一种综合的实时图像跟踪算法

本文基于ADSP-BF561设计了一种综合的图像跟踪方法,有效地实现了低对比度下空中目标的实时跟踪。基于动态阈值的自适应双波门方法可以较好地去除云雾背景的干扰,有效地提取出空中弱小目标;基于自适应波门的最大内间方差法（OSTU）可以较好地解决大目标时自适应双波门分割目标的不完整,并且采用遗传算法（GA）对OSTU进行优化,可以较好地实现大目标跟踪的实时性。仿真实验结果表明,这种组合了两种跟踪方法优点的综合性方法,具备简单快速有效的特征,可以实现低对比度下小目标及近距离大目标的实时与稳定的跟踪。     

电力系统视频监控中目标检测与跟踪算法研究

对变电站电力设备进行全天候实时监测是电力系统安全防范的有效手段。根据视频监控技术的原理和特点,介绍了视频监控系统中的两大关键技术---运动目标检测和跟踪技术,并对运动目标检测和跟踪技术中常用的算法进行了探讨。介绍了运动目标检测与跟踪算法的基本原理,分析了算法的特点以及存在的问题,选取了适用于电力系统的目标检测与跟踪算法。最后,设计了电力系统视频监控的基本模式,并对电力系统视频监控的实际运行系统及发展趋势进行了详细的分析。     

多传感器智能视频监控系统关键技术研究

为了提高视频监控系统对高速运动目标的自主快速跟踪能力和跟踪精度,提出了一种智能视频监控方案。采用声源定位技术实现对动态目标的快速定位,并应用相邻三帧差分法实现运动目标的提取,然后将提取出的动态目标的形心参数作为云台控制系统的控制信号,以驱动云台带动摄像机实现对运动目标的实时跟踪监控。实验及仿真结果表明,所采用的方案完全能够满足监控要求。     

基于强跟踪UKF的视频目标跟踪算法

针对无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter ,UKF）在非线性系统状态估计中存在的跟踪缓慢和稳态偏差问题,提出一种基于强跟踪UKF的视频目标跟踪算法。该算法以无迹变换（unscented transform ,UT）为基础,结合强跟踪滤波器和UKF滤波器的优点,在状态预测协方差矩阵中引入时变渐消因子调节卡尔曼增益,强迫输出残差序列保持正交,并提取残差序列的有效信息,提高滤波器对状态变化的跟踪能力。仿真结果表明,利用强跟踪UKF算法对视频中的运动目标进行跟踪,具有更高的跟踪精度,状态滤波均方误差更小。     

基于TMS320DM642的运动目标跟踪系统

针对实时图像处理中数据量大、运算速度快的实际需要,提出了一种基于TMS320DM642实时运动目标跟踪平台,并介绍了视频跟踪处理中的典型算法。该系统运用差分法来检测运动目标,并采用形心跟踪法来自动跟踪目标。实验结果表明在对比度较高时,无人为干预情况下,系统取得了较好的跟踪效果。     

基于目标跟踪的区域入侵检测方法研究

智能视频监控在人们生产生活中的应用越来越广,区域入侵检测是智能视频监控的一个重要方面。主要研究了基于目标跟踪的区域入侵检测方法。首先采用混合高斯模型进行运动物体检测,在实际验证中获得了较好的前景检测效果;进一步采用了Mean-Shift算法对从前景检测图像中提取出的运动物体进行实时跟踪,能够实时标记出运动物体并绘制出运动轨迹。采用OpenCV的运动物体跟踪算法框架,在Qt软件开发平台上进行了算法验证,获得了较好的实验效果,充分验证了算法的跟踪效果和实时性,具有实际工程指导价值。     

基于粒子滤波模型目标跟踪算法研究

本文基于视频图像中目标的基本特征——灰度特征,提出了一种基于粒子滤波模型实现目标跟踪的方法。文中介绍了粒子滤波模型的原理,并且在该原理的基础上,提出了目标跟踪的算法框架。详细闸述了实现该算法具体的流程,给出了视频序列图像的实时仿真结果。基于粒子滤波模型的目标跟踪算法,不但在非线性非高斯状态下,能够对目标进行有效跟踪,还可以消除由光照变化以及部分遮挡造成的影响,具有较强的鲁棒性。     

基于动态模板匹配的空中运动目标检测与跟踪控制

提出了一种基于动态模板更新匹配的空中运动目标检测与跟踪控制方法。在构建的目标跟踪系统平台基础上,采用模板匹配算法获得目标的位置信息,进而获取目标形心与视场中心的偏差信息以完成空中运动目标的跟踪控制。同时,为提高系统的实时性能,提出了一种基于最小二乘线性和平方预测结合的综合位置预测方法来预测目标的运动轨迹。实验结果表明,系统能够实现对运动目标进行实时稳定的识别与跟踪。     

运动目标检测与跟踪中FPGA的应用

运动目标检测与跟踪需要处理大量的视频数据,FPGA并行处理的工作方式和可重复执行多任务的能力,使其在视频数据运算与处理中能够发挥很大作用。讨论了FPGA结合DSP实现目标检测与跟踪的技术方案,重点研究了以FPGA构建图像预处理环节中处理器的设计方法。仿真和实验结果表明,基于FPGA的处理器能够完全满足图像预处理中运算量大、重复性强、速度高的要求,有效地缓解了DSP在后续的目标检测与跟踪中数据运算处理的压力,使得系统更加实时、准确、高效。     

基于高速DSP的实时运动目标识别跟踪系统

研究了实时视频采集和高速目标识别检测、跟踪系统模型,分析了功能状态.在对检测、跟踪系统任务流和算法分析的基础上研究了基于高速DSP、大规模可编程器件和高速PCI通信总线架构的可行性系统实现方案.该系统采用复用总线设计,提高了系统资源利用率和系统可靠性.实验结果表明,该系统具有实时监测场景和在复杂背景下实时检测识别和跟踪运动目标的能力.     

