基于PMD相机的特征跟踪位姿测量方法

PMD相机是一款基于TOF(时间飞行技术)原理的主动式3D相机。该相机可以同时获取灰度图像和距离图像,具有帧率高、无需扫描、不依赖于外界光照等特点,可以将其用于目标的实时位姿测量。研究了相对位姿测量问题,提出基于PMD相机的特征跟踪位姿测量方法。该方法利用PMD相机可直接获取目标物体上各点的深度信息的特点,实时获取目标图像中的特征,并且利用卡尔曼滤波算法,对目标特征进行实时跟踪,提高了位姿测量系统获取信息的速度,而且有效的避免了传统的图像配准方法中提取特征信息存在的复杂性和误差问题。根据获得的特征信息,通过特征点之间的约束关系,实时的确定相机与目标之间的位姿参数。实验结果表明此方法的可行性和有效性。     

基于ISPF与异类信息融合的视觉目标跟踪

以监控系统为研究背景,引入了一种基于图像多特征信息融合的ISPF跟踪算法。利用基于颜色信息的模板匹配作为底层跟踪,通过分析目标轮廓的运动信息抽取具有特殊权重的中心粒子,并利用该粒子限制和引导底层跟踪的结果。由于融合了图像的颜色信息和运动信息,从而提高了跟踪精度,仿真结果表明该方法比利用单一信息的视觉跟踪更具优越性。     

自动经纬仪的采集系统及目标自动检测算法实现

电视经纬仪中的图像采集和序列图像中目标的自动检测定位是跟踪的关键。本文用VC平台设计实现了基于VFW的经纬仪图像采集系统,在自定义回调函数中对图像序列进行了实时处理。并根据跟踪气象用气球的应用要求设计了基于特征的目标自动检测算法。然后通过VC平台实现了算法的模拟实验。实验结果表明,本文算法可实现具有特定特征目标的自动检测,在此基础上分析了算法的优缺点,为以后的跟踪测量打下良好的基础。     

基于改进Hausdorff距离的运动目标自动跟踪算法

针对视频运动目标的跟踪问题,提出了一种基于改进Hausdorff距离的运动目标自动跟踪算法。首先对视频图像作预处理,使用Canny算子进行边缘提取;然后采用对称差分算法建立运动目标的初始模板;接着采用改进的Hausdorff距离和新的匹配搜索策略,实现后续帧中运动目标与初始模板的匹配;最后,采用一种新的模板更新算法———4步法对模板进行更新。实验结果表明,该算法不仅能准确跟踪运动目标,而且能有效提高目标跟踪效率。     

基于信息融合的运动目标跟踪算法

针对复杂背景下目标遮挡后跟踪不稳定的问题,提出了一种在粒子滤波框架下融合异类信息进行目标跟踪的算法.该方法建立了声源特征模型和颜色特征模型,在此基础上将声音信息和图像的颜色信息融合到粒子滤波跟踪算法中,通过粒子更新策略实现跟踪.实验结果表明与基于单一特征的跟踪算法相比均方误差降低了18.3%.在低信噪比情况下,该算法更...     

点目标视频跟踪中的噪声自适应卡尔曼滤波器

针对卡尔曼滤波器在实用过程中所遇到的运动模型选择以及噪声给定问题,基于视频点目标的特征,提出了一种点目标视频跟踪中的噪声自适应卡尔曼滤波算法.该算法结合双步动态模型,在滤波过程中根据速度的相关系数调整运动模型参数,使运动模型更加切合实际.此外,该算法结合运动模型以及观测数据对一段时间的过程噪声进行估计,同时基于成像特性,利用单帧图像中灰度值的分布,对单次观测的观测噪声进行实时估计,实现过程噪声和观测噪声的自适应.根据在外场进行的仿真实验和实际跟踪实验结果,文中所提出的方法能够有效地保证跟踪精度.     

基于彩色图像与深度图像信息融合的改进Camshift算法研究∗

针对传统Camshift算法在目标跟踪过程中会被拥有与目标物体类似颜色分布的背景物体干扰,导致搜索窗口发散或目标丢失的问题,提出了一种基于彩色图像与深度图像信息融合的算法,利用Kinect传感器可同时获取目标区域彩色图像与深度图像的特点,使用光流法在深度图像中对运动目标进行跟踪,通过考虑空间运动关系剔除相似颜色背景可能带来的影响.试验结果证明,该算法可有效跟踪运动目标,并在出现干扰时提高系统的鲁棒性.     

