物体做漂流运动的速度特征

 关于河水中物体的漂流速度,人们通常认为是和水的流速相等,这一观点也经常出现在一些物理教材中。其实,物体的漂流速度并不等于河水的流速。在河水平面倾斜(实际情形大多如此)的河流中,物体的漂流速度不但与河水平面的倾角及河水和流速有关,而且还由物体的质量、形状等因素决定。准确地分析物体做漂流运动的速度特征,要用到较多的流体力学知识。本文将在引用流体力学的一些结论的基础上,对这一问题近似地进行讨论,虽然这种分析过程显得粗糙了一些,但由于一些近似和简化处理比较符合实际情况,故所得结论能比较准确地描述物体做漂流运动的速度特征。     

速度是表示物体运动快慢的物理量吗

高中物理教材对速度定义是：“速度是表示物体运动快慢的物理量,它等于位移s跟发生这段位移所用的时间t的比值．v=s／t”．在实际教学过程中有学生提出许多速度不能表示物体运动快慢的例子．     

基于频谱Sevcik维数的目标运动速度估计*

在声目标无源估计应用中,目标与接收器存在相对运动时,接收的目标辐射的噪声信号存在多普勒频移。多普勒频移中包含目标的运动参数信息。针对线谱信号多普勒频移目标运动参数获取问题,提出一种基于频谱Sevcik维数的目标运动速度获取方法。首先利用Doppler-warping变换对接收信号进行重采样,然后对重采样后的频谱信号求Sevcik维数,最后通过寻找Sevcik最小值来实现速度估计。仿真证实了所提方法的有效性,在相同仿真条件下,所提方法相较于频谱求熵算法,速度搜索结果不仅具有更窄的主瓣宽度,而且可提高抗噪性5dB左右。两组实验数据的速度估计误差小于5%,证明了本文算法的有效性。     

移动物体导热和表面辐射耦合问题的数值计算

本文以炉渣冷却为应用背景,对移动物体导热和表面辐射耦合问题进行数值模拟,探讨其数值模拟方法及传输带速度、炉渣厚度等相关因素对炉渣换热及温度变化的影响。计算结果表明,当炉渣量一定时,提高带速可使出口处炉渣温度降低;当渣层厚度不变时,提高带速,出口处炉渣温度提高。计算还表明,对这种具有表面辐射的移动物体,需采用上风差分,且表面辐射计算要采用亚松弛。     

基于矢量夹角的三维物体识别

提出了一种基于局部描述符的物体识别算法.算法根据点云位置信息得到其矢量和曲率信息,根据形状索引提取特征点,在每个特征点根据矢量夹角把点云物体分割成不同的曲面片,每个矢量夹角曲面片通过一个二维直方图描述.该图显示了特征点与邻域之间法线矢量夹角对特征点法线矢量与特征点到邻域矢量之间夹角的出现频率.对于给定的一个物体,通过比对预测物体和模型物体的曲面片集描述,可得到潜在的对应模型物体,再通过迭代最近点算法,得到最终的识别结果.     

基于光电技术的速度测量方法

根据光电鼠标成像定位原理,用红外激光二极管和光电鼠标导航芯片测量物体位移,用单片机定时器测量时间,计算得到物体运动的瞬时速率.该方法实现了对运动的物体进行非接触式测量,并可以获得物体的速度曲线和加速度曲线.     

基于飞秒激光的一维速度场测量方法

飞秒激光诱导氰基化学发光利用飞秒光丝标记流场中的气体分子,通过观测被标记分子在固定时间内的位移可获得流场的速度信息.一维的光丝在实验结果中包含了一维的速度场信息,但由于无法将光丝移动前后的位置信息精确关联,因此只能给出中心一点的速度.针对此问题,我们提出了一种一维速度场反演算法,可根据移动后光丝的位置及其线型反演出整条...     

