基于IHDR的自主学习巡检技术研究

针对无人机路径规划存在只适用于静态场景的问题,提出一种自主飞行巡检方法。利用增量分层判别回归(IHDR)树存储无人机飞行经验,通过当前位置矢量搜索IHDR树,得到飞行控制量。根据当前位置与期望位置的偏差调整输出控制量,实现人造目标的巡检。实验结果表明,与IHDR方法相比,该方法学习时间缩短12.2%,且具有较高的准确率,适用于无人机巡检。     

机器双目视觉里程计定位算法

随着人工智能的发展,在智能机器人及无人驾驶汽车应用上,空间定位是最基本和关键的问题。针对空间运动载体的定位算法,提出了双目视觉里程计定位算法,从摄像机标定、图像处理、特征提取和匹配以及运动估计4个方面展开了研究。出于实时性和精确性的考虑,使用Matlab 2016b和Visual Studio 2015两个软件进行混合编程。运用该算法对搭载双目相机的汽车在行进过程中所拍摄的图片进行计算,得出汽车精确的运动轨迹。     

基于分段加权的反向稀疏跟踪算法研究

为提高稀疏表示跟踪模型性能，提出一种分段加权的反向稀疏跟踪算法，将跟踪问题转化为在贝叶斯框架下寻找概率最高的候选对象问题，构造不同的分段权重函数来分别度量候选目标与正负模板的判别特征系数。通过池化来降低跟踪结果的不确定性干扰，选择正负模板加权系数差值最大的候选表示作为跟踪结果。实验表明，在光照变化、遮挡、快速运动、运动模糊情况下，所提出的算法可以确保跟踪结果的准确性和鲁棒性。     

基于ZigBee背景噪声的被动室内人体感应系统设计

随着智能门锁的普及,传统插卡取电的方式已不再适用,利用室内人体感应设备判断房间是否有人存在为市场所需,但目前已有的感应器在精确度、适应性等方面存在不足,尤其不能实现低成本判断静止人体。针对这一问题,采用热释电红外、ZigBee和NB-IoT三大技术设计被动室内人体感应系统,融合两种探测手段,设置三种通信模式,采用模式判别算法,有效实现了对室内静止人员(包括睡觉情况)和运动人员是否存在的准确侦测,降低了系统功耗。侦测数据由NB-IoT无缝接入云平台,实现数据共享。测试结果验证了设计的可行性。     

稀疏孔径和大转角下ISAR对目标转动的估计

逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar，ISAR）对非合作目标做成像时图像质量依赖于对目标运动参数的准确估计.针对在稀疏孔径和非均匀转动条件下现存的参数估计方法计算量过大或者方法适用条件不满足，提出了一种基于神经网络的参数估计方法.此方法以成像问题的模型知识指导数据的生成过程，然后训练通用的神经网络，最终实现将数据中隐含的知识转化为转动估计器.从仿真实验结果来看，所得到的网络对满足一定信噪比要求的回波数据可以提供较准确的估计，所得参数可以帮助成像算法提高聚焦效果，大量的样例表明网络可以部分学习到回波与转动之间的关系.