车辆检测中的自适应背景更新算法研究

针对采用传统背景差法检测运动车辆时很难实现背景自动更新的问题,采用了快速自适应背景生成算法,并考虑到背景有缓变和突变两种情况,引入最小均方误差（MMSE）估计理论进行判断,针对不同的情况采取相应的算法实现背景更新。实验数据表明：采用该方法较以往准确性大大提高,同时达到了自适应背景更新的目的,并且算法实现简单,实时性较高。     

基于背景自适应更新的车辆阴影检测算法

对基于视频的交通流量参数检测及交通路口控制方法而言,车辆检测是很关键的一步,但是由于车辆阴影的客观存在,经常会造成汽车数量的误检。本文在背景自适应更新的基础上,对阴影建立了模型并对检测算法进行了改进,以提高车辆检测精度。     

基于自适应背景模型运动目标检测

随着城市化速度的加快，机动车日益普及，人们在享受机动车所带来的巨大便利的同时，也面临着交通拥挤的困扰。随着计算机硬件技术和计算机视觉技术的发展，基于计算机视觉的交通监控系统成为可能。从一个交通视频序列中识别出运动物体是许多交通监控系统应用系统的重要任务，针对该问题，提出了一种建立在对视频序列中的整个背景情景的统计描述基础上的运动目标的检测的有效方法，该方法能够适应变化的背景，具有较强的鲁棒性和较好的实时性。     

基于自适应背景模型运动目标检测

随着城市化速度的加快,机动车日益普及,人们在享受机动车所带来的巨大便利的同时,也面临着交通拥挤的困扰。随着计算机硬件技术和计算机视觉技术的发展,基于计算机视觉的交通监控系统成为可能。从一个交通视频序列中识别出运动物体是许多交通监控系统应用系统的重要任务,针对该问题,提出了一种建立在对视频序列中的整个背景情景的统计描述基础上的运动目标的检测的有效方法,该方法能够适应变化的背景,具有较强的鲁棒性和较好的实时性。     

自适应的SILTP算法在运动车辆检测中的研究

为了提高复杂背景下运动车辆的检测效率,结合SILTP算法提出了一种自适应的SILTP算法。首先,对运动车辆图像进行二维离散小波变换,提取出两次低通滤波后的图像。其次 ,通过自适应的SILTP算法获得图像的纹理信息。然后,利用高斯混合模型进行背景建模,进而利用新图像的纹理信息动态更新背景。最后,与背景模型进行比较来获得运动车辆。对公路上运动车辆的测试表明,该检测算法在复杂背景尤其是树叶抖动等情况下能够取得较高的检测率,具有良好的自适应性。     

基于自适应卡尔曼滤波的FDIA检测方法

针对信息物理系统下的虚假数据注入攻击(False Data Injection Attack, FDIA)中的随机攻击和隐蔽攻击,基于自适应卡尔曼滤波研究了攻击检测问题。常用的卡方检测可以有效检测出FDIA中的随机攻击,但是具有隐蔽性的FDIA可以绕过错误数据检测机制,使得卡方检测失败。由此在卡方检测的基础上结合相似性检测,针对系统噪声的时变特性,基于自适应卡尔曼滤波提出新的检测方法。该算法解决了实际噪声不确定性对系统的影响,且能有效检测FDIA中的随机攻击和隐蔽攻击。通过仿真验证了该方法的有效性。     

多云条件下运动车辆检测

针对多云天气条件下的车辆检测问题，提出了一种快速有效的车辆检测方法。采用基于区间分布的背景更新模型，提高了算法对背景跟踪速度；采用基于彩色图像的HSI模型对云层造成的运动噪声进行抑制，有效地提高了目标检测的准确性。实验表明，该方法能够适应多云天气条件，综合使用背景更新和噪声抑制两种手段，能够使得多云条件下的车辆检测率达到80％以上。     

基于卡尔曼滤波的背景更新算法

在基于视频的运动目标检测算法中,背景差分法是一种常用的算法,可是由于时间推移,外部光照和阴影发生变化,会导致背景不断发生变化,因此背景的更新是很重要的一部分,直接影响到目标检测的提取效果。该文提出了基于卡尔曼滤波的背景更新算法,实时实现背景更新,通过滤波器分出运动目标扰动,得到背景模型序列。算法简单,能较好的处理光照变化,有效的实现背景更新。     

基于视频的高速公路车辆检测和跟踪算法

采用一种基于像素的新方法来更新背景，同时将工作区域分为车辆检测和车辆跟踪两个部分，在车辆检测区建立跟踪对象，在车辆跟踪区仅仅对跟踪对象进行预测跟踪，从而减少了跟踪的盲目性和算法的计算量，提高算法精度。根据该算法设计的视频检测器已用于实际交通参数的采集，统计的结果表明该算法检测和跟踪的正确率分别高于96%和97%，并具有很好的实时性，能满足管理部门的需求。     

