基于Markov随机场的区域跟踪算法

由于视频序列的对象跟踪相当于把图像帧分割成跟踪与非跟踪两个不重叠区域,为此,引入图像分割算法中的Markov随机场模型,提出了一种多目标模糊规划求取Markov标记场的最优估计来实现区域跟踪的算法。此算法为了克服传统离散Markov随机场运算速度慢的缺点,利用双随机矢量,建立连续的Markov标记场,同时提取区域视觉和运动信息的模糊特征,从而改善了算法的鲁棒性和运算复杂度。最终实验结果表明,此方法不仅跟踪效果好,而且还有运算速度快、抗干扰能力强等特点。

基于模糊熵聚类和Kalman滤波的区域跟踪

目前 ,运动目标跟踪是计算机视觉领域中最活跃的研究课题之一。本研究提出了基于模糊熵聚类和Kalman滤波预测的区域跟踪方法 ,用Kalman滤波的预测值作为下一帧图像运动区域的聚类中心 ,从而减少了迭代次数 ,加强了跟踪的实时性。算法有效地利用了计算机视觉技术从图像序列中检测出运动区域 ,并获得了运动目标的轨迹 ,统计了运动目标的数目。

自主式水下机器人自适应区域跟踪控制

研究自主式水下机器人的区域跟踪控制问题,提出一种基于PD神经滑模的自适应区域跟踪控制方法。针对自主式水下机器人自适应控制器中仅在线调整网络权值的径向基函数神经网络存在收敛性能差的问题,给出同时对径向基函数神经网络权值、径向基函数中心与方差进行自适应调整的方法,使径向基函数神经网络无须离线选取径向基函数中心与方差,即可进行在线自适应学习。考虑到控制器中滑模控制项易引起系统抖振的问题,提出一种基于指数函数的滑模切换增益调节方法,使滑模切换增益能够依据跟踪误差实时调节以降低系统抖振。基于Lyapunov理论对所提自适应区域跟踪控制方法的稳定性进行分析。通过自主式水下机器人的仿真试验与水池试验验证所提方法的有效性。

序列图像中的目标区域跟踪算法的设计

在测量高炮在基于雷达信号对飞行目标的自动跟踪精度时,采用的是在火炮身管上安装摄像机,然后对所摄取的图像进行处理并最终测算出跟踪精度。此种情况下,摄像机和目标均处于运动状态,对所获得的序列图像,分析了其特点,首先对图像进行滤波降噪,然后对图像进行了分割并使用数学形态学算法修正了分割结果的形态,基于图像中区域的特征,最后设计了一个自动跟踪图像序列中目标区域的算法,给出了判断是否发生误跟踪的标准,并对跟踪错误的情况进行了处理。根据对实际图像序列中目标区域的跟踪结果验证,本算法是可行的。

基于小区域跟踪的多晶硅视频检测系统

为实时测量多晶硅棒直径,研制了多晶硅棒径在线视频检测系统.该系统采用双相机成像的机器视觉方法实现目标硅棒的监测,采用左中右差分的图像分割技术提取目标,采用基于小区域的质心跟踪算法跟踪目标.系统标定后,可实时测量还原炉内多晶硅棒的直径.实验结果表明：该系统能检测微弱边缘,在直径为8~150 mm的范围内,测量精度高于工业视觉图像测量的要求.

基于雷达回波区域跟踪算法的临近预报技术进展

目前,临近预报技术主要包括外推技术、数值预报技术以及概念模型预报技术等。而业务上主流的临近预报技术以外推为主,主要以雷达资料为基础,采用雷达回波单体质心跟踪算法或雷达回波区域跟踪算法,得到雷达回波以及降水的临近外推预报。本文详细介绍了3种基于雷达回波区域跟踪算法(交叉相关回波跟踪算法、光流法和变分回波跟踪算法)的临近预报技术的国内外研究进展和基本原理。大量的研究和业务实践结果表明,雷达回波区域跟踪算法作为临近预报专家系统的核心部分,在对流天气临近预报方面有较好的可预报性,在临近预报业务时效内,外推预报结果和实况接近,优于数值模式预报。而通过对算法的不断改进,可以提升各临近预报专家系统在临近预报方面的性能。随着天气雷达技术的不断进步,天气雷达在硬件和软件两方面都逐步改进,雷达资料的数据质量明显提高,在对流天气临近预报上,基于雷达回波的区域跟踪技术会凸显其明显优势。

