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  • 简介:由数据点云进行曲线重建是逆向工程中的一个重要问题.寻找一种从无序散乱点集出发重建曲线的有效方法,是人们反复研究探索的问题.研究了用简单曲线拟合平面上的无序点集的跟踪算法.

  • 标签: 数据点云 拟合 重建曲线
  • 简介:针对杂波区内目标跟踪数据关联错误率较高的问题,利用检测前跟踪技术,将点迹幅度的积累和航向变化的稳定性参数,作为多假设跟踪(MHT)算法中假设生成及假设删除的对象。同时,对MHT的核心算法进行优化,为MHT的工程应用提出一种解决方法。通过Matlab数据分析仿真和实际工程验证,该方法可提高I/1标在杂波环境下的跟踪稳定性。

  • 标签: 目标跟踪 多假设跟踪算法 检测前跟踪 航迹评估 参数估计
  • 简介:根据移动机器人领域中普遍应用的Ackermann’s模型,推导出了适用于ARV移动机器人路径跟踪控制算法的运动学模型.该模型是利用参考路径的曲率、车体相对于参考路径的偏航角以及位置偏移量等变量参数来建立的;然后应用“链式系统”控制理论把该运动学模型转换为链式模型,并由链式模型设计出用于路径跟踪的控制律;最后对该控制律进行了仿真分析.仿真结果表明,应用该控制算法进行路径跟踪控制时,能够较好地跟随预设路径,满足整车控制要求.

  • 标签: 移动机器人 Ackermann’s模型 路径跟踪 链式系统 控制律
  • 简介:概述了相关匹配跟踪的研究现状,介绍了序贯相似性检测算法(SSDA)流程及存在的问题,提出了基于SSDA的图像匹配跟踪算法。该算法结合运动轨迹模型,预测了目标在下一帧的位置,并对运动目标进行搜索及跟踪状态估计和维护。试验结果表明,该算法可提高恶劣条件下图像跟踪适应能力,提升了整个图像跟踪的稳定性。

  • 标签: 匹配跟踪 轨迹预测 卡尔曼滤波器 序贯相似性检测算法
  • 简介:为了克服“当前”统计模型自适应跟踪算法(CAF)跟踪匀速运动目标误差较大和跟踪加速机动目标速度与加速度估计误差和动态时延较大的缺陷,通过分析研究CAF算法,采用截断正态分布表征目标的机动加速度特性,考虑风速和加速度估计均值的影响,对机动加速度与方差自适应关系修正,自适应补偿过程噪声协方差矩阵,提出了一种改进的机动目标自适应跟踪算法。理论分析与仿真结果表明,该算法能够准确描述目标的各种机动情况,具有良好的跟踪性能和实际应用价值。

  • 标签: 信息处理技术 机动目标模型 统计模型 自适应跟踪
  • 简介:围绕弹道导弹被动段跟踪问题,分析了被动段弹道目标的运动方式,在地心固定直角坐标系下建立了被动段弹道导弹运动模型;根据被动段弹道目标高速、高机动、强非线性的运动特点,采用基于“当前统计”模型的UKF滤波算法,实现了对弹道目标被动段的稳定精确跟踪。通过仿真试验,与传统的基于“当前统计”模型的EKF算法相比,该模型和滤波算法提高了对弹道目标的跟踪精唐.九茸暑对目标的抹唐和加抹唐估计.同时隆低了对非线性系统跟踪右擞的可能性.

  • 标签: 弹道导弹目标 被动段跟踪 “当前统计”模型 无敏卡尔曼滤波
  • 简介:摘要:在复杂电磁环境中,雷达单次探测过门限的目标点迹不止一个,因此需要在众多点迹中筛选出跟踪航迹的最佳配对,其结果将直接影响航迹跟踪品质。本文结合某雷达实测数据,利用最佳配对算法进行分析,结果表明该方法简单可行。

  • 标签: 点航相关 最佳配对
  • 简介:针对光电跟踪系统中实时提取运动目标脱靶量的应用需求,设计了一种基于灰度直方图的Mean—shift图像跟踪算法,对算法中目标模型与候选模型的建立进行了改进,抑制了背景像素对目标跟踪产生的影响。算法在系统上位机Vis—ualC++6.0平台上实现,当光电跟踪系统捕获到运动目标后,利用Mean—shift图像跟踪算法跟踪运动目标,并实时将运动目标脱靶量作为伺服控制系统的输入信号,驱动跟踪跟踪目标。实验结果表明:设计的算法可以实时、准确、有效地跟踪运动目标,使稳定后的脱靶量换算得到的角偏差量控制在30”之内。

