高质量模板在线更新的孪生网络目标跟踪算法

为降低孪生网络跟踪器中预定义锚框对模板更新和跟踪精度的影响,提出一种采用高质量模板在线更新的孪生网络目标跟踪算法。在孪生网络跟踪框架的基础上引入一个基于区域建议网络的重检测模块,获得质量更高的回归边界框,利用初始帧、累计帧和当前帧的特征模板训练一个更新网络实现更高质量的模板更新。在OTB100和GOT-10k数据集上的对比实验结果表明,提出算法具有更好的成功率和精度,在具有各种复杂属性的场景中表现出更优秀的性能。

光纤陀螺随机漂移的建模与滤波研究

时间序列模型是对光纤陀螺(FOG)随机漂移进行建模的一种重要方法。传统的时间序列建模方法难以应用于实时建模,且模型精度较低。因此,提出了适用于高精度FOG随机漂移的改进自回归整合移动平均模型(ARIMA),并基于该模型建立了FOG随机漂移的实时Kalman滤波器。实验结果表明,该改进ARIMA模型能较准确地描述FOG的随机漂移;Allan方差分析结果表明,与基于传统自回归移动平均模型(ARMA)的Kalman滤波结果相比,基于该模型的Kalman滤波对减小光纤陀螺的5项主要随机误差更有效。

光纤陀螺寻北仪连续旋转寻北方案及算法研究

为了有效地抑制光纤陀螺的零偏和随机漂移,进一步提高光纤陀螺寻北系统的精度和性能,研究并实现了基于连续旋转寻北方案的光纤陀螺寻北系统。提出了2种计算光纤陀螺敏感轴初始位置与真北方向夹角的寻北算法,并分别进行了讨论和分析。采用零偏稳定性为0.05°/h的闭环光纤陀螺进行寻北实验,在对采集到的光纤陀螺输出信号进行低通滤波处理后,分别使用2种算法解算寻北结果。实验结果表明,连续旋转方案的性能与旋转速率有关,提高转台的旋转速率虽然能有效地提高寻北速度,但同时会降低寻北精度;提出的2种算法都能有效实现快速、高精度地寻北;在不同初始位置上,当转台旋转速度为4°/s时,2种算法所需的寻北时间为90 s,算法1的寻北精度优于0.051°,算法2寻北精度优于0.046°。

粒子滤波在光纤陀螺四位置寻北中的应用研究

为了减小噪声对光纤陀螺(FOG)寻北的影响,提高寻北精度,提出了将粒子滤波这种非线性滤波方法应用于光纤陀螺四位置寻北的方案。根据四位置寻北模型建立光纤陀螺寻北系统的非线性状态空间模型,将基于系统重采样和在重采样后引入马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain monte carlo,MCMC)移动的粒子滤波器分别应用于光纤陀螺寻北系统的非线性滤波。使用一个零偏稳定性为0.05°/h的闭环光纤陀螺进行实验,实验结果表明,这2种粒子滤波器均能够有效地提高光纤陀螺的寻北精度。基于系统重采样的粒子滤波器有随时间发散的趋势,这是由于在选定粒子数目较少的情况下,重采样导致粒子多样性丧失的结果;而在重采样后引入MCMC移动的粒子滤波器有很好的收敛性能。重复实验结果表明,使用基于MCMC移动的粒子滤波器可以达到更好的寻北性能。

一种对偏振敏感的光频域反射光纤布拉格光栅传感系统解调方案

为解决光纤光栅传感系统对横向应变的测量问题,提出了一种基于光频域反射技术的对偏振敏感的准分布式光纤布拉格光栅传感系统解调方案,该方案通过跟踪光纤光栅传感系统的偏振相关损耗为横向应变的测量提供信息。建立了系统的理论模型,分析了均匀光纤布拉格光栅在准分布式系统中的偏振特性以及偏振敏感的解调系统原理,讨论了该方案在测量横向应变的优越性,以光栅长度和双折射量值作为参数,对传感系统的偏振相关损耗变化规律进行研究。研究结果表明,本文提出的方案可以为在准分布光纤光栅传感系统中根据偏振相关损耗的变化实现对横向应变的准确测量提供理论依据。

