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针对传统应用在特征点匹配技术方向的增强现实系统部分存在鲁棒性不足和实时性较差问题,提出一种新的区域跟踪匹配算法。首先利用改进的FAST算法在不同尺度上提取像素信息建立低维模板进行快速定位。其次在跟踪阶段使用加速鲁棒特征(SURF)检测关键点在线实时匹配的同时,借助改进的非线性化的卡尔曼滤波算法预测运动轨迹,缩减匹配区域。接着对使用上述的算法截取部分图像帧,利用上一帧的观测值对下一帧进行预测并估计相机姿态,同时使用随机抽样一致(RANSAC)算法剔除离群值。最后通过得到的相机位姿矩阵进行虚拟物体的注册叠加。实验结果表明,本文提出算法在综合评价中占据优势,在光照变换、旋转变换、尺度变换方面都具有较好的鲁棒性,并具有优越的实时性能。 相似文献
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针对如何提高舰船的导航精度的问题,提出了一种Kalman滤波天文定位算法。该算法根据天文三角形理论,在确定的时间内,利用恒星的赤经、赤纬以及利用光电经纬仪(或其他测量设备)输出的高度角、方位角等信息实现天文定位,并建立了舰船动力学模型。采用稳健估计对Kalman滤波模型进行处理,解决了滤波模型中非零均值系统白噪声的处理问题。采用该Kalman滤波对恒星的高度角数据进行滤波,实验结果表明,噪声为1′时定位误差由0.041253°降低为0.010394°,该算法提高了测量精度,抑制了测量噪声,有效增强了天文定位的可信度。 相似文献
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近年来,在结构工程领域中出现了许多参数识别技术,并将这些技术用于结构损伤程度的评价。但是目前多数结构识别方法都是模态参数识别。本文是基于推广卡尔曼滤波的算法,从结构模型的输入激励信号和输出的响应信号中,直接识别结构模型的物理参数。同时针对结构系统的特点,提出解耦的结构参数识别算法,大大降低了参数估计的计算量。在文中给出两个结构模型的几次振动台在地震波输入下识别的结果,并根据所识别的参数对结构模型破坏程度进行评阶,结果表明该方法对结构参数估计是一种有效的方法。 相似文献
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基于卡尔曼滤波的多运动目标跟踪算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对多运动目标跟踪的实时性和鲁棒性问题,本文提出了一种基于卡尔曼滤波的多运动目标跟踪算法,该算法运用卡尔曼滤波预测目标的位置,并以目标的中心点坐标、面积和长宽比特征、一维HSV颜色直方图作为目标的特征对当前帧检测到的目标模板和预测区域内的目标进行匹配。实验证明,该算法可实时、稳定地跟踪复杂场景内的多运动目标,并能够解决目标遮挡问题。 相似文献
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提出了一种低复杂度的短时傅里叶变换域卡尔曼滤波算法来解决声学回声抵消问题。首先在短时傅里叶变换域建立了基于频域卷积传递函数的观测方程,并利用一阶马尔科夫模型对频域回声路径进行建模,给出了精确的卡尔曼滤波方程,并讨论了过程噪声和观测噪声的估计问题。为降低算法计算复杂度,提出了低复杂度卡尔曼滤波算法。另外,在更新滤波器时加入远端信号邻近频点的信息来进一步提高回声抵消性能。实验结果表明,所提算法对近端干扰不敏感,不需要额外的双端对讲检测算法,且比传统的频域自适应滤波算法具有更快的收敛速度。 相似文献
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针对移动机器人在位姿跟踪过程中存在单一传感器或多传感器测量系统对环境信息处理能力有限的问题,结合扩展卡尔曼滤波算法,对传感器测量信息进行融合分析.对于单个传感器测得的n个观测值,扩展观测矩阵至大于n的m个目标测量值,将预测空间到测量空间的映射设计为一个具有n个非零变量、维数为nm、秩为n的变换矩阵,实现传感器对状态向量的局部更新.在建立的传感器及机器人运动模型基础上,通过地面移动机器人进行实验验证.理论分析和实验结果表明,该方法能在保证定位精度的前提下,提高算法对不同传感器类型和传感器数量的泛化能力,增强测量系统的准确性和灵活性. 相似文献
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对于常用的陶瓷/金属(PSZ/NiCrAlY)功能梯度材料(FGM)的弹塑性本构参数确定问题,提出了一种改进的基于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)的反演分析方法。该法以压痕试验中获得的荷载-压痕深度响应曲线为依据,结合有限元模拟,对材料参数进行反演辨识。反演过程中事先对实验和有限元模拟结果作逐步均化处理,以此降低系统和测量随机误差对反演结果的影响,提高问题解的收敛精度;同时,基于数值模拟结果,利用拉格朗日插值函数构建载荷-压痕深度响应面,以便插值获取任意参数组合下的响应值及其梯度值,从而提高反演的效率;另外,采用不同尺寸压头的荷载-压痕深度曲线来进一步地提高问题解的收敛性、精确性和适定性。该文从多个角度,对有效地获取FGM材料参数问题进行了详细的探讨,为材料参数的反演辨识研究提供了有益的参考。 相似文献
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针对目标跟踪中的突变问题,本文提出一种基于改进卡尔曼预测的camshift(continuously adaptivemean shift)跟踪算法.本算法首先使用一种新的目标颜色模型,对传统目标模型进行改进,提高了目标跟踪的准确性和稳定性;同时为了更有效的预测目标位置,对卡尔曼滤波的一步预测值进行改进,并将修改后的卡尔曼预测算法融入camshift算法中,跟踪中增加采样率.实验表明,与传统camshift算法相比,该算法能够处理目标运动中发生突变的情况,实现对运动目标高精度的跟踪. 相似文献
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在载波相位测量中,关键的问题就是整周模糊度的确定。目前整周模糊度的求解方法,丢失了对提高未知参数估值精度很有用的历元信息,并且在去相关过程中必须使方差阵为正定阵,不仅解算难度大,还可能出现病态分解,使得去相关失败。本文提出了一种整周模糊度的快速解算方法。首先要通过卡尔曼滤波求出整周模糊度的浮点解,其次确定搜索空间,对协方差阵进行Cholesky分解降低其相关性;最后用ratio检验得出最终解。 相似文献