  • 标签: 光电跟踪系统 图像跟踪 运动目标 Mean—shift 背景加权 脱靶量
  • 简介:在目标模型的建立过程中,将积分直方图引入到粒子滤波跟踪框架中,提出了一种快速的颜色直方图计算方法,极大地提高了粒子滤波跟踪算法的实时性。为了进一步提高算法的鲁棒性,引入了一种基于邻域颜色特征的匹配搜索机制,当跟踪精度下降时,能够对跟踪结果进行优化,减小跟踪误差。实验结果表明了该算法的有效性。

  • 标签: 目标跟踪 粒子滤波 积分直方图 邻域颜色特征
  • 简介:针对传统跟踪算法(如邻域法、传统的相关跟踪算法)只能跟踪海上或空中目标,不能跟踪复杂背景下目标的问题,提出了一种稳定快速跟踪复杂背景下目标的算法。该算法在传统相关跟踪算法的基础上进行改进,相关处理之前采用边缘检测、阈值分割等方法去除复杂背景,提取出具有特征的目标信息。在跟踪过程中,根据匹配的效果自动对模板进行刷新。给出了算法实现的硬件组成和程序流程图。实验证明对于传统算法无法稳定跟踪的目标,改进后的算法能够实现稳定跟踪

  • 标签: 边缘检测 阈值分割 相关跟踪 距离函数
  • 简介:摘要雷达回波跟踪算法与短时临近预警是重庆市气象局业务技术攻关面上项目黔江区CD雷达产品特征分析及短时临近自动预警研究(ywgg-201407)研究成果的软件部分,预警使用VisualC++语言开发,以雷达基数据为基础,通过对雷达产回波二值化,均值滤波、开启运算、闭合运算,采用区域生长法分离出单个回波联通区域,并对每个回波联通区域的特征进行自动分析计算,实现自动识别、跟踪和预警,有效提高强对流天气短时临近预警能力。

  • 标签: 雷达 联通区域 边界追踪 短时临近预警
  • 简介:目标常采取机动加欺骗干扰策略以规避对方雷达系统的锁定。针对同时存在目标机动和距离欺骗的场景,提出了一种目标跟踪联合优化算法。首先,将目标机动和距离欺骗分别建模为动态方程和量测方程中的未知扰动;然后,基于期望最大化(EM)提出了一种状态估计和机动与欺骗参数辨识联合优化算法。为了降低计算量,在期望步(E步)基于URTS平滑器获得状态估计,并在最大化步(M步)解析推导出待辨识参数的更新公式。最后,仿真验证结果表明,该算法与传统交互式多模型(IMM)方法相比具有更高的估计及辨识精度。

  • 标签: 目标跟踪 欺骗干扰 联合估计与辨识 期望最大化
  • 简介:为弥补测高数据在近海区域因为编辑准则被剔除而导致近海测量数据质量不高的缺点,利用5参数模型的两种形式和Ice-2模型对Jason-2卫星在中国南海部分海域的海洋回波波形进行了波形重跟踪的研究,并选择20个海洋回波波形,依据最小二乘原理进行计算、分析、对比,发现5参数模型的指数形式的结果和Ice-2模型结果非常接近.研究结果表明,在开阔的海域,对Jason-2波形进行3种方法波形重跟踪时,可以优先考虑Ice-2模型.波形重跟踪技术能够提高卫星测高数据利用率,为科学研究提供可靠的数据保障.

  • 标签: 卫星测高 波形重跟踪 最小二乘法 5参数模型 Ice-2模型
  • 简介:自由立体显示中的视频图像在合成过程中存在速度要求高,图像处理数据量大等特点,在显示过程中,一旦用户偏离有效观看视区则无法看到正确的立体图像,到目前为止这些问题仍然存在,并阻碍着立体显示行业的发展。针对这种情况,提出了一种结合人眼跟踪算法的立体视频合成系统。通过判断人眼在屏幕前的位置,实时调整立体图像融合算法,使人眼始终能看到正确的立体图像对。由于该系统对跟踪的实时性和精确度要求较高,之前已有的算法很难同时在这两方面表现出色,因此提出了一种改进的人眼跟踪算法。该算法核心是基于ASM模型的人脸检测,并充分考虑了现场噪声和人体姿态频繁调整的特点,对ASM模型建立时空缓冲模型,处理结果直接映射到实际光栅空间分布模型中。根据当前ASM缓冲模型和光栅空间分布对应的映射点,对显示的图像进行相应的立体合成处理。这种自动跟踪人眼位置的立体视频显示方法跟踪速度快,位置计算精确,有效地扩大了立体视图区域。实验结果表明,该方法使观看者可以自由移动,在适当的范围内都可以看到清晰的立体影像,同时视频合成与播放的速度流畅,大幅提高了用户观看的舒适感。

