快速傅里叶变换,得到傅里叶系数矩阵,进而得到振幅图像,并将振幅图像作为跟踪目标的描述;最后将多个目标描述进行奇异值分解和主元分析,实现对跟踪目标的低维子空间描述.文中在粒子滤波框架下实现了整个跟踪算法.实验结果表明,该算法具有较稳定的关节式目标跟踪效果.     

无人直升机鲁棒积分滤波反步法飞行控制设计

现有的无人直升机模型具有阶数高、精确建模困难、外部干扰大等缺点,因此,设计常规反步控制器面临着计算量大、抗干扰能力不足、轨迹跟踪效果差等问题.为此,文中提出了一种基于鲁棒积分滤波反步法的无人直升机飞行控制方法.该方法采用滤波器对虚拟控制量进行求导,以解决反步控制器的微分爆炸问题;通过引入积分项和不连续的鲁棒项来提高闭环系统的抗干扰能力,消除轨迹跟踪静态误差.理论分析和仿真结果表明,该方法是有效、可行的.     

无纺布成品表面污渍机器视觉检测系统的设计

无纺布成品表面污渍机器视觉检测系统在保证可靠性、易用性的同时,还要有较低的成本、较高的检测速度和精度.根据此需求,文中设计了一种嵌入式机器视觉检测系统,该系统集成了人机界面,能避免因依赖计算机而造成的易用性问题.文中介绍了该系统的硬件结构,设计了基于动态阈值的污渍判断方法,以保证图像运算的实时性与检测的精度,降低误判率,提高检测的可靠性.实际应用表明,该系统在线速度为300m/min的无纺布成品生产中,能够检测出1mm2的污渍.