基于均值移位的篮球轨迹跟踪算法

针对当前跟踪篮球轨迹时存在跟踪精度低、关联率低的问题,提出基于均值移位的篮球轨迹跟踪算法。通过自适应全变差模型消除篮球图像中存在的Gibbs伪影和高斯噪声,采用均值移位算法对篮球轨迹进行跟踪,确定候选区域,通过均值漂移向量对搜索中心进行更改,利用巴氏系数定位目标位置,实现篮球轨迹的跟踪。实验结果表明,该方法轨迹跟踪的准确率较好,x、y方向位移误差在0.1m以内,关联率达90%以上。     

基于跟踪微分器的波门跟踪算法的研究

针对目标自动跟踪系统对目标跟踪算法实时性和精确性要求高的特点,提出了一种基于跟踪微分滤波器的运动目标跟踪方法.该算法利用跟踪微分器预测目标中心在下一帧体现在图像中可能出现的位置,以该位置为波门目标检测的中心,减少了目标的搜索范围,缩短了算法的运算时间.仿真结果表明,该方法具有不依赖于目标运动模型,实时性好,精确性高等优...     

远程监控通信下拥挤水域船舶混合跟踪算法

针对船舶跟踪难,造成船舶之间相互碰撞事故的问题,设计基于远程监控通信的拥挤水域船舶混合跟踪算法。定位船舶的综合运动轨迹,分析船舶运行轨迹变化情况;提取拥挤水域的船舶运动特征,提高船舶跟踪准确性与实时性;基于远程监控通信构建动态混合跟踪模型,统一调度船舶运行轨迹;使用三维积分图像分析船舶尺度变化,找出周围船舶位置,减少船舶碰撞事故,进而实现拥挤水域下船舶的精准跟踪。采用对比实验的方式,验证该跟踪算法的精准度更高,更有利于提高船舶运行周期的安全性,可以应用于实际生活中。     

基于ELM的人体跌倒预测算法

为了应用于跌倒保护装置设计,需要设计一种跌倒保护预测算法,能够准确并快速的区分跌倒动作和正常行为动作,因此提出了基于ELM的人体跌倒预测算法.该算法通过六轴传感器芯片MPU6050提取人体各个姿态下的三相加速度和三相旋转角,通过多变量分析方法得到特征量,随后对提取的特征量进行预处理,通过滑动时间窗口对数据进行切割,对处...     

基于分散化神经鲁棒控制的轨迹跟踪算法研究

针对外部扰动以及建模误差对机械臂轨迹跟踪精度影响的问题,利用递归神经网络设计了分散化的神经鲁棒控制器,采用机械臂各个关节状态方程的子系统表示整个系统。使用滤错训练算法估计神经网络未知权重系数,同时引入鲁棒项抑制关节神经控制器之间的相互影响和建模误差,并利用Lyapunov函数进行稳定性证明。与没有鲁棒项的仿真结果对比表明,设计的分散化神经鲁棒控制器具有更精确的轨迹跟踪精度,误差的收敛性更好,稳定性更高。     

基于卡尔曼滤波算法船舶AIS轨迹估计研究

AIS是集船舶导航、避碰、海事监管于一体的现代化无线电系统,在水上交通运输领域里发挥着重要作用。为了弥补AIS数据堵塞等原因导致更新数据不及时,造成船舶轨迹的不准确或者误差较大的问题,提出利用对卡尔曼滤波算法进行适当的修改,引入系统噪声和测量噪声,利用AIS船舶观测节点数据对系统状态做最小二乘法估计,对船舶运动轨迹进行平滑和预测,并对不同时间段可靠性误差进行分析,能够比较正确地估计出船舶轨迹。     

基于SVM的上肢康复机械臂轨迹跟踪预测控制

针对上肢康复训练机械臂具有强耦合、非线性和时变的特点,设计了基于SVM（支持向量机）的轨迹跟踪预测控制器。采集机械臂系统的输入和输出数据,通过SVM辨识得到广义逆系统,与原系统串联实现解耦。对解耦后的系统,采用SVM辨识预测模型和PSO优化滚动控制序列的预测函数控制方法,并从其内模结构分析了系统的稳定性和鲁棒性。实验结果表明,该方法能够平稳高精度地实现轨迹跟踪。     

基于计算机视觉的艺术体操轨迹跟踪研究

为了解决传统基于卡尔曼滤波算法进行艺术体操轨迹跟踪时存在的跟踪漂移以及跟踪效率低等问题,研究基于计算机视觉的艺术体操轨迹跟踪方法,通过Vi Be运动目标检索算法对图像的颜色以及深度信息建模,基于图像颜色以及深度的波动检测出视频中的运动目标,采用KCF算法实现运动目标的初步跟踪,在该方法的基础上,通过改进KCF算法解决运动目标被遮挡出现的跟踪漂移问题,提高运动目标跟踪的精度和稳定性。通过Hermite插值运算运动目标质心,基于时刻t的运动模糊方向获取瞬时质心轨迹,得到最佳的运动目标质心轨迹,采用曲线拟合措施获取精确的运动目标质心轨迹。实验结果说明,所提方法可准确跟踪艺术体操运动轨迹,具有较高的跟踪效率和稳定性。     

基于Backstepping的移动机器人轨迹跟踪控制

对于由运动学模型描述的二自由度轮式移动机器人的轨迹跟踪问题进行讨论。采用积分Backstepping思想,通过构造一种简单的中间虚拟反馈变量同时结合Lyapunov直接法设计出时变反馈控制律,并且证明其控制效果能够达到全局渐近稳定。仿真结果验证了该控制律的正确性和有效性。     