  • 标签: 自由立体显示 立体图像 融合 人眼追踪
  • 简介:基于相关滤波的视频目标跟踪算法近年来在不同的标准数据集和目标跟踪竞赛上均取得显著成果.较全面总结了相关滤波视频目标跟踪算法的发展过程和改进算法,分别从样本构建、优化设计和更新方法等方面整理分析了上述算法.同时,桄理和分析了上述算法存在的难点问题,并展望了其进一步的发展.

  • 标签: 计算机视觉 目标跟踪 相关滤波 表观建模
  • 简介:基于视频检测和跟踪技术的道路车辆信息采集是智能交通新兴研究方向。采用了基于均值偏移(Mean-Shift)算法的视频车辆跟踪方案,实现道路车辆的精确检测和稳定跟踪。采用Kalman滤波预测跟踪位置,以提高跟踪鲁棒性。最后,通过试验结果表明该方案的有效性和实时性。

  • 标签: 车辆检测 视频跟踪 均值偏移算法 KALMAN滤波
  • 简介:摘要:在数字化时代,目标跟踪技术已成为计算机视觉领域的核心内容,尤其是在智能监控和自动驾驶等场景得到了广泛应用。然而,传统的目标跟踪算法在处理复杂动态环境时往往存在稳定性和准确性不足的问题,特别是在面对目标形态变化和遮挡情况时。针对这一挑战,本文提出了一种基于自适应卷积特征的目标跟踪算法。通过引入自适应机制来动态调整卷积网络,这种方法不仅提高了算法的泛化能力,还显著提升了跟踪过程中的稳定性和准确性,为实时监控和自动驾驶系统等领域的目标跟踪提供了一种有效的解决方案。

  • 标签: 卷积神经网络 自适应卷积特征 目标跟踪算法
  • 简介:本文利用跟踪学习检测(Tracking-Learning-Detection,TLD)算法能够对目标进行长期的持续跟踪的优点,对动态图像序列中的目标进行跟踪。采用了目标被遮挡这种困难情形的图像数据库进行了实验。通过对数据库中的可见光、红外和加权平均融合图像序列的目标跟踪,结果表明,TLD能够对目标进行持续跟踪,即使在可见光下跟踪失效也能够通过红外图像的弥补,从而使跟踪效果达到预期的要求。

  • 标签: 动态图像融合 目标跟踪 像素级图像融合 跟踪学习检测
  • 简介:针对接收机在强干扰高动态环境难以定位导航的问题,提出基于惯导速度辅助卫星跟踪环路算法,通过惯导速度估算环路多普勒频移,压缩了环路需承载的动态范围,从而减少了环路等效噪声带宽,进而降低了跟踪环路带内干扰,提高了卫星接收机抗干扰能力。对提出算法的普适性、动态性、抗干扰性以及惯导估算误差影响等方面进行了仿真评估,仿真结果验证了算法的正确性,同时证明提出算法相比传统算法,载体运动加速度由91g提升至193g,同时抗干扰能力提升5~8dB,可以容忍较大惯导辅助信息误差,为算法工程化奠定了基础。

  • 标签: 惯导速度辅助 高动态 抗干扰性 惯导辅助信息误差
  • 简介:对于机动目标跟踪问题,在当前统计(CS)模型的基础上,提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法。通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力,同时针对模型对目标加速度极限值的依赖性这一缺点,引入一种利用位置估计值与加速度的函数关系自适应调整加速度方差的方法,提高了对弱机动和非机动目标的跟踪能力。仿真结果表明,该算法与标准的当前统计模型滤波算法相比具有较高的跟踪精度。

  • 标签: 机动目标跟踪 当前统计模型 强跟踪滤波器 自适应滤波