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针对北斗伪距定中噪声统计特性未知或者不准确带来的定位精度不高问题,为减小噪声统计特性的不准确在滤波过程中对状态估计带来的影响,采用了无迹卡尔曼滤波(UKF)和噪声统计值估计器相结合的滤波方法,该方法在UKF中引入改进的噪声估计Sage-Husa算法,对系统噪声和观测噪声进行实时估计,抵抗不准确噪声在定位解算时带来的误差;最后在进行状态更新时引入一个收敛因子对每一次滤波状态进行更新,保证算法的收敛性。实验结果表明,该方法与传统的无迹卡尔曼滤波相比,在提升算法收敛速度的同时,将伪距定位的精度提高了40%左右,可用于带有时变噪声和未知噪声的定位系统中。 相似文献
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在视频监控中准确识别发生遮挡的目标是视频监控系统中面临一个难点,现在流行的运动目标跟踪算法由于基于检测之上,无法准确判断相互重叠之间的关系。提出一种基于基于嵌入空间识别遮挡关系的方法,在此基础上实现多目标的跟踪。具体的方法是构建遮挡关系函数明确表示发生遮挡目标之间的关系,并将之合并到跟踪算法框架内。同时,对联合状态预测函数进行分步处理,使得多目标的跟踪问题变成在嵌入空间中的分类问题。实验结果表明算法能在有遮挡情景下有效实施目标跟踪,并且,定量分析表明与其他算法相比提高一个数量级。 相似文献
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研究分析80个玉米实验光谱数据,经预处理后,分别进行区间偏最小二乘(iPLS)、组合区间偏最小二乘法(SiPLS)和连续投影算法(SPA)优选玉米水分组分的最佳波长,建立校正模型。结果表明,iPLS、SiPLS和SPA将建模变量从700个分别降低到70、140和2个,各占据全光谱的10%、20%和0.29%,而其建模精度比700个全谱变量建模精度甚至更好。其中SiPLS和SPA的建模精度相当,但是SPA方法将建模变量从700个降低到2个,计算复杂度得到最大程度的降低,并保持了建模精度,表明SPA是一种有效的特征波长提取方法,且这一研究方法可推广应用到对玉米中油脂、蛋白质和淀粉的含量检测中。 相似文献
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针对SVM多分类问题提出了一种基于粒子群算法的最优决策树SVM生成算法,以解决传统支持向量机多分类方法存在的不可分区域和误差积累现象。该方法利用自变异的PSO聚类算法在每一决策节点自动寻找最优或近优分类决策,将数据集划分为两类,直至叶子节点为止,最终根据最优决策树构建SVM多分类结构,训练各个节点SVM分类器。将该算法应用于图像人群密度分类问题,仿真实验表明,分类精度和分类时间得到明显改善,是一种有效地的多分类算法。 相似文献
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数字摄像法测量白天大气能见度,常用的方法是双亮度差法,此方法需尽可能保证标准的观测条件,例如两组目标-背景视线方向一致,尽量选择观测反射率低得可以忽略的人工实用黑体目标物等,否则会产生较大的误差。为此设计了一种新的基于数字摄像机的白天能见度算法:拍摄包含合适的目标物和天空背景图像,通过暗原色先验估计透射率,通过调节光圈大小获得散焦图像,把S变换应用到图像处理中,计算视觉距离,可以得出大气消光系数,从而反演出大气能见度值。实验数据表明,该算法在能见度的值在4 000~8 000 m范围内最大误差小于9%,测量结果比双亮度差方法误差减小2.1%~3.4%。 相似文献
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为了提高多目标跟踪的鲁棒性,增强目标之间的区别性,使用了一种基于能量最小化(energy minimization,EM)的多目标跟踪算法,不同于现有算法,本算法专注于将多目标跟踪中的复杂问题表示为能量函数的模型,模型中包括了更优的目标区分策略(相似度模型)。通过将每个能量函数成本值对应一个多目标的跟踪轨迹方案,算法将多目标跟踪问题转化为能量最小化的问题。在能量函数模型的优化方法上,算法采用共轭梯度算法和一系列的跳转运动来找到能量最小的值。公开数据集的实验结果证明了本算法的有效性,而且定量分析结果证明了本算法提高了目标与背景、目标之间的相互区别性从而与其他算法相比能获得更好的鲁棒性能。 相似文献