针对表观发生剧烈变化时的目标跟踪问题, 提出一种新的基于自适应分块表观模型的视觉目标跟踪算法. 将目标表观描述为一组具有内在空间上几何结构关系约束的局部图像块, 在跟踪过程中通过自动添加和删除局部图像块适应目标的表观变化, 同时利用全局颜色属性值确定新的图像块的位置, 克服了传统分块算法不能及时更新表观模型的局限性. 实验结果表明, 所提出算法对表观变化具有较高的自适应性, 在表观发生剧烈变化时可实现准确的目标跟踪.
相似文献针对单一颜色特征跟踪性能差的缺点, 提出一种基于联合特征直方图的均值漂移目标跟踪算法. 采用颜色、边缘、运动3 个具有一定互补性的信息进行联合概率跟踪, 以提高目标模型的描述能力; 利用运动信息修正颜色和边缘模型核函数, 用以克服背景颜色、轮廓对跟踪效果的影响; 根据各特征所占权重, 运用自适应融合法生成关联特征直方图, 并将所构建的目标模型融合到mean shift 跟踪框架中, 实现目标跟踪. 实验结果表明, 所提出的算法具有较高的准确性.
相似文献针对烟花算法(FA) 寻优过程中粒子间信息交流少、对最优点位置不在原点和原点附近的目标函数求解能力差的缺点, 提出带有引力搜索算子的烟花算法(FAGSO). 算子利用粒子间相互引力作用对粒子维度信息进行改善, 以提高算法的优化性能. 6 个标准和增加位置偏移测试函数的仿真结果表明, FAGSO相比于FA、粒子群算法和引力搜索算法, 在寻优速度和寻优精度方面有更好的优化性能.
相似文献为解决机器人目标跟踪过程中的遮挡和外观改变等问题, 提出一种分块多特征描述子的方法. 该方法将候选样本分块, 提取图像片的深度、颜色、纹理特征来表示目标构造检测器. 结合目标与机器人的运动构造运动卡尔曼滤波器(MEKF) 作为跟踪器. 跟踪过程中根据目标深度信息调整其尺寸, 结合深度特征及图像片外观相似度进行检测并处理遮挡. 实验结果表明, 该算法对目标的尺度变化、光照改变和遮挡现象具有较强的鲁棒性.
相似文献针对现有的利用非线性滤波算法对神经网络进行训练中存在滤波精度受限和效率不高的缺陷, 提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF) 的神经网络训练算法. 在算法实现过程中, 首先构建神经网络的状态空间模型; 然后将网络连接权值作为系统的状态参量, 并采用三阶Spherical-Radial 准则生成的容积点实现神经网络中节点连接权值的训练. 理论分析和仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.
相似文献基于周期系统Lyapunov 稳定性理论, 给出控制器的存在条件. 利用广义Sylvester 矩阵方程的参数化解, 提出模型参考跟踪控制器的参数化设计算法. 该控制器包括具有一定收敛速率的反馈镇定控制器和完全参数化的前馈跟踪补偿器两部分. 以基于T-H 方程描述的两航天器绕飞任务下的控制系统进行仿真, 仿真结果验证了所提出控制方法的有效性.
相似文献针对双层规划的求解问题, 提出一种层次风驱动优化算法. 初始化上层优化变量后, 首先对下层规划进行求解, 满足约束条件的同时, 更新下层规划中的空气质点速度和位置; 然后, 利用风驱动优化算法对上层规划问题进行求解; 最后, 在优化解集合中, 选择上下层规划目标值次序之和最小的解作为最终优化解. 实验结果表明, 所提出的层次风驱动算法是一种有效的求解双层规划问题的方法.
相似文献针对湍流环境中机器人空间感知能力的不足, 提出一种多弱感知机器人气味源搜索算法. 该算法建立了气味源位置概率分布的近似表达式, 机器人通过自由能最小化获得移动方向. 各机器人之间通过共享位置信息实现协同, 通过设定内部温度达到搜索过程中探索和利用的平衡. 仿真结果验证了所提出算法的有效性.