机械臂目标区域跟踪防撞控制

针对医疗护理机械臂在轨迹跟踪过程中的人机交互与防碰撞问题,本文提出了一种基于目标区域跟踪以及碰撞预测的机械臂控制方法.本文根据Lyapunov函数,结合人工势能场,设计保证系统稳定性的控制器,实现在目标区域内人机交互的柔顺性;采用会遇距离与会遇时间构造防撞预测模型,建立障碍物作用半径与防撞安全指数的关联模型,实现障碍物作用半径实时可变.实验结果验证了本文所提方法对目标区域跟踪的有效性,人机交互的柔顺性,以及障碍物规避过程的高效,平滑.

隐马尔科夫测量场在区域跟踪中的应用

为了提高复杂背景下视频对象跟踪的有效性和鲁棒性,提出了一种基于隐马尔科夫(HMM F)模型与特征-空间联合分布的视频序列对象跟踪算法,其特点是将视频序列的对象跟踪问题描述为将当前帧分割为跟踪区域和非跟踪区域的动态图像分割问题.基于HMM F模型,将最优标记场估计问题转化为连续函数最优化问题.同时,将跟踪区域和背景区域的特征-空间联合概率分布作为贝叶斯估计中的条件分布,并且引入了改进的快速高斯变换来高效地估算分布函数.实验表明,这些技术使得跟踪算法对区域的局部形变和遮挡具有很高的鲁棒性,且具有较高的效率.

基于粒子滤波的烧结断面图像火焰区域跟踪

在铁矿石烧结过程中,烧结机尾断面图像中的火焰区域蕴含着大量烧结特征信息。为有效识别烧结断面火焰核心区域,提出了改进的粒子滤波算法对烧结断面图像进行火焰区域跟踪。在经典粒子滤波算法中引入RGB颜色空间生成带权粒子。同时,烧结过程中火焰区域可能合并、分裂及脱落,对粒子滤波算法中重采样方法进行权值优化、粒子舍弃与重采样策略优化,避免由粒子退化现象与样本贫乏问题引起跟踪失败。结果表明,改进的粒子滤波算法能够对烧结断面图像火焰区域进行有效、快速地跟踪。

多目标的跟踪区域列表动态优化算法

5G移动网络要适应多样化和不断增加的用户设备(User Equipment, UE),应对终端巨大的位置管理信令开销是实现这一目标的重要保障。文中提出了一种多目标算法优化跟踪区域列表(Tracking area List, TAL)的策略,目的是寻找TAL中跟踪区(Tracking Area, TA)的最优分布以及如何将TAL分配给UE,以最小化位置管理中冲突的跟踪区更新(Tracking area update, TAU)和寻呼信令开销。在本地侧利用多目标粒子群优化算法实现TAL的最优分布,网络侧根据不同UE的移动特性来分配大小合适的TAL。通过仿真验证,所提方案可以在TAU和寻呼开销之间取得妥协,并在节省总位置管理开销方面得到了大幅度改善。

区域地层跟踪分析技术在川中北部震旦系整体勘探中的应用

为加快川中北部震旦系气藏整体勘探进度,缩短建井周期,广泛运用PDC钻头+高效螺杆+优质钻井液体系等新工艺和新技术,给快速准确地进行地层划分和对比提出了严峻的挑战。为适应钻井新技术的要求,开展区域地层跟踪分析研究,形成随钻地层划分对比与预测技术,为高效、平稳地推进川中震旦系的油气勘探工作提供科学指导和技术支撑。

基于自适应区域跟踪的自主式水下机器人容错控制

研究自主式水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)的推进器自适应区域跟踪容错控制方法。与传统的自主式水下机器人容错控制方法不同,采用区域跟踪控制思想,将控制目标设定为以期望轨迹为中心的空间区域。针对系统中存在的不确定性及推进器故障问题,采用神经网络进行在线辨识。考虑到推进器故障时存在推力饱和而导致神经网络学习发散的问题,提出一种包含饱和因子的神经网络权值调整方法。通过仿真,对所提方法的有效性进行验证。

