基于模糊聚类和时域跟踪的视频分割

本文提出了一种基于模糊聚类和时域跟踪的视频分割方法。它把视频序列的连续7帧图像作为一组,对每组中间那一帧图像进行初始分割,对组内其他帧图像采用时域跟踪方法进行分割。初始分割采用了改进的多特征模糊聚类方法：时域跟踪是利用上一帧的分割结果通过运动估计向下一帧投影,作为下一帧的初始分割来完成的。     

基于Camshift算法的运动目标实时跟踪系统

设计了一个基于Camshift算法的摄像机对目标的实时跟踪系统。应用该算法检测到每帧图像中目标的尺寸和中心位置,得到的数据通过串口控制云台的转动,使目标物体始终在摄像头的视场范围内,以实现摄像机对目标的同步跟踪。系统运行结果表明,当运动目标的距离和速度在一定的范围内时,能够实现实时跟踪。     

一种改进的外推动态规划检测前跟踪算法

检测前跟踪(TBD)方法能够有效地检测弱小目标从而提高雷达作用距离,但其计算量较大,制约其在工程中的应用。针对上述问题,文中提出了一种改进的外推动态规划TBD方法。将数据先经过恒虚警处理来减少待处理的状态,在后面的递推积累阶段,对邻帧关联不上的状态进行隔帧搜索,以降低失跟的概率。经蒙特卡洛仿真表明,该方法在提高运算速度的同时能够保证检测性能。     

基于扩展空间直方图的红外目标跟踪方法

针对传统均值漂移算法中仅仅利用目标的颜色信息而导致目标模型分辨能力不高的问题,提出了一种基于扩展空间直方图的红外目标均值漂移跟踪方法.首先对空间直方图进行扩展,构建了一种结合目标颜色分布和空间约束关系的联合空间颜色模型,有效提高了目标模型的分辨能力.通过给定目标空间位置和颜色联合概率密度函数,定义目标区域与候选区域概率密度的相似性度量,进而实现了红外目标的准确定位.实验结果表明该算法简单有效,能准确跟踪前视红外目标.     

GPS软件接收机跟踪环路设计

GPS软件接收机跟踪环路的设计在环路参数与鉴相器选择上有很大空间。在分析GPS跟踪原理的基础上．对比码环与载波环不同鉴相器的性能,然后在不同环路参数下对跟踪效果进行了仿真比较,最后选择一组鉴相器并设计合适的环路参数,对实际采集的GPS中频信号进行跟踪,跟踪结果验证了设计环路的有效性。     

基于PSpice的光伏并网系统仿真研究

采用DC／DC和DC／AC两级拓扑结构对光伏并网系统进行了研究和设计,采用改进的定电压跟踪法（CVT）实现最大功率点闭环跟踪,并将PWM控制器引入并网逆变中,采用三角波比较方式实现SPWM电压逆变和输出电流的波形跟踪与控制,在电压、电流内环的基础上引入功率外环以实现系统前后级功率平衡和能量管理,采用基于PSpice的光伏电池仿真模型对所设计光伏并网系统进行了仿真。仿真结果表明,基于PSpice的光伏仿真模型能够有效地模拟实际光伏并网系统的行为特征,将PSpice软件用于光伏发电系统的仿真是可行的。     

无线通信中跟踪干扰信号检测方法及检测性能

根据跟踪干扰随通信信号变频的特征,提出一种检测跟踪干扰的方法。该方法对空闲信道采用能量检测法进行检测,对通信信道采用在信号中插入训练序列进行检测,根据干扰是否连续多次伴随信号出现、消失来判断系统是否受到跟踪干扰,并推导出该方法在加性高斯白噪声(AWGN)信道条件下的检测概率。通过对该方法进行计算机仿真,计算出不同仿真条件下的检测概率,验证了该方法的正确性和有效性。理论分析和仿真结果表明,信道改变次数越多,检测结果的可信度越高,但检测概率越低;在低信干比条件下,仿真检测概率与理论值较为符合,在高信干比条件下,检测性能受信道噪声影响较大。     

基于统计分类的多行人跟踪算法

为了使视频监控系统具备多行人自动跟踪能力,提出了一种基于统计分类的多行人跟踪算法。首先采用了背景差和Canny算子准确提取出运动区域,然后利用特征匹配实现帧间目标的对应,最后提出一种利用人体表面颜色空间分布信息的统计分类方法,完成合并或遮挡时多个行人的分离和单独跟踪。实验表明,在相互遮挡时,该算法也能有效地分割和跟踪多个行人,适于智能视觉监控应用。     

基于HOG及在线多实例学习的目标跟踪算法

传统的基于色彩直方图或空间色彩直方图的跟踪算法在跟踪目标出现尺度变化的复杂条件下,因无法显著区分颜色相近的目标和背景,不能得到准确跟踪结果.提出基于HOG及在线多实例学习的目标跟踪算法.此算法采用HOG特征值提取方式,结合在线多实例学习技术,对目标远离场景、平移、旋转、遮挡等情况进行跟踪.实验结果表明,该算法能够对各种复杂情况下的动态目标进行有效跟踪,具有良好的鲁棒性和准确性.     

视频目标跟踪算法综述

介绍了视频目标跟踪算法及其研究进展,包括基于对比度分析的目标跟踪算法、基于匹配的目标跟踪算法和基于运动检测的目标跟踪算法.重点分析了目标跟踪中特征匹配、贝叶斯滤波、概率图模型和核方法的主要内容及最新进展.此外,还介绍了多特征跟踪、利用上下文信息的目标跟踪和多目标跟踪算法及其进展.