典型相关滤波跟踪算法的比较与分析

为综合评价现有的相关滤波类算法,对典型的相关滤波跟踪器进行全面的比较与分析,从而为进一步完善相关滤波器的设计提供指引。从相关滤波跟踪理论的一般框架切入,重点对当前四种具有代表性的相关滤波跟踪器即KCF,DSST,HCF和ECO展开研究,分别从理论分析以及在大规模公开数据集OTB100上的实验表现详细地比较各算法的优劣。比较与分析结果表明,使用卷积特征的算法在跟踪准确性和鲁棒性上相比单纯使用人工特征的算法具有显著优势,然而跟踪速度也会急剧下降,具有尺度估计模块的跟踪器能够得到更优的跟踪成功图表现。最后对深度学习结合相关滤波方法存在的实时性不足、长时跟踪等问题进行分析,并对未来的发展趋势进行了展望。     

一种柔性踝关节助力机构研究

为解决传统的刚性外骨骼助力机构限制人体关节运动的自由度和大幅增加人机惯量的问题,设计了一种柔性踝关节助力机构,并提出了一种根据足底压力传感器估计踝关节力矩大小和变化趋势的算法。最后,通过实验证明了这种踝关节助力机构的可行性和有效性。     

水空两栖涵道风扇推进器推力理论分析及实验验证

由水空两栖机器人的应用需求出发,从理论计算、仿真以及实验三方面设计了一种涵道风扇推进器.通过理论计算,分析了风扇和电机在2种介质中的工作曲线,提出了风扇推力系数和转矩系数的预估模型.通过选取适当的预估参数,得到了风扇和电机的设计参数.根据理论计算结果,选取了一种较为合适的风扇和电机的组合方式.为了验证理论计算的可靠性,对仅考虑扇叶的理想情况进行了CFD(计算流体动力学)仿真分析.为了研究实际的涵道风扇推进器的工作情况,还对考虑涵道整体表面结构的实际情况进行了CFD仿真分析.最后,对该组合方式的涵道风扇推进器进行了实验,得到了涵道风扇在水下和空气中的实测推力系数分别为1.47×10-4和2.48×10-4,实际情况下仿真结果与其的相对误差分别为10.9%和3.6%,接近于实验本身的不确定度;得到的空气中的推力可达55 N以上,水下推力可达245 N以上,均可以满足2种介质中的使用要求.     

基于深度学习的人体姿态估计方法综述

基于深度学习的人体姿态估计方法旨在通过构建合适的神经网络，直接从二维的图像特征中回归出人体姿态信息。主要按照2D人体姿态估计到3D人体姿态估计的顺序，并从单人检测与多人检测、稀疏的关节点检测与密集的模型构建等方面，对近年来基于深度学习的人体姿态估计方法进行系统介绍，从而初步了解如何通过深度学习的方法得到人体姿态的各个要素，包括肢体部件的相对朝向和比例尺度、骨骼关节点的位置坐标和连接关系，甚至更为复杂的人体蒙皮模型信息。最后,对当前研究面临的挑战以及未来的热点动向进行概述，清晰地呈现出该领域的发展脉络。     

空气预热器实时监控系统堵塞可视化性能研究

针对电站锅炉回转式空气预热器运行时上下表面不可见的问题，本文提出了一种视频监控与故障分析系统，可直接监测转子表面情况。该系统通过视频监控获取图像，结合改进的Retinex算法对其进行处理，实现了以下2个功能:1）能分析积灰程度以判断转子堵塞 情况；2）与温度场融合实时显示转子表面热点分布以预防二次燃烧。该系统已应用于某600 MW机组，实现了在热态环境下对空气预热器转子积灰程度、热点分布、堵塞程度的估算与可视化，大大提高了空气预热器运行的可靠性。     

基于小样本下统计不确定性的边坡可靠度Bootstrap-BC_a方法

传统方法对小样本下的岩土抗剪强度参数估计区间较宽,会导致工程设计偏于保守,为此,提出一种考虑测量数据统计不确定性的边坡可靠度分析Bootstrap-BC_a法。该方法在Bootstrap的基础上加入偏差修正量■和加速量a,进一步校正了置信区间的端点值,提高了估计精度。在保证样本容量和变异性一致的条件下,对比分析Bootstrap-BC_a法和Bootstrap法在95%置信水平下的置信区间以及相对应的安全系数估计值。结果表明:Bootstrap-BC_a法能够有效收窄区间宽度且保证率下限值更趋近实际值;Bootstrap-BC_a法计算所得边坡安全系数均值相对较大,离散型更小,且与样本容量成正比,与安全系数方差成反比;3种变异水平的安全系数均值都随着样本容量n的增大而增大,而安全系数方差则逐渐减小,且大变异水平下计算所得安全系数均值更大。     

一种改进的新三步搜索算法

在对三步法工作原理进行研究的基础上提出了新三步搜索算法（NITSS）。该方法充分利用视频序列运动矢量概率分布上的中心偏置特性．在三步搜索算法的基础上引入了十字型分布的4个点构成搜索点群。实验结果表明。新三步搜索算法解决了三步法的小运动估计效果较差问题．提高了搜索精度，保持了三步法的高效率。     

噪声协方差估计在惯性导航系统误差模型中的仿真研究

在系统常值误差未知的情况下对线性时变随机系统误差协方差进行估计的新方法。该方法通过构造一个新的时间序列，其协方差由未知参数的线性组合组成，然后用递推最小二乘法来计算新序列的协方差，该方法并不需要任何关于噪声的先验知识。从仿真结果来看达到了满意的效果。     

基于FFT的循环平稳信号波达方向估计

针对在电子对抗实际应用中，来波信号比较集中的情况，提出一种基于FFT的循环平稳信号DOA估计算法。该算法将FFT引入到Extended Cyclic-MUSIC算法中，预先探索存在信号的空间局部区域，避免了全空间谱峰搜索，提高了波达方向检测效率。仿真结果证明了该算法的有效性。     

一般阵列误差情况下信号二维方向角估计

针对均匀圆阵存在一般阵列误差的情况,提出一种信号二维方向角估计方法.基于均匀圆阵的阵列流形和阵列输出的协方差矩阵,采用加权总体最小二乘法估计信号二维方向角.并给出了解整周期性模糊的方法.计算机仿真表明了此方法估计精度高,对阵列误差鲁棒性强,并且各项性能都接近于CRB.