基于概率统计自适应背景模型的运动目标检测方法

为了更好地进行运动目标检测,提出了一种基于概率统计的自适应背景模型的运动目标检测方法。该方法能够自适应选择背景和前景阈值,且不需要进行训练,而且在不同的场景下能够自适应进行选择。在此基础上,针对盲目更新和选择更新不足,还采用了像素聚类统计和概率相结合的背景更新模型,因为采用基于像素统计的更新机制能够适应场景中背景的局部改变(移入/移出物体),而采用概率更新则能够降低前景污染背景的程度。实验证明,该方法能够得到可靠的背景,改善了运动检测效果。     

基于自适应Kalman滤波的机器人运动目标跟踪算法

针对足球机器人比赛时的模型变化及其环境噪声先验估计不准确的问题,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的足球机器人视觉跟踪算法;该算法将一种基于减背景的运动目标识别的方法与自适应卡尔曼滤波跟踪模型进行结合,对背景进行实时更新,并通过形态学滤波去除残留的小区域,从而准确的识别运动目标,通过自适应的在线调整运动模型参数来保证模型预测值的准确性,进而提高了目标跟踪时的匹配效率,实现了目标的精准、迅速跟踪;通过实验证明,该算法是很有效的,具有推广价值.     

基于卡尔曼滤波的车载GPS定位研究

利用卡尔曼滤波处理GPS定位数据是提高GPS定位精度的一种有效手段。针对车载GPS定位的特点,实现了一种车载GPS卡尔曼滤波算法。通过对实测数据进行比较分析,证明该算法具有实用意义。     

基于自适应卡尔曼滤波的导航信息融合方法

针对组合导航系统在测量噪声未知的情况下,常规自适应卡尔曼滤波方法的实时性难以满足的问题,提出了一种实时的自适应卡尔曼滤波方法.该方法通过一个简单的指数函数实时调节卡尔曼滤波模型中的测量噪声协方差矩阵,将测量噪声的理论协方差矩阵与实际协方差矩阵的差值作为指数函数的输入,将函数的输出值与上次测量噪声的协方差矩阵之和送入卡尔...     

一种改进的基于背景差分的运动目标检测方法

文中在介绍运动检测方法的基础上,阐述了背景差分运动检测算法的优缺点。文章为实现高效的运动检测目的,提出了改进的基于背景差分的检测方法,体现在改进的基于帧间差分实现的背景建模算法以及改进的自适应背景更新算法,综合实现了基于背景差分的运动目标检测。针对背景差分受环境约束较大的缺点,改进措施能够很好地完成效果较理想的运动检测。实验结果表明,使用文中改进的背景差分进行运动目标检测,能够趋近于得到真实的没有运动目标的背景,其次实现了背景能够很好地自适应更新以适应环境的变化,使得最终的运动目标检测取得了良好的实验效果。     

基于车尾中轴特征的粒子滤波跟踪算法

为了解决车载视频背景实时变化的情况下车辆检测和跟踪问题,提出了一种基于车尾中轴特征的车辆识别及跟踪算法,其特点在于采用新颖的车尾中轴特征。车尾中轴特征具体为以两盏刹车灯为端点,车牌在端点连线的对称轴上。算法在取得目标区域之后计算其直方图信息,进行粒子滤波器跟踪。最后测试了算法的可行性。     

改进的自适应衰减卡尔曼滤波算法

SINS/GPS组合导航系统的融合算法主要是卡尔曼滤波,卡尔曼滤波实现最优估计的前提是系统的模型和随机噪声信息必须准确已知。实际情况下,大部分系统的模型和随机噪声信息不完全可知,这可能会导致滤波器估计精度下降。针对这一问题,根据求解遗传因子的方法不同对传统的自适应衰减卡尔曼滤波进行改进,提出一种改进的自适应衰减卡尔曼滤波。改进后的算法分别适用于系统噪声统计模型不准确可知和量测噪声统计模型不准确可知两种情况,分别对应于两种滤波算法,并且二者具有统一的滤波框架。仿真结果表明,改进的自适应衰减卡尔曼滤波比卡尔曼滤波精度较高,有效解决了因为噪声模型不准确导致的精度下降问题。     

GPS Navigation Using Adaptive Kalman Filter for Maneuvering Vehicle

Several filter techniques were available for the GPS position estimation problem of maneuvering vehicle ranging from using different process noises to Interactive Multiple Model (IMM). The limitation of using standard Kalman filters is listed.The performance of proposed adaptive filter is compared with that of the standard ones,two types of dynamic modeling of the maneuvering vehicle are used.The simulation is based on the almanac data of the GPS satellites to compute its feasibility during the simulation t...     

基于卡尔曼滤波的谐波检测分析

针对日益严重且复杂的电网谐波问题,提出了一种基于卡尔曼滤波的谐波检测方法.阐述了卡尔曼滤波器的跟踪估计原理,并建立了基于卡尔曼滤波器谐波分析的数值模型,结合Matlab仿真平台对算法检测稳态谐波和暂态谐波信号的性能进行了分析.通过对比研究表明该算法在准确度、快速性、暂态谐波分析等方面均优于快速傅里叶变换(FFT),仿真和试验结果表明该算法在分析复杂的电网电能质量事件中具有较高的实用性.     

一种基于自适应的新滤波技术

介绍一种基于自适应的新的滤波技术，用它处理心电信号及背景噪声，可抑制噪声１２ｄＢ以上。