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连续型野值判别的新方法 总被引:8,自引:0,他引:8
针对连续型野值严重影响卡尔曼滤波器可靠性这一情况,提出一种新的野值判别方法,即正交模型参数变化判别法.当新息序列满足以下3个条件即信号是有穷均值,观测噪声是均值为零的独立分布过程,信号与噪声互不相关时,卡尔曼新息序列估计值具有正交性质.正交模型参数变化判别法的实质是通过判断卡尔曼滤波新息序列估计值的正交性质是否丧失而判别出观测值中是否存在野值.通过仿真结果表明,新的方法对于连续型野值的判别方便易行,快捷有效. 相似文献
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提出了一种新的SUSAN-Laplace角点算子。新算子首先使用拉普拉斯-高斯核对图像进行卷积,并将图像转换为二值或三值图像,然后使用SUSAN算子检测角点。这样既快速又具有SUSAN算子的位置精确性。SUSAN- Laplace角子具有较好的旋转、仿射、光照、尺度和噪声不变性,其计算速度也较快,比Harris角点快1.5倍,比SUSAN角点快6倍。应用中SUSAN-Laplace角子有一种快速算法,快速算法在计算拉普拉斯-高斯卷积时使用移位运算代替全部乘除法运算,能进一步提高计算速度。SUSAN-Laplace角子较其它角点算法能产生更丰富的角点,应用到SIFT算法中可提高对小目标的识别能力。 相似文献
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针对目前流行的显著性检测算法不能精确反映显著性信息的问题,提出一种基于超像素融合方法的显著性检测算法. 首先对图像进行超像素分割,在保证高质量的图像目标边缘信息前提下,建立以超像素为节点的图模型;然后计算超像素邻接矩阵,将该图模型转化为最小生成树模型. 通过OTSU算法自适应地确定最佳阈值,根据该阈值将最小生成树模型的部分节点进行融合,获得大超像素分割区域;最后利用大超像素的颜色和相互距离信息,获得高质量的显著性图. 实验结果表明,相对于其他检测方法,该算法可以更有效地检测出图像中的显著目标,并能达到接近分割的效果. 相似文献
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末制导炮弹用位标器陀螺 总被引:6,自引:0,他引:6
本文讨论了末制导炮弹复合制导弹体制的位标器陀螺的结构、快速驱动方案和控制方法,并给出了一些关键的实验曲线 相似文献
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针对目标跟踪过程中由于外形变化或者遮挡所造成的跟踪效果下降或导致漂移的问题,提出一种粒子滤波框架下基于稀疏表示的在线目标跟踪算法.采用分层梯度方向直方图(PHOG)特征对目标模板进行描述,并且每一个候选模板都可以通过PHOG基向量和琐碎模板进行稀疏表示,进而利用L1范数最小化方法进行最优求解.为保证在遮挡的情况下目标跟踪的精度,对目标遮挡部分和非遮挡部分进行拆分建模,并利用PCA子空间增量学习的方式不断更新目标跟踪模型.通过对具有挑战性的跟踪视频进行定性和定量分析,实验证明该方法在跟踪精度上要优于传统的跟踪方法. 相似文献
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基于颜色增强变换和MSER检测的烟雾检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在远距离烟雾视频监控中,当烟雾区域小或运动缓慢时,烟雾检测变得非常困难,为了解决这一问题,提出了一种基于烟雾增强颜色变换和MSER(maximally stable extremal regions)检测的烟雾检测算法.首先提出了一种新型烟雾增强颜色变换,可使变换后图像中烟雾区域更加突出,便于后续的分割;其次在变换图像上检测MSER区域,分割出烟雾区域,避免了基于颜色信息或运动信息等传统方法难以准确分割烟雾的缺点;最后针对烟雾的特点,提出了烟雾的静态和动态判据,并以通过静态和动态判据的次数判定是否为烟雾,并进行报警.实验结果表明,该算法可在远距离烟雾视频监控中准确地检测出烟雾区域,具有较高的可靠性. 相似文献
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针对高分辨率光学遥感图像中靠岸舰船目标难以检测的问题,提出一种新的舰船自动检测方法.首先利用支持向量机(support vector machine,SVM)对变换到极坐标系下的疑似船头目标进行分类,得到候选舰船的船头位置和舰船方向;然后利用舰船周围区域内的直线信息校正舰船方向;最后结合灰度和边缘信息检测船身,用以确定舰船目标.结果表明,该方法能够准确检测靠岸舰船,具有较好的鲁棒性. 相似文献
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针对在视觉跟踪任务中,当目标体的外形发生变化时,传统的粒子滤波算法在模型更新的过程中往往出现偏差并逐渐累积,最终导致跟踪性能降低的问题,作者通过挖掘目标体区别于背景的颜色信息,建立特征颜色模型,提出了一种改进算法.该算法首先使用粒子滤波进行粗定位,然后基于特征颜色模型分割目标.实验表明,作者提出的算法速度快,能够准确地跟踪目标的外观变化,对目标体的旋转和遮挡以及光线变化具有一定的鲁棒性,特别适合于跟踪行人和车辆等具有显著颜色的目标. 相似文献