基于局部直方图的多区域目标跟踪算法

为克服光照变化和目标遮挡对运动目标跟踪的影响,提出了一种基于改进的局部敏感直方图的多区域目标跟踪算法。改进了局部敏感直方图并设计了快速算法;将改进的局部敏感直方图作为多区域跟踪算法中的目标建模方式,提高目标建模的准确性且降低提取目标特征的计算复杂度;针对多区域跟踪算法中融合各个区域块的特征相似值的需要,采用基于统计排序和最小二乘估计的参数估计方法计算整个目标块与模板的相似度。实验结果表明该算法能有效应对目标跟踪过程中光照变化、目标形变与遮挡的干扰,实现实时鲁棒的目标跟踪。

基于多区域的人体运动跟踪研究与应用

针对单区域跟踪快速运动人体易产生漂移的缺点,本文提出一种基于Kalman Filter预测的多区域跟踪的新算法。该算法利用Kalman Filter预测人体各区域,然后利用颜色直方图匹配算法精确定位人体各区域,最后加权计算人体最终位置。

一种基于区域的视频车辆跟踪系统

基于区域跟踪法提出一种视频车辆跟踪系统,改进了系统中涉及的多个方法。以车辆的提取检测结果为基础,提出基于混合差分的车辆检测方法,使检测更快速,检测结果质量更高。通过设计堆栈搜索技术和车辆识别规则,提高了基于差分法的识别准确率,改进了区域跟踪效果。实验结果证明了系统的可行性与实用性。

区域规划环境影响跟踪评价的理论研究

随着环境影响评价制度的深入实施,其实施领域已由项目环评向区域环评和规划环评转变,评价内容也由广泛实施的预测评价向后评价和跟踪评价转变。然而,对于区域规划环评的评价层次、评价程序和评价内容,目前还没有明晰的认识;同时,对于促进规划环评有效实施的跟踪评价,其相关的理论和实践研究几乎没有。文中就此问题作了深入探讨。

基于改进二维随机游动的跟踪区域列表优化

在无线网络架构中,移动性管理包括位置管理和寻呼过程,是为用户提供网络服务的一项重要保障。目前已有的位置管理中跟踪区列表部署方案大多数没有考虑到用户的实际运动轨迹,在网络架构中造成大量的位置管理信令浪费。本文构建了一个基于用户运动轨迹的二维随机移动模型,并基于常规马尔可夫链和带有吸收态的改进马尔可夫链预测方案分析移动性管理过程的总信令消耗,由此找到最优的跟踪区列表配置方法,且通过蒙特卡罗实验验证模型的合理性。结果表明该方案减少信令开销方面性能有显著提高。

基于区域特征跟踪法的特征识别研究

本文介绍了特征识别技术运用于交通管理获得信息的原理,说明了车辆信息识别系统的组成结构,详细阐述了该系统中视频图像中的车辆鉴测、跟踪和分类的详细设计及方法。本文论述了在利用摄像头监测多车道车流量的情况下,如何运用运动分割与模型匹配的方法进行车流信息的统计。为了减小视频像素的计算量,本文还提出了区域特征跟踪法。

多摄像机跨区域目标跟踪

面对众多摄像头形成的庞大而又复杂的监控网络,单目摄像机下的视频分析已经不能满足人们的需求,如何从海量监控数据中查找有用的信息,完成不同摄像机间目标一致性的判定成为当前亟需解决的问题。提取多场景图像的SIFT特征计算视场分界线(FOV);再将目标图像坐标点转换为地理坐标并结合多概率联合的方法进行跨区域跟踪。通过实验结果表明,以上算法为感兴趣目标的长期稳定跟踪提供很好的解决办法。

异构蜂窝网络中基于社区检测的跟踪区域规划方案

面向海量小蜂窝部署环境,在异构蜂窝网络跟踪区域(TA)规划过程中会出现位置更新信令不均匀和乒乓效应等现象。针对该问题,提出一种基于Newman快速社区检测算法的TA规划方案。将TA规划建模为复杂网络中的社区检测问题,并应用社区检测中的Newman算法得到网络中的社区划分结构。通过引入社区划分的模块度概念衡量方案性能,实验结果表明,与基于博弈的TA规划方案相比,该方案在小蜂窝数量和小蜂窝泊松分布期望值较高的情况下模块度平均提高0.107,规划性能较优。