基于均值偏移粒子滤波的自适应跟踪

针对视频中运动人体的跟踪,提出了一种基于均值偏移粒子滤波的自适应跟踪算法。该算法首先对所要跟踪的人体目标进行分块,并选择与周围环境颜色相似度最小的块模板作为跟踪区域;然后使用基于均值偏移的粒子滤波方法进行跟踪,并设计了自适应更新块模板尺度的方法;最后在粒子滤波的状态估计阶段后,加入自适应观测模型,根据块模板尺度的变化情况,自适应地选择高斯噪声方差和粒子数目。实验证明,在出现遮挡或人体运动方向改变的情况下,本文算法的跟踪效果比传统均值偏移粒子滤波更好。     

一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法

针对复杂背景下的运动目标跟踪问题,提出了一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。通过构建目标与背景的图像特征分布方差的比值函数来衡量目标与背景间的区分度,采用各特征的区分度对特征集进行线性加权自适应表示运动目标并集成在基于核的跟踪方法中。为了克服模板更新过程中的漂移,通过计算前后相邻两帧间目标模型的相似度函数,对跟踪模板进行自适应更新。基于生物视觉认知理论,目标的颜色、边缘特征以及纹理特征被用来实现基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。仿真实验表明:采用本文算法能有效地对复杂背景下的运动目标进行跟踪。     

无线传感器网络下的并行粒子滤波目标跟踪算法

针对无线传感器网络环境下目标跟踪问题,提出一种基于分布式并行粒子滤波的目标跟踪方法.在建立了网络动态分簇模型和目标运动模型的基础上,将并行粒子滤波算法应用于动态目标进行跟踪.算法通过多个感知节点并行的运行局部粒子滤波器,得到每个节点对目标状态的估计,动态成簇的簇头节点对簇内每个节点的信息进行融合,形成动态目标的状态估计...     

采用粒子滤波和模糊聚类法的非线性多目标跟踪

提出一种新的非线性多目标跟踪方法,用模糊聚类算法实现数据关联,采用粒子滤波实现对各目标的独立跟踪．首先利用最大熵模糊聚类对目标和观测数据进行关联,采用模糊隶属度重建多目标滤波中的联合关联概率矩阵．然后利用粒子滤波适于处理非线性问题的特点,通过联合关联信息,采用粒子滤波独立对各目标进行滤波,实现对目标状态的更新．最后,将该算法应用于多传感器多目标纯方位角跟踪．仿真结果表明,相比于联合概率数据关联算法及MEF-JPDAF,新算法具有更高的跟踪精度．     

一种带径向速度量测的Jerk-EKF机动目标跟踪算法

为了提高机动目标跟踪精度,在基于Jerk模型的扩展卡尔曼滤波算法(Jerk-EKF)基础上,提出了一种带径向速度量测的扩展卡尔曼滤波算法(Jerk-EKFrv).该算法通过引入径向速度量测扩充了量测矩阵的维数,然后利用展开泰勒级数的一次项,解决量测方程中状态向量和量测向量的非线性问题,最后采用卡尔曼滤波算法对目标状态进行估计.对Jerk-EKF和Jerk-EKFrv算法的仿真结果表明,Jerk-EKFrv算法能够有效提高机动目标的跟踪精度.     

一种基于蝙蝠算法的视觉跟踪方法

提出了一种基于蝙蝠算法的目标跟踪新方法.首先描述了基于蝙蝠算法的目标跟踪流程,在此基础上研究了蝙蝠算法的迭代终止条件、蝙蝠种群数、脉冲频率因子和脉冲音强衰减因子对跟踪性能的影响,并通过实验确定了以上参数,最后与粒子滤波、均值漂移和粒子群优化3种跟踪算法进行了比较.实验结果表明,基于蝙蝠算法的视频目标跟踪方法的跟踪效果优于其他3种算法.     

基于张量梯度直方图的Mean Shift跟踪算法

使用基于颜色直方图的Mean Shift跟踪算法,当目标在相似颜色背景、光照变化的情况下,视频跟踪性能迅速下降.文章提出了一种基于张量梯度直方图的Mean Shift跟踪算法,该算法使用张量梯度将RGB三维空间融合为一维空间,在有效地保护原向量方向性的前提下降低了维数.实验结果表明,基于张量梯度直方图的Mean Shift跟踪算法耗时少,对光照变化不敏感,且对颜色变化依赖程度低,适合背景混淆和光照变化场合下跟踪.     

