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101.
提出了基于AdaBoost检测和相关向量机回归预测的多目标跟踪算法——AdaBoost-RVM算法,该算法可以处理目标数可变的多目标跟踪问题。训练一个AdaBoost检测器,用于识别目标,间隔一定帧数检测场景中出现的所有目标,并与已跟踪目标的HSV空间直方图和HOG特征进行匹配,以确定目标为消失、重现或新目标出现,对新目标构建样本集,采用RVM训练得到用于预测的相关向量。另外,缩小样本特征维度从而缩短了训练和预测时间,采用卡曼滤波对预测值进行修正,提高了跟踪精度和稳定性。将其应用于行人和汽车的跟踪,实验结果表明,该算法能有效地处理跟踪过程中的目标数变化、目标遮挡等问题,实现多目标的实时跟踪。 相似文献
102.
研究网络化马尔可夫跳变系统的耗散性滤波器设计问题。特别地,采用事件触发的通信策略,设计相应的具有耗散性能的模态依赖滤波器。通过使用Lyapunov-Krasovskii泛函方法,建立充分性条件以确保过滤误差系统能够满足给定的耗散性指标。分别根据线性矩阵不等式设计相应的模态依赖滤波器增益和事件触发参数。通过仿真实例验证了理论结果的有效性。 相似文献