浅海随机相位起伏声场中速度估计的互谱分析方法

浅海条件下,目标运动速度是基于波导不变量声源被动定位的关键因素,利用浅海波导环境下的声场简正波理论,研究了浅海随机相位起伏的波束域声场互相关信号的特点,并通过声速剖面的二阶统计量对随机相位扰动进行了有效的补偿,提出利用波束域声场互相关信号进行谱分析的速度估计方法,仿真实验表明了该方法的有效性。利用2013年7月海试实验数据,该方法准确的估计出了目标的速度,并与GPS实测速度对比,速度估计的相对误差在10%以内。     

基于单帧变形条纹的物体三维位移和速度测量

用隔行扫描摄像机采集到的运动物体单帧变形条纹测量三维位移和速度.该方法将一帧变形条纹分成两个单场,利用傅里叶变换轮廓术重建三维面形,从单场条纹的调制度中提取二值化模板,计算质心获得亚像素匹配定位点,通过双三次插值和标定,实现了一个场周期时间内三个维度上的位移和平均速度的测量.匀速运动物体实验结果表明:被测速度的最大绝对误差为0.6 mm/s,相对误差为0.57%.该方法仅用一帧变形条纹即可测量运动物体的三维位移和速度,提高了时间分辨率和测量准确度.     

基于序列图像的运动目标检测

针对动态环境下运动目标检测中噪声多、目标检测不完整等情况,提出了一种基于金字塔多分辨率模型的运动目标检测方法,在低分辨率下获取目标的区域,在高分辨率下获取目标的细节。对于复杂的环境,还提出了运用高低双阈值替代传统的单阈值进行图像差分运算的方案,阈值可以根据图像自动分析得到。该方法首先将当前帧和背景帧进行尺度变换,得到不同分辨率下的图像组,然后在不同尺度下得到高低阈值差分图像,最后从高层向低层进行有效融合,得到噪声少的完整目标图像。实验表明,该方法提取运动目标的精度比较高,单目标达到0.802,多目标达到0.615,尤其是在复杂的动态环境下,优势比较明显。     

基于大数据分析的移动对象轨迹预测方法

对移动对象的轨迹预测将在移动目标跟踪识别中具有较好的应用价值。移动对象轨迹预测的基础是移动目标运动参量的采集和估计,移动目标的运动参量信息特征规模较大,传统的单分量时间序列分析方法难以实现准确的参量估计和轨迹预测。提出一种基于大数据多传感信息融合跟踪的移动对象轨迹预测算法。首先进行移动目标对象进行轨迹跟踪的控制对象描述和约束参量分析,对轨迹预测的大规模运动参量信息进行信息融合和自正整定性控制,通过大数据分析方法实现对移动对象运动参量的准确估计和检测,由此指导移动对象轨迹的准确预测,提高预测精度。仿真结果表明,采用该算法进行移动对象的运动参量估计和轨迹预测的精度较高,自适应性能较强,稳健性较好,相关的指标性能优于传统方法。     

基于灰度信息的动场景视频序列中运动对象的提取

提出了一种基于视频序列灰度信息的运动对象提取方法。该方法采用改进的Sobel算子提取边缘图像,依据边缘信息将视频图像分割为不同的灰度连续区域。在各灰度连续区域中,选取特征点进行匹配获得特征点对。根据特征点对合并灰度连续区域,获得全局运动参数。采用具有自适应帧间隔的帧差交集法,获得图像中运动对象区域。结合灰度信息和运动信息,分割出运动对象。实验结果表明,该算法可以有效地将运动对象从视频序列中提取出来。     

基于立体视觉与光流融合的运动目标检测

针对摄像机与被检测目标同时运动时的目标检测问题,提出一种立体视觉与光流融合的运动目标检测算法。结合立体视觉技术设计了光流与自运动估计模型,运用车辆的运动信息和场景的深度信息估计因摄像机运动产生的自运动光流;采用多分辨率细化的Horn算法估计场景的混合光流;对混合光流和自运动光流进行差分运算,剔除背景中静态目标的运动干扰。经过一系列形态学滤波处理获得运动目标完整区域,依据光流的连通性对运动目标标号,并确定位置信息。以典型的交通场景为对象进行分析,实验结果表明该算法能有效地检测出动态背景下的运动目标。     

