基于特征跟踪的空间交会接近目标位姿测量研究

基于模拟航天器交会对接的地面实验系统,提出一种相对位姿测量算法,在保证测量精度的基础上,对特征提取具有稳健性,同时计算效率更高。首先使用自适应阈值方法对特征进行判断和提取,然后采用倒序搜索的算法,对第一帧在全局范围内进行搜索,后续的图像利用Kalman滤波器进行预测估计搜索,极大地提高了搜索效率和抗干扰能力,再由提取到的特征点信息利用P3P等算法进行追踪航天器和目标航天器的相对位姿计算,将此结果传递给控制系统以使控制系统发出相应的指令。实验结果显示,可缩小搜索区间范围至2像素,计算精度为0.001m和0.001°,同时计算速度提高63.2%。

基于改进运动历史图像的多运动目标实时跟踪

提出了一种利用视频图像对运动目标进行实时检测与跟踪的新方法。该方法利用基于改进的时间片的运动历史图像(tMHI)的灰度阶梯轮廓方法对多个运动目标进行检测,通过卡尔曼滤波器对多目标进行跟踪,并得到了各个运动目标的轨迹曲线,进而实现了对视频图像中多目标的跟踪。同时,该方法对多个目标的遮挡问题获得了明显的改善效果。实验结果表明,该方法能够对复杂场景下的多个目标进行有效的识别和准确的跟踪,系统的实时性强,识别率高,而且该方法对于复杂视频监视系统场景中的光照变化、雨雾等干扰具有较强的稳健性。

基于数字孪生社区老人帮扶系统的设计与实现

数字孪生社区管理是社区管理的一种新理念,是新形势下社会治理创新的一种新技术,充分结合三维建模技术、地理信息、全景等技术,从空间上实现对于社区资源的分配与优化。我们基于数字孪生社区的理念,通过单体化、空间分析、机器学习等现代化技术实现数字孪生,并提出社区老人帮扶系统的设计理念与实现方案,实现对老人更精准帮扶与社区资源的合理分配。