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针对目标跟踪过程中存在的诸多技术问题,该文提出一种鲁棒的目标跟踪方法。首先,该文采用基于稀疏表示的全局模板描述目标的表观状态,通过构造正负模板以区分目标和背景;然后采用随机投影法对表示模板和候选目标进行降维,以降低算法的时间复杂度;采用粒子滤波法作为目标的运动模型,通过多项式重采样方法进行粒子重采样,以保持粒子的多样性;设计了正负模板更新策略,将正模板分为固定集和更新集,对这两部分在相似度计算和正模板更新时采取不同的处理方法,并且在其中加入目标遮挡的判决机制,从而可以有效避免遮挡的影响;实验结果表明,该算法能够准确跟踪受遮挡、运动模糊等多种复杂场景的目标,与现有跟踪方法相比,所提算法具有更好的准确性和稳定性。 相似文献
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该文讨论了履带车辆传动箱、变速箱的速度波动和重采样系数算法对同步触发时域平均理论诊断效果的影响,提出了一种计算重采样系数的新算法。 相似文献
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基于p-q-r法的电力系统谐波检测方法 总被引:22,自引:6,他引:22
指出只要三相电压、电流对称,无论电压是否有畸变,在三相四线制电路中用p-q-r法检测系统的谐波电流时,ip,iq中只含有3七次谐波(七为整数)。根据重采样理论,在保证ip,iq中的直流分量Ip,Iq的频谱不混叠的情况下可以对ip,iq进行4倍重采样,针对ip,iq中只含有3七次谐波这一特征可以设计均值滤波器,以减小计算量,提高滤波器的动态响应速度。此外,还可以通过控制r轴电流ir将电压畸变时的中线电流补偿到零。 相似文献
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低NO_x排放是电站锅炉燃烧优化的主要目标之一,影响燃煤锅炉NO_x排放因素众多且复杂,对锅炉燃烧过程NO_x浓度进行准确预测是低NO_x燃烧优化的基础。机组全工况运行时表现出强时变性,静态预测模型难以保证预测精度,考虑到观测样本的时效性,模拟记忆模式对观测数据进行重采样,进而基于支持向量回归算法构建NO_x排放预测模型,构造一种基于记忆模式的支持向量回归算法。以某机组热态试验数据为基础,对算法进行了仿真分析,结果表明,该算法在保证回归建模精度的同时,在训练速度、稳定性以及泛化性能等方面较传统支持向量回归算法更有优势。 相似文献
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Landsat7的双向扫描模式、姿态波动和增强型专题制图仪ETM (Enhanced Thematic Mapper )传感器本身的特点等必然导致遥感图象的几何畸变,同时复杂的成像几何模型也增加了几何校正的难度.为此,在研究了其成像几何模型,分析了影响畸变的因素后,给出了完整的系统级几何校正算法,包括视线产生和投影、姿态合成和重采样等,并对重采样中的间隙插值和延迟进行了深入分析,采用了简化方法.实验结果表明,校正后图象的定位精度、变形度和行间相关度达到了系统级几何校正的要求,验证了算法在保证速度的前提下,具有较高的正确性. 相似文献
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