基于关键帧的核密度估计背景建模方法

在充分研究现有运动目标检测算法的基础上,提出了一种新的非参数核密度估计背景模型。应用高斯核密度估计进行背景建模,不需要事先假定背景特征的密度分布,根据视频序列像素灰度的相似性原理从训练样本中提取关键帧,减小了密度估计的样本量。将剩余的灰度值按距离最近原则归并到关键帧中去,降低目标检测的虚警率和误检率。实验结果表明:该算法在检测精度影响极小的情况下,大大提高了原算法的速度,可用于室外的实时视频监控系统。     

一种基于HSI颜色模型的目标提取方法

在工业、农业、军事以及医疗等领域中,目标识别是一个关键技术,近年来在图像处理方面已成为一个重要的研究课题。提出了一种用于除草机器人的基于HSI(色调、明度和饱和度)颜色模型的彩色图像目标提取方法。该方法首先将具有某种色彩信息的杂草与农作物从背景土壤中分离出来,然后再根据杂草与农作物形状的不同,采用腐蚀和膨胀的方法进一步将杂草与农作物分离。该方法除了用于除草机器人以外,还可用于水果采摘等。仿真结果验证了该方法的有效性。     

互谱域MVDR自适应时延估计方法研究

针对窄带信号,通过构造互谱时间序列,在互谱域建立了平稳时间序列时延估计的最小方差无畸变响应(MVDR)滤波器模型;利用分段近似处理,类比空间MVDR自适应算法,给出了其具体算法(Algorithm of MVDR in cross spectral domain,CSMVDR);进行了数值仿真实验研究和海上实验数据处理。数值仿真与实验数据处理结果初步验证了CSMVDR时延估计对于舰船辐射噪声的适用性,CSMVDR时延估计有比相关检测更好的时延估计性能,能够提高信噪比增益和时延估计精度。     

动态背景下基于光流场分析的运动目标检测算法

针对现有动态背景下运动目标检测算法的不足,提出一种基于光流场分析的运动目标检测算法.首先根据前背景在光流梯度幅值和光流矢量方向上的差异确定目标的大致边界,然后通过点在多边形内部原理获得边界内部的稀疏像素点,最后以超像素为节点,利用混合高斯模型拟合的表观信息和超像素的时空邻域关系构建马尔可夫随机场模型的能量函数,并通过使目标函数能量最小化得到最终的运动目标检测结果.该算法不需要任何先验假设,能够同时处理动态背景和静态背景两种情况.多组实验结果表明,本文算法在检测的准确性和处理速度上均优于现有算法.     

基于主分量分析法的小波域三维目标序列图像隐藏技术

针对在一幅载体图像中隐藏三维目标序列图像的问题,本文利用主分量分析法获取三维目标的本征图像,将本征图像的小波域系数嵌入到载体图像的小波域系数中,利用分解系数和提取得到的本征图像重构出三维目标的系列图像.本文所提出的方法不是直接存储目标图像,而是存储能够反映三维目标特征的一组本征图像.研究结果表明,该方法有效地将三维目标的特征隐藏在了载体图像中,隐藏信息量大. 关键词： 信息隐藏 三维目标 主分量分析 小波变换     

基于小波高频距离像的红外小目标检测

针对远距离复杂背景下红外小目标检测问题,本文提出了一种基于小波高频距离像的方法。该方法首先将处理空间变换到小波域,通过分析残留背景、目标和噪声系数在高频子带的差异,定义基于邻域均值的子带系数表达形式,构造高频子带系数的中心向量,对小波高频图像进行综合形成距离像,得到红外复杂背景的抑制结果。在此基础上,利用恒虚警率算法将单帧背景抑制图像分割成候选目标、残留背景和噪声像素点。最后,在时间域基于目标运动的相关性,利用管道滤波实现红外小目标的最终检测。仿真实验结果表明,相对于经典算法,本文方法可以实现对红外复杂背景的有效抑制,增强目标信号的强度,准确稳定的从红外复杂背景中检测出小目标。