基于锁相环实现信号相频突变的跟踪

锁相环是一种相位误差自动控制系统,在通信领域有着广泛的应用。通过设计锁相环路,实现对输入信号的频率和相位突变时的跟踪。首先介绍锁相环路的基本原理,然后对一阶和二阶锁相环的动态跟踪特性进行分析,最后采用仿真软件Multisim 13.0设计仿真电路,针对一阶、二阶PLL的输入信号频率和相位突变时的情况进行仿真研究,实际仿真结果与理论分析相吻合。仿真结果表明,设计的锁相环路实现了对输入信号频率和相位突变后的跟踪。     

基于惯性姿态参量量化融合的机器腿仿生步态控制

为了提高机器腿仿生步态控制的稳定性,提出一种基于惯性姿态参量量化融合的机器腿仿生步态控制方法。构造机器腿仿生步态的运动学模型,进行机器腿仿生步态控制约束参量建模,采用陀螺仪和加速度计等位姿传感器进行姿态参量采集。采用扩展卡尔曼滤波方法进行机器腿的惯性姿态参量融合并输入到时控制执行器中。针对未知扰动对机器腿步态参量控制的误差,采用自回归更新方法进行姿态参量误差反馈修正,实现机器腿仿生步态稳定控制。仿真结果表明:提出的方法对机器腿仿生控制的稳定性较好,姿态参量的定位跟踪能力较强,提高机器腿步行的稳健性。     

基于深度学习的人体姿态估计方法综述

基于深度学习的人体姿态估计方法旨在通过构建合适的神经网络，直接从二维的图像特征中回归出人体姿态信息。主要按照2D人体姿态估计到3D人体姿态估计的顺序，并从单人检测与多人检测、稀疏的关节点检测与密集的模型构建等方面，对近年来基于深度学习的人体姿态估计方法进行系统介绍，从而初步了解如何通过深度学习的方法得到人体姿态的各个要素，包括肢体部件的相对朝向和比例尺度、骨骼关节点的位置坐标和连接关系，甚至更为复杂的人体蒙皮模型信息。最后,对当前研究面临的挑战以及未来的热点动向进行概述，清晰地呈现出该领域的发展脉络。     

基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法

针对目前目标检测和目标跟踪算法对无人艇运算配置要求高、速度慢等问题,该文一种提出基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法。利用MobileNets结构结合SSD目标检测算法构建轻量级卷积神经网络,实现无人艇的水面目标检测。目标检测结果作为相关滤波CF目标跟踪算法的初始输入,并在目标跟踪过程的保障其有效性。通过MODD水面船只视频数据实验表明,SSD-CF方法融合目标检测与目标跟踪算法,可有效地降低对运算力的要求,提升目标检测跟踪速度和目标位置的稳定连续性。     

基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。