太阳能跟踪控制系统的设计

为了提高太阳能利用率,提出一种新的太阳能跟踪方式,通过光敏电阻构成的光电传感器检测光线强度,根据光强偏差闭环控制步进电动机的转动,保证太阳光线与光伏电池板平面始终垂直,使光伏电池板输出功率最大。设计了基于AT89C52单片机为控制核心,驱动2组步进电动机,从方位角和高度角2个方向调整太阳能电池组方阵的姿态,实现双轴跟踪。试验结果表明,该控制系统能准确跟踪光源,实现电动机转动,工作性能稳定。采用单片机的太阳能跟踪控制系统具有成本低、精度高的优点。     

速度-位置偏差耦合复合控制机电一体化仿真

四轴升降活动板系统运行时需要同步抬升并倾斜,受负载扰动后易产生姿态误差,为了避免姿态误差累积过多导致机械设备损坏,应当使用合适的位置同步控制策略。传统的位置偏差耦合控制受扰后产生的姿态误差较大,反应不够迅速。因此提出模糊增益调节的速度-位置偏差耦合复合控制方法,并在Matlab/Simulink中搭建了仿真模型进行负载扰动实验。实验结果表明该方法系统在起动和受负载扰动时产生的姿态误差小,消除速度快,比传统的位置偏差耦合控制同步性能更好。为了提前验证控制方法在设备上的效果,还建立了基于PLCSIM Advanced与MCD（Mechatronics Concept Design）的机电一体化仿真平台,测试结果表明:系统整体功能完善,活动板倾斜角速度稳定,姿态误差仅0.142°。     

基于PI跟踪调节的PMLSM无速度传感器控制研究

针对长定子直线电机的动子磁场定向控制,提出了一种简单有效的无速度传感器算法.该方法通过计算观测得到的d轴电流和d轴给定电流之间的误差来获得观测角度与实际角度之间的误差量,通过PI控制环的调节,该误差量会收敛到零,PI的输出就是动子的速度,对其进行积分就得到位置的观测量.为了验证本算法,搭建了基于VME总线的电机控制系统.实验结果表明本算法可以很好的对速度和位置进行跟踪.     

一种基于视频图像的运动车辆跟踪方法

基于视频图像的车辆运动跟踪是当前计算机视觉研究的热点,具有广泛的应用领域。本文研究了一种基于视频图像的运动车辆跟踪算法,通过当前帧目标边缘与实时更新模板的最优匹配来确定目标的位移量。首先启动了卡尔曼滤波,预测目标匹配搜索区域,然后再在搜索区域中利用边缘匹配精确定位目标,减小了匹配的计算量。实验结果表明,该方法是有效的且实时性好。     

永磁同步电动机伺服系统的直接反馈线性化控制

应用一种非线性控制方法一直接反馈线性化理论，通过对输出变量进行李微分，得到所需的的坐标变换和非线性系统状态反馈，实现了永磁同步电机系统的输入输出线性化，同时也实现了系统的解耦。仿真结果表明：采用该控制方法的永磁同步电动机伺服系统具有良好的位置跟踪性能，而且能够有效降低转矩变化对位置跟踪性能的影响。     

一种拥挤环境下的多目标跟踪算法

多目标的鲁棒跟踪是视频监控系统的基础。在拥挤的环境下,由于遮挡的原因,传统的单目跟踪方法很难分割前景目标并跟踪。本文通过码本算法获得多个视角的前景信息,利用部分标定法获得平面单应性矩阵,根据此矩阵将各个视角的前景信息投射到参考视角后进行数据融合,利用得到的定位信息进行跟踪。实验结果表明,该算法在拥挤的环境中能实现对多目标的鲁棒跟踪,具有很好的实时性。     

低速自动驾驶横向跟踪控制研究

为了提高低速自动驾驶车辆在不同工况下横向跟踪控制的性能,设计了一款基于纯跟踪(PP)控制和模型预测控制(MPC)的联合控制器。当位姿偏差较大时,切换为PP控制;当位姿偏差较小且满足MPC约束时,切换为MPC;同时为了保证2种控制实现平滑的切换,设计了模式切换控制器。针对上述联合控制器进行了仿真对比分析与实车验证,结果表明：联合控制相较于MPC,跟踪的快速性、稳定性明显优化;与PP控制相比,控制的精度明显提高,且模式切换控制器的加入使切换过程的鲁棒性得到优化。     

基于改进Hausdorff距离的运动目标自动跟踪算法

针对视频运动目标的跟踪问题,提出了一种基于改进Hausdorff距离的运动目标自动跟踪算法。首先对视频图像作预处理,使用Canny算子进行边缘提取;然后采用对称差分算法建立运动目标的初始模板;接着采用改进的Hausdorff距离和新的匹配搜索策略,实现后续帧中运动目标与初始模板的匹配;最后,采用一种新的模板更新算法———4步法对模板进行更新。实验结果表明,该算法不仅能准确跟踪运动目标,而且能有效提高目标跟踪效率。