相似文献机器人自定位是实现机器人自动导航及其他智能行为的前提, 一种基于光束平差法的移动机器人双目视觉里程计可以有效地实现机器人自定位. 为此, 首先采用点模式匹配方法建立相邻图像之间的特征匹配关系, 根据立体视觉算法得到匹配点对的三维对应关系; 然后, 计算摄像机的相对运动参数, 并采用光束平差分段优化算法对其进行优化. 所提出的双目视觉里程计能够避免车轮半径变化、空转、打滑等对里程计测量精度的影响, 相对定位精度较高.
相似文献针对合成孔径雷达(SAR) 图像和可见光图像融合问题, 提出一种基于非下采样剪切波变换域的隐马尔可夫树模型的图像融合方法(NHMM), 图像经过非下采样剪切波变换(NSST) 分解形成一个低频子带和多个高频子带.在NSST 域中, 对低频系数采用基于标准差的融合策略; 针对高频子带, 建立NSST 域隐马尔可夫树(HMT) 模型对高频系数进行训练, 并根据梯度能量对训练后的高频系数进行选择, 最后通过NSST 逆变换得到融合图像. 实验结果表明, 所提出的方法可提高图像的融合质量, 并能降低图像噪声, 具有一定的有效性和实用性.
相似文献通过在super twisting 算法中增加线性项, 提出一种快速super twisting 算法, 并采用Lyapunov 方法证明了受扰快速super twisting 算法具有比受扰super twisting 算法更优良的收敛特性. 将该算法应用于存在干扰的飞翼布局无人机姿态控制, 设计快速super twisting 观测器以实现对干扰的快速估计和补偿. 仿真结果表明, 在相同的控制器参数下, 相比super twisting 观测器, 快速super twisting 观测器的收敛速度更快, 可提高姿态控制系统的鲁棒性.
相似文献目标多属性序列类数据不能直接与数据库中的区间类数据融合识别, 对此, 提出一种基于云变换的序列-区间异类数据识别算法. 对目标多属性序列数据进行频数计算形成频率分布函数, 并进行虚警检测, 实施云变换形成云簇, 提取云簇特征, 再根据3 En 准则形成云滴区间, 实现了序列型数据的区间化表示. 进一步, 利用一种区间多属性识别判定准则进行识别判定, 得到识别结果, 解决了序列-区间异类数据的识别问题. 仿真实验结果验证了该算法对序列-区间异类数据识别的有效性.
相似文献针对谱聚类存在构造相似度矩阵时对尺度参数敏感以及处理多重尺度数据集效果不理想的缺陷, 提出一种基于密度调整的改进自适应谱聚类算法. 该算法将样本点所处领域的密度引入谱聚类, 利用密度差来调整样本点之间的相似度, 使其更符合实际簇类中样本点间的内在关系, 在一定程度上解决了多尺度聚类问题; 同时, 通过样本点的近邻距离自适应得到尺度参数, 使算法对尺度参数相对不敏感. 仿真实验验证了所提出算法的有效性和优越性.
相似文献针对噪声特性未知的多传感器航天器姿态估计过程中互协方差未知的问题, 提出一种鲁棒的协方差交叉(CI) 融合算法. 首先采用容积卡尔曼滤波(CKF) 器获取局部的估计信息; 然后以最小化非线性性能指标为原则求取局部的估计信息权重; 最后使用CI 算法融合各局部估计信息. 此外, 对于由四元数描述航天器姿态时存在的冗余问题, 采用了以误差四元数和误差广义罗德里格参数相互切换的方法来替代. 仿真结果验证了所提出算法的有效性.
相似文献针对变权缓冲算子信息利用不充分以及权重选择问题, 提出一类新的平滑变权缓冲算子. 研究了该缓冲算子的性质, 证明了平滑变权缓冲算子对序列具有弱化作用并能够提升序列光滑性, 得出了平滑变权缓冲算子调节度的递推不等式; 通过多目标优化方法来确定可变权重取值, 构造可变权重的优化目标函数, 并结合遗传算法来确定权重的最优取值. 实例分析表明, 所提出的平滑变权缓冲算子能够有效提高建模精度.
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