基于特征迹的密集多目标自适应视频跟踪

在强干扰下检测和跟踪密集多目标不仅是科学研究的一大难题,在国防和国民经济中也有着重要的应用.本文从多目标检测和跟踪的物理基础出发,在谱、空间和时间域使用目标的物理特性和运动特性融合测量数据生成特征迹,依靠其运动马尔可夫可信度和特征马尔可夫可信度在第一时间去除噪声,并将数据关联结果作为反馈进行自适应的视频检测,实现高精度...     

使用简易深度成像设备的高尔夫挥杆动态贝叶斯网络三维重建

基于简易深度成像设备的动作捕捉系统因其与传统设备相比更加廉价且易于使用而倍受关注。然而,此类设备图像分辨率很低,肢体间互相遮挡,缺乏3维动作重建的基本数据条件。该文融合人体关节点父子关系与关节点在运动中的多阶马尔可夫性,提出一个描述人体关节点空间关系与动态特性的动态贝叶斯网络(DBN)模型,基于该DBN模型并利用高尔夫挥杆运动的相似性,构建了一种高尔夫挥杆3维重建系统DBN-Motion(DBN-based Motion reconstruction system),使用简易深度成像设备Kinect,有效地解决了肢体遮挡的问题,实现了高尔夫挥杆动作的捕获和3维重建。实验结果表明,该系统能够在重建精度上媲美商用光学动作捕捉系统。     

髋关节角多模型贝叶斯动态估计

步态分析在健康监测等领域中有着广泛的应用,精确估计髋关节角是步态分析的前提.但是大腿运动的高度非线性和不确定性,以及微型传感器测量噪声的不稳定性等诸多因素,基于微型惯性传感器的髋关节角精确估计面临着巨大的挑战.该文提出利用混合动态贝叶斯网络、多运动模型和噪声模型对髋关节角的非线性变化和测量噪声的改变进行建模,然后基于穿戴在大腿上的微型加速度传感器获得的测量值,通过高斯粒子滤波算法估计髋关节角度.实验结果表明该方法能够有效提高髋关节角的估计精度.     

快速IP交换技术

快速ＩＰ（ＦａｓｔＩＰ）交换技术利用ＮＨＲＰ协议使源站和目的站获得对方的ＭＡＣ地址，从而建立起一条交换连接，在此交换路径上可以直接的数据传输，大大减轻了路由器的负担。     

Internet防火墙及用户网络流量统计的应用

Ｉｎｔｅｒｎｅｔ防火墙及用户网络流量统计的应用●江雄黄志蓓洪佩琳李津生Ｉｎｔｅｒｎｅｔ在国内的应用日趋普及，出于安全方面的考虑，防火墙的重要性也越来越受到重视，因此使用什么方式、什么硬件和软件来建立防火墙才能达到预期的目的，一直是网络开发者面临的重要...     

多元假设检验GMPHD轨迹跟踪

由于在军事和民事领域逐步广泛的应用,数目不定的多目标跟踪技术正受到越来越多的关注。概率假设密度(PHD)滤波方法,特别是具有闭式递归的高斯混合概率假设密度(GMPHD)技术,在噪声和漏警等影响下仍能形成优越的群目标跟踪性能。然而PHD滤波器并不能实现多目标航迹跟踪,而其与传统数据互联的结合,复杂度高且跟踪效果不尽如人意。在该文中,各目标的航迹信息以假设形式表述,数据互联则是通过使用经典的多元假设检测方法判决假设矩阵实现。其与GMPHD的结合不仅实现了数据互联和轨迹管理,还因为积累时间信息大大降低了杂波干扰的影响。实验结果证明,该算法可以对多个目标所形成的轨迹实施正确跟踪,同时,计算量的大幅度降低带来了跟踪系统可实现性的提高。