基于理论弹道速度匹配的飞行器测控记忆跟踪算法

针对遥测设备现有记忆跟踪存在速度跳变和外推误差大的问题,提出了一种基于理论弹道速度匹配的记忆跟踪算法。分析了遥测设备记忆跟踪算法原理与不足,对原记忆跟踪算法进行改进,同时将Neville算法用于记忆跟踪数据插值。仿真结果表明新算法外推10 s、5 s和3 s的均方根误差比原算法平均减小44.9％。新算法在设备应用的测试结果同样证明了其优越性。     

基于Camshift的改进人脸跟踪算法

文中利用目标加速度运动位移方程,预测下一时刻目标可能移动的位置,使用预测位置误差方程,估测运动目标搜索范围,并且通过启动多个Camshift跟踪器的方法,改进Camshift算法。仿真实验表明,该方法有效地克服了Camshift算法自身的缺陷,即使是加速运动的目标,也可准确地预测运动目标的位置,并且有效提高了对遮挡目标跟踪和多个人脸目标跟踪的鲁棒性。     

基于强跟踪滤波的传感器目标跟踪算法

为了提高运动目标的跟踪精度,提出一种基于强跟踪滤波的传感器目标跟踪算法.首先通过传感器节点测量目标的状态值,并通过融合中心对信息进行融合,然后利用Cholesky分解技术变换成噪声独立的量化融合系统,并采用强跟踪滤波算法对目标状态进行估计,最后与其它目标跟踪算法进行对比实验.结果表明,本文算法不仅提高了目标跟踪的精度,而且具有更好的鲁棒性.     

一种新的基于分块直方图的mean shift跟踪算法

在经典的Mean-Shift算法中使用颜色直方图来描述目标,而这种颜色直方图中却存在大量空的颜色直方图区间,且没有融入图像的空间信息,在遇到与跟踪目标颜色分布相近的背景或目标时会造成跟踪丢失。针对颜色直方图的不足提出一种分块颜色直方图构建方法以融入空间信息,对得到的分块直方图进行简化,去除空闲的直方图区间。实验中对颜色分布相似的物体发生遮挡进行跟踪试验,并与经典Mean-Shift算法跟踪结果进行对比。实验结果表明,这种新算法能更稳定、准确地跟踪目标。     

基于Canny检测算法实现的目标跟踪

为了设计一种实时高效、稳定可靠的图像目标跟踪系统平台,避免因图像边缘提取效果差而引起跟踪失败,采用自适应Canny边缘检测算法。该自适应算法能够很好的确定平滑参数以及高、低两个阈值,更好的获得图像边缘图。经Canny算法处理图像目标后,获得目标的单像素边缘图,根据边缘图计算得到目标质心。利用最小二乘法拟合出目标的运动轨迹,同时可根据时间间隔预测出目标质心的下一位置,控制伺服机构,实现目标跟踪。实验表明,采用Canny算法的目标跟踪系统,能够满足实时跟踪的需要。     

基于激光信息和射频识别的运动轨迹跟踪研究

为提高运动轨迹跟踪精度,设计了基于激光信息和射频识别的运动轨迹跟踪方法,首先将射频识别阅读器与激光传感器采集数据进行速度估算处理,并利用加权因子对激光传感器估算速度进行平滑处理,然后通过相似度对比方法匹配激光传感器与射频识别阅读器获取的运动目标速度,采用粒子滤波算法融合激光传感器与射频传感器获取的运动目标速度,通过粒子滤波的预测、更新与重采样三个阶段实现准确的运动目标轨迹跟踪,最后实验结果表明,该方法对目标的运动轨迹跟踪精确度高达99%。     

基于压缩感知的实时目标追踪算法

提出了一种高效的基于压缩感知的实时目标追踪算法,该算法将空域数据转换到小波域,然后利用变密度采样矩阵对小波域数据进行压缩,从而极大地降低了数据量。在稀疏重建上,将St-OMP算法代替OMP算法以提高稀疏重建的速度。在多种具有挑战性的视频序列上进行实验,结果表明该算法提高了追踪准确度和速度。     

基于Kalman预测和点模式匹配的多目标跟踪

针对复杂背景下多运动目标的跟踪方法不能有效解决遮挡和高速运动等问题,提出一种Kalman预测与点模式匹配相结合的多目标跟踪方法。利用Kalman滤波预测目标在下一帧图像中的位置,以此位置为中心确定目标搜索区域,然后以点模式匹配进行搜索区域和目标模板进行匹配,有效地解决目标的旋转和轻微的遮挡问题。为了提高匹配速度和实时性,在点模式匹配中利用Kalman滤波对目标旋转角度的预测与修正;同时为了保证跟踪的鲁棒性、连续性及准确性,对目标模板的更新采用置信度二级判决门限。实验表明该方法具有较好的实时性,并能够有效地解决遮挡等问题。     

基于单目视觉的移动光斑跟踪定位方法

针对移动光斑跟踪定位中目标快速运动、严重遮挡导致光斑位置难以长时间跟踪的问题,提出了一种基于光斑跟踪模块、光斑中心定位模块和光斑轨迹预测模块三部分组成的单目视觉的移动光斑跟踪定位方法。其中,光斑跟踪模块是通过图像分割出目标光斑区域并以该区域初始化相关滤波器CN算法;光斑中心定位模块在跟踪框内通过灰度质心法求取光斑中心;光斑轨迹预测模块是通过自适应无迹卡尔曼滤波器(UKF)结合轨迹线性拟合来估计目标位置,在受干扰情况下校正CN跟踪器的搜索区域,提高系统抗干扰能力;利用实际移动光斑视频图像序列进行实验研究,对比试验结果表明所提方法的有效性。