一种改进的多伯努利多目标跟踪算法

针对粒子势均衡多目标多伯努利滤波的粒子实现形式所需粒子数多、粒子退化严重的问题,将均方根容积卡尔曼滤波与粒子势均衡多目标多伯努利滤波相结合,提出均方根容积卡尔曼粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法．该算法利用均方根容积卡尔曼滤波构建重要性密度函数,再对其进行采样获得预测粒子状态,从而提高粒子的准确性,减轻粒子退化．与基于无迹卡尔曼的粒子势均衡多目标多伯努利滤波相比,该算法更稳定,且算法性能不受目标状态维数的限制．仿真实验表明,所提算法与粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法和基于无迹卡尔曼的粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法相比,其跟踪精度更高．     

基于粒子滤波的相关跟踪算法研究

粒子滤波是一种求解后验概率的实用性算法,它通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法实现递推贝叶斯滤波.在分析了基于最小平均绝对差值函数的相关跟踪算法的基础上研究了一种基于粒子滤波的相关跟踪算法.并将这两种算法应用于运动目标的跟踪,实现了对道路上运动小汽车的跟踪.最后将两种跟踪算法的仿真实验结果进行了比较,实验结果表明,基于粒子滤波的相关跟踪算法受障碍物遮挡的影响较小,提高了跟踪的鲁棒性.     

一种改进的粒子群优化快速聚类算法

提出了一种改进的基于粒子群优化的快速K均值算法,有效克服了K均值算法对初始聚类中心敏感和容易陷入局部最优从而影响聚类效果等缺点.与已有的粒子群优化聚类算法相比,该算法通过对样本各维属性进行规范化,预先计算样本的相异度矩阵,提出了一种简化的粒子的编码规则,基于相异度矩阵进行粒子群优化K均值聚类,在保证聚类效果的基础上,有效降低了计算的复杂度.在多个UCI数据集上的实验结果表明,该算法是有效的。     

基于航迹关联的一、二次雷达联合跟踪

该文针对一、二次雷达在杂波环境下多目标多传感器协同跟踪问题,提出了一种带二次雷达修正的基于航迹关联的一、二次雷达联合跟踪算法。该算法先通过一次雷达对敌友方目标和二次雷达对友方目标运用联合概率数据关联算法滤波跟踪得到航迹数据之后运用双门限航迹关联判定友方目标并撤消对友方目标的跟踪和利用二次雷达探测数据进行对敌方目标的高度信息进行自适应修正,通过蒙特卡洛仿真表明该算法在提高目标跟踪精度和减小处理器的运算量都是有效的。     

基于EPF滤波的三维单站无源定位算法

利用方位角及其变化率信息,提出了基于EPF滤波对固定辐射源的三维单站无源定位算法。该方法通过运动几何学原理,得出目标辐射源的位置,并采用EPF滤波算法加以处理,对粗略定位结果进行修正和平滑,逐步估计出目标的位置,来实现对辐射源目标的快速高精度无源定位。EPF滤波是将EKF算法作为重要性函数的一种粒子滤波方法。仿真结果表明,基于EPF滤波的单站无源定位算法与传统的EKF滤波算法相比,收敛更快、更稳定,滤波效果更好,定位精度更高。     

一种改进的视频运动目标检测算法

该文提出了一种改进的视频运动目标检测算法。该算法采用动态选取模型数的混合高斯的方法建立背景模型并实时更新,与当前帧比较进而提取出视频运动目标,通过扩展的区域生长法对运动目标进行定位。在背景差图像经过阈值化及形态学膨胀、腐蚀的基础上,定义扩展区域的大小,并设定区域内前景点个数的阈值,进行连通区域合并和前景区域定位。采用不同的视频测试序列,从检测效果及耗时上研究了改进的视频运动目标检测算法的性能。实验结果表明,该算法具有良好的检测效果和实时性能。     

