基于多特征融合的粒子滤波多目标跟踪算法研究

目前,应用于多目标跟踪的BPF算法仍不能很好解决跟踪过程中出现的相似干扰、目标交叉、短时部分遮挡等问题,且在跟踪过程中,粒子集的分配也对整个跟踪存在不良影响。对此,提出一种基于HOG+Adaboost检测和混合粒子滤波(MPF)相结合,并在跟踪过程中为每个新目标相互独立地分配新的粒子集,采用分块—积分直方图和LBP特征相融合作为目标的观测模型的算法。实验结果证明,该算法在实现多目标跟踪的基础上,很好地解决了上述问题,提高了多目标跟踪的鲁棒性。     

紧急控制中不同资源的响应速度研究

现代电力系统对紧急控制提出更高的要求,同时也为紧急控制提供了更多样化的资源。这些多样化资源的响应特性有着明显区别,需要在具体使用时予以考虑。分析了电网中不同资源的基本结构以及其数学响应模型,并研究了紧急情况下资源的控制模型。最后,基于DIgSILENT/PowerFactory软件搭建了含多资源的两区域电网模型。仿真结果也表明,紧急情况下资源响应速度特性的不同给系统频率带来不同的控制效果,验证说明了含多资源的电网中考虑资源的响应速度特性对制定紧急功率控制策略和控制电网频率有着重要意义。