基于显著特征区域和条件随机场的目标跟踪

针对目标跟踪中的遮挡问题,提出一种基于局部显著特征区域和条件随机场模型(CRF)的跟踪算法。利用目标区域中的显著特征区域相互之间的空间位置关系以及时间域上相邻区域的影响,并结合各个显著特征区域自身的局部信息建立目标的CRF模型;利用CRF模型对 Mean Shift算法的跟踪结果进行概率推断,融合各个显著特征区域的权重,精确定位运动目标的最终位置。在多个视频序列上的实验结果表明,与改进的 MS算法、粒子滤波算法以及分块跟踪方法相比,文中算法具有较高的跟踪精度;尤其是当目标被遮挡时,该算法具有较好的跟踪鲁棒性。该算法充分利用了显著特征区域自身的局部特征和区域之间的空间结构信息以及各个显著特征区域在时间域上的约束条件,能够实现复杂情况下的运动目标的鲁棒跟踪。     

一种基于特征融合的点特征目标跟踪算法

联合目标的颜色和纹理特征,构造了由目标的颜色和纹理特征联合表示的特征点目标表示模型,利用Mahalanobis距离构造特征点匹配函数,利用自适应kalman滤波(AKF)算法预测特征点在下一帧图像中的位置,通过特征点匹配准确定位目标,达到实时、准确跟踪的目的。实验表明,该方法对于光线变化,目标形状相似以及目标被部分遮挡时的跟踪是有效和稳健的。     

双目视觉系统实现羽毛球实时跟踪

利用双目视觉系统实现三维空间中羽毛球的实时跟踪。主要从双目图像获取、双目标定、图像校正、立体匹配等方面对双目进行探究,以识别运动中的羽毛球为导向,实现对运动中的羽毛球进行实时跟踪定位。为增加系统稳定性,采用背景减除算法和Camshift算法相结合的方法实现羽毛球在较为复杂背景的跟踪监测,再通过双目获得目标羽毛球的位置信息,再将羽毛球的位置实时反馈给机器人运动控制系统。通过不断测试,实现了羽毛球在飞行过程中的跟踪检测和轨迹三维信息的计算,并且定位误差在±10 mm范围内,实现对羽毛球的实时跟踪定位。     

靶场光雷测量数据融合定位方法研究及应用

在靶场测量中,光电经纬仪由于测量直观、可靠性好、测量精度高等特点,一直被作为外弹道跟踪测量的重要设备,但是其不具备单站定位功能且双站交会受布站等因素限制。针对这种情况,为充分利用测量数据,将部署在经纬仪附近的具有作用距离远的雷达系统与光电经纬仪建立联合定位模型。首先对雷达和经纬仪的测量数据进行时间和空间配准,然后通过单站定位方法得到目标的位置。应用结果表明,其定位精度明显优于雷达单站定位精度,该方法可以作为计算弹道坐标的一种补充。     

自航深弹过靶测试系统研究

为了解决自航深弹在研制和部队演习过程中的性能评估问题,设计了基于双圆锥阵的自航深弹过靶测试系统被动接受声纳基阵,并研究了该接收基阵的被动定位算法。经计算机仿真研究表明,该系统能跟踪自航深弹入水后的运动轨迹,并精确估计深弹到目标模拟器的正横距离。为自航深弹性能试验提供有力依据,系统设计合理、可行。     

基于参数识别原理的串补线路距离保护

以串联补偿（简称串补）线路的暂态物理模型为基础,基于参数识别原理提出一种适用于串补线路的距离保护方法。该保护利用系统故障时的暂态信息识别串补线路的电感参数来反映故障点到保护安装处距离,克服了串补电容带来的超越问题,并将故障点相对于串补的位置转化为待识别的未知量,实现串补前故障与串补后故障算法上的统一,无需事先识别故障点...     

无源测向定位算法

随着无源定位技术的发展,越来越多的无源定位算法被提出.文中首先讨论无源测向定位算法中具有代表性的两类5种算法原理,然后对各种算法进行仿真实现,比较各算法的精度和复杂性,并从中选择出工程上实用的方法.     

