目标实时跟踪与预测算法研究

实时成像跟踪系统要求对运动目标能够有较快的响应速度,跟踪的响应时间越短,系统的实时性就越好,从而可靠的跟踪系统显得尤为重要。文中在研究了目前常用几种跟踪算法的基础上,提出一种基于目标特征匹配和Kalman预测相结合的跟踪方法,选取目标的灰度直方图信息做为特征匹配模板,使用Kalman滤波器对目标在下一帧图像中可能出现的位置进行预测,在预测范围内进行搜索及模板匹配,实验结果表明,该跟踪算法能够对目标实现稳定可靠的跟踪。     

物联网统一编码体系的研究

针对目前物联网编码标志存在的编码体系不统一、方案不兼容、局限于某些领域、无法实现跨行业、跨平台、规模化的物联网应用等一系列问题, 提出了一种新的编码思想和体系。它抽象出一种提供位移的载体物品和一般的实体物品, 而现实中的产物品可以看做是由两者以不同方式的结合, 对实体物品和载体物品采用统一编码, 就完成了对物品在生产和流通阶段的编码标志。基于云计算的解析服务系统对物品的所有者和状态的信息进行动态更新, 就能满足物联网对物品的实时监控和智能化管理。