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利用压缩感知(CS)矩阵建立压缩特征模版,通过在 线学习,实现一种更高效的目标跟踪算法。首先利用符 合有限等距性质的随机感知矩阵,取得跟踪目标表面特征的压缩模板;然后利用模板匹配 确定目标区域, 同时在跟踪过程中在线学习目标外观变化,并以此更新目标模板。采用了局部模板更新策略 ,使目标模板 更为准确,更能体现目标的变化状况。采用了模板匹配的确定性跟踪方法,大大减少了大量 正负样本的采 样,降低了算法复杂度。实验结果表明,与压缩跟踪(CT)算法相比,本文的基于在线学习的 压缩模版跟踪算法在时间性能 上有了明显提升,采用Kalman滤波器加速跟踪可提高6倍以上的时间性能,在多个标准测 试序列中的跟踪成功率也有了明显提高,有效地防止了跟踪中的漂移现象。 相似文献
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采用ARM Cortex-M3内核的STM32F107嵌入式微处理器,提出并设计了一种新型的智能重合闸控制器采集电路。该控制器采用DMA方式实时检测负载的三相电流、三相电压和剩余电流。由于采用DMA方式对信号进行采集,因此智能重合闸控制器经过信号采集处理后,能迅速做出判断和响应,当出现电流过载、短路、欠压、过压和剩余电流超限等故障时,能够迅速向自动重合闸的操作机构发出相应的操作命令,断开断路器,对电力系统起到快速保护作用。试验结果表明,采用基于ARM的DMA数据采集方式设计智能重合闸控制器能快速和准确地保护电力系统的供电可靠性。 相似文献
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