基于RSSI障碍势能矫正的定位算法

针对因障碍物较多而导致基于RSSI测距的室内定位算法精度较低的问题,提出采用基于RSSI测距与非测距结合定位算法的思想,在基于RSSI测距的原定位算法计算结果的基础上,引入室内障碍物对信号传播干扰的特征信息作参考,修正原定位算法中测得的阅读器到信号源的距离矢量;同时考虑到障碍物与信号源的相对位置关系,采用基于障碍势能的加权质心定位算法,迭代矫正定位结果。相较原定位算法结果而言其定位精度提高了近50%。     

磁性目标定位误差分析及修正

磁性目标定位方法在很多领域都有重要的应用价值,如航空磁性探测,地下矿产检测等。当磁传感器与磁性目标的距离足够远时,磁性目标可以等效成磁偶极子,通过磁传感器测量磁场值和磁场梯度值,依据算法得出定位结果,并对定位误差进行了分析,主要是系统误差和随机误差的分析。通过对传感器间距(即基线距离)引起的误差进行分析,提出使用迭代校正方法对误差进行修正,对于磁矩强度为2 Am~2的磁偶极子,在70 cm范围内不同基线距离的梯度传感器通过迭代校正方法可以将误差由10%以上降低到5%以下;通过对磁性目标磁矩方向引起的误差进行分析,提出使用广义逆矩阵法来消除磁矩方向变化引起的盲区问题,由此可以实现无盲区的探测。     

Least‐squares‐based adaptive target localization by mobile distance measurement sensors

A least‐squares‐based adaptive algorithm with forgetting factor is proposed for localization of a target by a mobile distance measurement sensor. This problem, in its most general form, was tackled in a recent paper using a gradient adaptive algorithm, assuming distance measurements are directly available. We establish that the proposed algorithm bears the same stability and convergence properties as the gradient algorithm previously studied. It is demonstrated via simulations that the proposed algorithm converges significantly faster to the location estimates than the gradient algorithm for high forgetting factor values and significantly reduces the noise effects for small values of the forgetting factor. Furthermore, a more challenging form of the original problem is considered, where distance information is required to be deduced from time of flight measurements, considering a time of flight‐based active distance measurement sensor and an environment with unknown signal permittivity/speed; the proposed algorithm is redesigned to solve this problem. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于参数估计的双端不同步故障测距算法

提出一种利用双端不同步采样数据并基于线路参数估计的故障测距算法,将输电线路参数、两端数据采样非同步误差角和故障距离作为未知量,利用故障时线路两端的非同步采样得到的电压和电流,通过牛顿-拉夫逊法求解非线性方程得到这些未知量。并将故障测距结果采用故障距离占线路全长的比例来表示,可以避免输电线路受温度影响产生长度变化导致的故障定位误差。利用线路杆塔在线路上所处的位置来估测故障点位置,更方便查找故障点。该算法减小了因线路参数不准确所带来的测距误差,仿真结果和实际数据验证表明该算法具有较高的测距精度。     

面向矿井动目标的 PSO-SVR 模型与 UWB Chan 优化距离指纹融合定位方法

针对目前井下人员、车辆、设备等移动目标位置精确管理存在的不足,本文对面向矿井动目标的定位算法与指纹定位模 型进行研究。 设计出一种基于改进粒子群优化 SVR 模型与 Chan 优化距离指纹匹配融合定位方法。 首先,构建一种基于 STM32 ARM 主控制器和 DWM1000 的超宽带(UWB)核心节点模型,通过双边双向测距和飞行时间法(TOF)对传输距离数据进 行计算。 在此基础上,通过依次在特定点采集距离指纹,基于改进的 PSO-SVR 模型进行移动目标路线拟合,预测目标的移动路 径。 再将其与 Chan 指纹进行结合,拓展出优化距离指纹融合定位方法。 实验结果表明,本文提出的指纹优化匹配融合定位方 法能够较好地预测出移动路径,最大误差不超过 20 cm,平均误差不超过 1 cm。 本文研究对矿井智能化建设及安全生产具有重 要意义。     

采用区域电网多点测量信息的行波故障定位

利用区域电网多点测量信息进行行波故障测距,能够减少实际的定位装置使用数量,并提高结果可信度。为此,文中提出了一种利用时域行波数据同时进行故障选线和测距的算法。首先,根据模量速度差法初步估算故障距离,然后在不依靠保护动作信息的情况下进行故障选线,同时剔除无效数据。最后,结合单/双端行波法的优点,利用多端数据精确地查找故障位置,提高定位结果的品质。仿真结果表明,该方法需要的定位装置少,适用于各种故障情况且具有较高的测距精度。