结合目标角运动参数估计的自适应波门设计

为了提高机电跟瞄平台的图像跟踪精度,针对波门跟踪方法,从脱靶量的预测、图像信息的滞后和伺服系统的动态精度3个方面入手,定性分析了它们对波门设计的影响.以此为基础,建立了目标空间角运动的Kalman运动模型,获得目标角运动参数的估计,并综合考虑图像传感器的滞后,推导了预测脱靶量的公式,完成了自适应波门的设计.最后以汽车为目标对常规波门和自适应波门进行了跟踪实验.     

基于μC/OS-Ⅱ和ModbusRTU协议的密集架控制软件设计

本文提出了基于μC/OS-Ⅱ和ModbusRTU协议的密集架控制软件在Stm32F103R8T6平台上的设计方法。重点阐述了μCOS-Ⅱ操作系统的移植、ModbusRTU通信协议的实现方式和主要的应用程序开发。     

相似采样粒子滤波在混合系统估计中的应用

结合粒子滤波和Kalman滤波的边缘粒子滤波(MPF)是一种新的混合线性/非线性系统的状态估计方法,但是粒子滤波在计算上的复杂使得MPF难以兼顾系统实时性和精度的要求.针对此问题,提出一种基于相似采样粒子滤波算法的MPF滤波框架.算法从系统观测值中采样粒子,并通过一个计算相邻时刻粒子转移概率的步骤,提高了粒子使用率,使得算法能以少量粒子实现对非线性状态量的估计,进而提高Kalman滤波的精度和实时性.给出了算法原理分析和实现流程.以混合坐标系下的目标跟踪为对象,利用蒙特卡罗仿真研究了ILLH_MPF算法的应用,并与常规MPF方法进行了对比.     

自适应分层采样辅助粒子滤波在视频跟踪中的应用研究

以视频目标跟踪中粒子滤波的粒子采样优化设计为研究内容,提出一种自适应分层采样辅助粒子滤波算法,以实现保证跟踪准确度和兼顾跟踪鲁棒性的要求.以Bhattacharyya系数为参量设计了粒子数调节函数,能够根据跟踪质量在粒子集中自适应分配用于保证准确度的粒子数和维持鲁棒性的粒子数.以最小二乘法对目标运动的预测点作为产生新粒子集的均值偏移操作起点,使新粒子集更准确的描述目标似然分布并提高算法效率.不同场景下的跟踪实验表明,算法能很好的应用于遮挡和运动方向渐变等情况下的跟踪,处理时间满足实时性要求.     

一种基于Cortex-M3核心的密集架嵌入式控制器设计

本文提出了一种基于Cortex-M3核心的密集架嵌入式控制系统设计,重点介绍各个模块的实现和整体构架的设计。     

光电跟瞄平台的波门跟踪技术

波门跟踪是提高基于图像等信息实现跟踪的光电平台跟踪精度的有效方法.探讨了脱靶量预测、图像传感器滞后和伺服系统动态精度对波门跟踪的影响.针对一类匀速运动目标,建立了基于图像处理信息和伺服系统反馈信息的目标空间角运动模型,利用最小二乘法获得目标角运动参数的估计,同时推导了目标图像脱靶量的预测公式,结合目标运动预测,完成了自适应波门的设计.最后给出了常规波门和自适应波门的工程跟踪实验,结果表明,文中所提方法创新定性地定量分析了波门跟踪技术在工程实践中的问题,解决方案完整且在工程实验中得到了检验,提高了跟踪的稳定性和系统的实时性.     

基于fast-LOF与光流轨迹的弱小目标检测算法

研究动态背景中弱小运动目标检测问题,提出了一种基于fast-LOF的光流轨迹分类方法。针对弱小运动目标占据像素少、特征缺失等问题,引入光流轨迹思想,在高维空间检测异常光流轨迹实现动态背景中弱小运动目标检测;针对传统LOF算法复杂度过高问题,引入fast-LOF降低异常检测环节复杂度,保证系统良好的检测效率。以手持摄像机拍摄视频进行实验,实验结果表明,白光场景中算法可以实现复杂大视场中弱小运动目标快速检测,光流轨迹和fast-LOF的结合有效提高了算法性能和检测效率,在视觉检测系统中具备一定使用价值。     

融合HOG类特征的尺度自适应压缩跟踪算法

针对压缩跟踪算法中存在的特征单一、对光照变化敏感、不能适应目标尺度变化的问题,提出了一种融合HOG类特征的尺度自适应压缩跟踪算法。该算法在Haar-like特征基础上采用固定比值方式融合了HOG类特征,降低了算法对光照的敏感度,HOG类特征仍采用积分图算法进行加速计算。另外,在尺度估计方面,采用相关滤波尺度估计方法,找到使尺度滤波器响应最大的尺度作为新的目标尺度,及时调整跟踪窗的大小并更新特征提取模板,解决了尺度变化问题。实验结果表明:改进后的算法可以适应较大光照变化与尺度变化、平面内旋转等情况,跟踪精度和鲁棒性有明显提高,并且满足准实时性的要求。