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TLD(Tracking-Learning-Detection)跟踪最大的优点是对初始选择的目标进行不断的学习,来获取目标当前的外观特征信息。但其计算量大,当有相似目标出现、目标物被遮挡时,跟踪精确度低、效果差。Camshift算法是基于Meanshift算法形成的可连续自适应的一种算法。Camshift结合Kalman滤波可实现对目标位置的快速查找和对窗口大小的控制功能。将TLD跟踪方法的原始输出数据与改进算法的预测结果结合,再修正当前时刻的状态输出结果。对输出结果加权处理,得到目标的最终准确位置。改进算法既具有TLD算法原有的长期有效跟踪特点,又提高了对目标实时跟踪的准确性,同时对短时遮挡具有预测功能。 相似文献
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针对线性的压电振动俘能器俘能频带过窄,输出较低等问题,提出了一种磁力非线性耦合的I-L组合压电梁俘能器。俘能器由带永磁铁的I型压电梁和L型压电梁组成,可通过调节两永磁铁间的水平距离,得到不同的非线性磁力耦合效应。试验结果表明:存在最优电阻使压电俘能系统的输出功率最大;对比无磁力系统,磁力耦合的I-L组合压电梁俘能器共振频率发生了明显的偏移:I型压电梁向左偏移,L型压电梁向右偏移,拓宽了系统的俘能频带;当激励加速度为0.2 g水平距离为20 mm、激振频率为18.4 Hz时,俘能器最大可得到1.2 mW的输出功率。 相似文献
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针对GM(1,1)算法求解发展系数和灰色作用量时受背景值影响的问题,提出一种回避背景值的辨识参数求解方法,避开背景值试算选取的步骤或选取不当造成预测精度低的问题;针对GM(1,1)模型预测时初始条件为固定值影响预测精度的问题,提出一种构建变权初始值的方法,避免预测精度受固定初始值的影响;针对传统灰色神经网络样本类型单一的问题,提出一种新的组合预测模型结构,突破了传统模型只依靠单一浸润线历史数据预测的局限,建立了基于改进灰色神经网络的浸润线预测模型.通过工程验证,该模型短期内对浸润线高度的变化预测效果较好. 相似文献
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风向自适应型涡激振动压电俘能器的试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
风能在自然界中是一种储量丰富、可持续利用的清洁能源。利用压电俘能器将风能转换为电能代替传统化学电池为低功耗电子设备持续供电已经获得了国内外学术和工业领域的认可。针对自然环境中风场的风向和速度时变特点,提出一种新颖的风向自适应型涡激振动压电俘能器。本俘能器可以根据风向的变化,自主调节迎风角度,从而使得俘能器能够在不同方向来风激励时拥有良好的输出性能。其主要由两个L型压电俘能梁、轴承底座、旋转固定座、导向翼等部分组成。通过搭建的小型风洞测试系统,对俘能器样机进行了测试和分析:受不同方向来风激励时,俘能器的输出功率绝对积分面积的平均相对偏差不大于6.1%;俘能器的风向自适应开启状态相对关闭状态,两个压电俘能梁的输出功率绝对积分面积平均值分别提升了468.2%和492.3%。自适应型压电俘能器的研究结果对提高俘能器的环境适应能力和增强输出性能有良好的参考价值。 相似文献
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为减少加载过程中叶片挠度变形带来的测量误差,提出一种精准测量钢丝绳与风电叶片空间角度的数学模型。该模型构建的空间角度测量系统采用3个位移传感器,可实时测量钢丝绳与风电叶片所成三维角度,从而精确地对各加载点进行受力补偿,提高加载试验的协同性。以激光追踪仪的测量结果为基准对该系统的测量结果进行现场验证,结果表明该系统所测空间角度误差率仅为1.78%、1.96%和1.92%,同时经该空间角度测量系统补偿后的加载力曲线变化平稳,可较好地实现多节点力的协同加载。 相似文献
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