舰载武器惯导系统传递对准仿真验证的研究

针对传统船用惯导系统采用理想运动状态对传递对准方案进行仿真验证的问题,提出了引入舰船空间运动模型的传递对准仿真验证方法。通过舰船空间运动模型提供接近真实运动环境的空间运动参数,并实现了空间运动信息至惯性敏感信息的正确转换,给出了各模块的空间变换算法转换流程。"速度+姿态"子惯导传递对准模块的仿真精度优于0.05°,证明了仿真验证系统变换算法的正确性。该研究设计为开展其它领域的传递对准仿真验证提供了有效的参考依据。     

基于区间T-S 模糊模型的运动模式预测

针对一类复杂的生产过程,提出一种基于运动模式的预测模型.针对该方法中模式类别变量的度量问题,提出采用区间数对定义在模式运动"空间"上的模式类别变量进行度量.为了描述模式在模式运动"空间"的运动,对作者先前提出的区间T-S模糊模型进行了改进,并采用改进后的区间T-S模糊模型建立基于模式类别变量的预测模型.最后,以烧结生产过程实际运行数据为例验证了所提出建模方法的有效性.     

基于2D Cache结构的H.264运动补偿访存带宽优化方法

H.264/AVC的运动补偿处理环节需要消耗大量的内存访问带宽,这成为制约其性能的关键因素.分析表明,如此巨大的带宽消耗具体来自5个方面:像素数据的重复读取、地址对齐、突发访问、SDRAM页切换和内存竞争冲突.提出一种基于2D Cache结构的运动补偿带宽优化方法,充分利用像素的重用以减少数据的重复读取.同时通过结合数据在SDRAM中映射方式的优化,将众多短而随机的访问整合为地址对齐的突发访问,并减少了访问过程中页切换的次数.此外还提出了访存的组突发访问模式,以解决SDRAM竞争冲突所引入的开销.实验结果表明采用上述优化设计后,运动补偿的访存带宽降低了82.9～87.6%,同现存优化效率较高的方法相比,带宽进一步减少了64%～87%.在达到相同带宽减少幅度的前提下,所提出的新方法比传统Cache结构电路面积减少91%.该方法目前已在一款多媒体SoC芯片设计中实际应用.     

基于镜头鉴别力分析的视频检索方法

为克服互联网中视频信息传统检索方法的不足,保证检索的准确率和高效性,针对镜头代表性强弱的问题,提出镜头鉴别力概念以及计算鉴别力大小的方法,并基于镜头鉴别力设计一种新的视频检索方法。该方法提取镜头静态特征和动态特征作为计算鉴别力大小的依据。实验结果证明,使用镜头鉴别力分析后的检索效果好于未使用镜头鉴别力分析的检索效果,在实验环境中达到94%的准确率。     

基于运动矢量预测性程度的快速运动估计算法

针对复杂剧烈运动视频信号在进行运动估计时出现的预测误差问题,提出基于运动矢量预测性程度的快速运动估计算法。根据局部运动矢量的一致性程度与运动矢量在时间上相关性程度的关系,决定运动矢量的可预测性程度,将待估计的运动矢量分类为不可预测、中度可预测和高度可预测,不同的可预测性采用不同的搜索策略进行运动估计。实验结果表明,该算法能提高运动估计的速度,并且具有与其他快速运动估计算法近似或更好的PSNR性能。     

基于MRF和神经网络的三维运动参数估计

为解决非刚体三维运动中运动参数估计的问题,结合了马尔科夫随机场(MRF)和神经网络的方法。其中,MRF用于建立各个特征点的局部运动相关性模型,求出各个特征点的三维坐标;神经网络方法用于对特征点进行聚类,并求出运动参数;最后根据求出的运动参数修正各个特征点的邻域系,实验结果表明该算法能够正确估计出非刚体的运动参数。     

基于背景差法的几种背景建模方法的研究

目前最常用也最有效的运动目标检测方法是背景差法,其中背景提取是背景差法的核心。主要比较了均值滤波法、中值滤波法、混合高斯分布法三种常用的背景建模的方法,说明了各算法在不同情况下的性能优劣。通过实验发现,均值滤波法和中值滤波法适合特定的场合,混合高斯法在场景复杂的情况下效果更好。     

基于步态能量图的特征提取

本文提出了采用步态能量图作为检测的特征,由于直接提取到的特征序列维数较高,需要对特征序列进行降维处理.本文采用保局映射投影(LPP)方法对特征序列进行降维,得到了较好的效果.     

一种改进的跟踪算法的研究与实现

运动目标的检测与跟踪是计算机视觉领域的一个重要课题,是视频监控系统能否实现智能化的关键。本文提出一种基于运动模板与利用移动物体边缘方向直方图特征匹配相结合的跟踪算法,又在此基础上利用Kalman预估器缩小匹配的搜索范围,大大提高了跟踪的效率,最后通过OpenCV软件平台实现对算法的仿真,仿真结果表明,该改进的跟踪算法从一定程度上能够克服光照、遮挡等干扰因素的影响,具有很强的鲁棒性。     

基于Arena的终端区仿真建模

详细分析了航空器在终端区的运动逻辑,设计了基于Arena平台的终端区空侧计算机仿真模型。模型运行结果表明,该模型基本能够描述起降航空器在终端区的微观运动过程。该模型在容量评估、多跑道模式管理和塔台管制仿真中有广泛的应用前景。