基于二值掩码图像的粒子滤波目标跟踪快速算法

粒子滤波算法是进行运动目标跟踪的一种重要方法。针对传统粒子滤波算法在进行目标跟踪时存在的计算量大、实时性不足的问题,提出一种基于二值掩码图像的粒子滤波目标跟踪快速算法。该算法在传统粒子滤波算法的每个帧处理阶段产生二值掩码图像,再结合权重选择方法移除背景中权重较小的粒子,保留权重较大的重要粒子。提出的算法可以有效减少参与计算的粒子数目,节约算法的计算成本,从而提高目标跟踪的实时性。与传统粒子滤波算法进行比较,实验结果表明,提出的算法不仅能够有效地提高跟踪速度,而且跟踪结果的准确性和鲁棒性也有所增强。

视野有限的传感器网络中分布式多目标跟踪

在传感器网络的多目标跟踪研究中,大多数现有的跟踪算法通常设定网络中所有节点具有相同的视野,即所有节点都能够得到目标的测量,但在实际中,节点的感测范围通常是有限的。针对这一问题,本文提出一种能够在感测范围有限的多传感器网络中实现多目标跟踪的分布式概率假设密度滤波算法,该算法通过融合传感器网络视野范围内的后验概率假设密度粒子集来克服传感器节点感测范围的局限。仿真结果表明,提出的算法可以在感测范围有限的情况下实现多目标状态和数目的有效跟踪,同时可以在一定程度上抑制杂波,具有较好的跟踪稳定性。

具有改进时空正则和异常抑制的相关滤波跟踪

为提高正则化相关滤波跟踪算法在复杂场景下的跟踪性能,提出一种具有改进的时空正则化和异常抑制的相关滤波目标跟踪算法。该算法在现有时空正则项的基础上引入稀疏空间变化向量来学习空间权重和参考权重之间的变化,引入稀疏时间变化向量来学习相邻两帧之间滤波器的变化,同时将响应图变化引入目标函数来抑制训练过程中的响应突变,最后通过交替方向乘子法迭代优化求解。在OTB-2015数据集上的对比实验结果表明,提出的算法具有更好的精度和成功率,且在光照变化、遮挡、快速运动等复杂跟踪场景下具有更好的鲁棒性。

应用空洞卷积的神经网络轻量化方法

为了深度卷积神经网络能够更好地应用于边缘设备,减少深度神经网络的模型参数量,降低网络复杂度,对于轻量化卷积神经网络的研究日益增多。将常用于多尺度融合的卷积——空洞卷积首次应用于神经网络轻量化领域研究。利用空洞卷积采样与扩大感受野的结构特性,实现了模型参数量的减少与计算复杂度的降低。将空洞卷积单纯作用于残差网络结构,达到轻量化目的,并进一步与逐点卷积结合,提高轻量化效果,形成改进型空洞卷积轻量化方法。为减少准确率衰减,将改进型空洞卷积与普通卷积相融合,提出一种融合型空洞卷积轻量化方法。实验结果表明,改进型空洞卷积轻量化方法具有最显著的轻量化效果,融合型空洞卷积轻量化方法使模型参数量减少同时具有最佳速度与精度的权衡。

基于改进权重的D-S证据理论的动态负载平衡算法

针对大型网络游戏中易出现的服务器集群负载不均衡的问题,提出基于改进权重的D-S(Dempster和Shafer)证据理论的负载平衡判别策略。首先,根据D-S证据理论,将影响服务器性能的多因素作为判据,利用历史数据与阈值大小的比较规则计算动态权重,再依据动态权重与原始信度的关系建立基本信任函数;然后,计算不同判据对应结果的信任函数,使用证据合成规则作深层融合;最后分析合成结果,最终推断服务器是否超载。模拟实验结果表明,与基于负反馈机制的动态均衡算法相比,所提算法的准确率更高,更符合真实情况;且所提算法的运行时间明显少于基于负反馈机制的动态均衡算法以及加权循环算法。实验结果表明,新算法有效缩短了运行判断的延迟,能够根据历史参数对当前服务器负载情况快速作出推断,且决策结果可信度高,更符合实际情况。

基于光纤陀螺寻北仪转位系统的模糊免疫自适应PID控制

研究基于四位置寻北方案的光纤陀螺寻北仪的转位控制技术,论述增量式PID、模糊自适应和免疫反馈机理3种控制算法。为了提高转位精度,综合这3种控制算法,设计一种模糊免疫自适应PID控制器,对寻北仪的转位系统进行精确控制。研究结果表明:与传统PID控制算法相比,该方法将寻北精度提高到0.015o以内,实现了对转位控制快速精确的稳定调节,提高了光纤陀螺寻北仪的寻北精度。