一种变结构多模型机动目标跟踪算法的研究

该文针对在机动目标跟踪领域应用广泛的交互式多模型算法,是一种基于固定模型集合的算法,由此带来一个两难问题,既需要较多的模型保证跟踪精度,有会因为太多的模型而增加计算量。该文提出了一种基于序列似然比检测的变结构多模型算法,给出了一种模型集合自适应的解决方法。该方法提高了跟踪精度的同时也降低了计算量。随着反舰导弹的威胁日益增大,该文针对反舰导弹的机动特性,仿真验证了该算法的有效性。     

一种二维元胞自动机图像并行加密算法

本文给出一种在二维离散小波分解(DWT)基础上,应用二维元胞自动机并行对数字图像进行加密算法。该并行算法使用小波变换将加密的数据集中到图像数据的低频系数上,大大地减少了需要加密和解密的运算量。同时,算法自动根据CPU的核数进行并行任务的分配,能充分利用二维元胞自动机良好的并行特性,进行快速加密。仿真试验结果证明了该方法的有效性,分析表明该算法具有高效、密钥空间大的特点,且具有一定抵抗恶意攻击的鲁棒性和抗统计攻击的能力。     

山地城市小流域暴雨径流模型的研发及应用

采用ArcEngine二次开发包结合水力学基础算法,建立山地城市暴雨径流模型,以模拟山地城市降雨径流,分析山地城市排水系统的排放能力。应用该模型对重庆市北部新区盘溪河流域排水系统进行了预测和评估,结果表明,模拟结果与实测数据的效率系数Nash-Suttcliffe系数Ens为0.56～0.76,相对误差8.82%～11.8%。模型关键参数率定及敏感性分析表明,最敏感参数为径流宽度、坡度、曼宁系数和不透水面积率。针对排水管道内流量、充满度和溢流检查井个数等方面进行了排水系统排放能力的评估,结果表明,一年一遇暴雨下有0.52%的排水管道长时间处于满流状态,五十年和百年一遇的超载排水管道占排水管道总数5.86%和8.20%;百年一遇暴雨下有0.72%的检查井发生溢流,一年一遇暴雨下有0.31%的检查井发生溢流。该模型实现了对山地城市暴雨径流的产汇过程模拟以及内涝点位置和数量的识别,为城市雨水管网管理提供决策支持。     

基于角点分层匹配的织物图像拼接

针对一些织物图像,该文提出了一种新的基于角点分层匹配的图像拼接方法。该算法首先采用harris角点检测,然后用归一化互相关法进行初步的匹配,再运用稳健的RANSAC算法进行精匹配,最后对相关性最高的4对点求单应性矩阵,从而实现对图像的拼接。整个算法自动完成,采用二次匹配,鲁棒性强。实验结果表明,该方法能准确找到图像间的重叠位置,且融合效果比较理想。     

一种基于逆序编码的关联规则挖掘研究

为了提高关联规则挖掘的存储和挖掘效率,该文设计了一种基于逆序编码的Apriori改进算法BF-Apriori。该算法通过分析项目的概率分布并对其进行排序,经行向量逆序编码为二进制数后降低了项目读取的开销和存储开销,同时采用切片运算和剪枝技术降低了规则挖掘运算的时间复杂度。实验结果表明,BF-Apriori算法提高了数据挖掘算法中项目集的存储效率和运算速度。     

基于差分逻辑的多值加法电路研究

该文提出了一种新的多值电流模电路高速运算系统的设计,电路用差分逻辑与双轨互补输入,使得信号电压摆幅小,电流恒定,从而使电路延迟减小。作为运算系统的一个应用,针对二进制符号数加法传统算法的不足,提出了基于差分逻辑多值电流模的基-2符号数加法器设计,实验结果表明与传统结构相比,该算法实现的电路速度更快、面积更小、动态功耗更少。     

一种三维工程图可逆水印算法

以Solidworks三维工程图为载体,提出了一种基于差值扩大法的可逆水印算法。针对Solidworks三维工程图顶点个数少、信息冗余量小、精度要求高的特点,通过将顶点数据进行扩展及增加顶点坐标的方法来提高水印嵌入量,水印及对应标志位分别隐藏在扩展后数据的前半部分和后半部分。理论分析和实验结果表明该算法很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾。