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一种基于条形块跟踪的圆弧识别新方法 被引量:1
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作者 宋晓宇 王永会 刘云鹏 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2007年第5期910-913,共4页
圆弧识别是工程图纸矢量化研究中的重点和难点.为了提高识别的效率和精度,本文提出了一种基于条形块跟踪的圆弧矢量化方法,该方法采取条形块跟踪的思想获取圆弧和组合线的低级矢量—型值链,对组合线进行了分割,在几何意义明显的圆弧型... 圆弧识别是工程图纸矢量化研究中的重点和难点.为了提高识别的效率和精度,本文提出了一种基于条形块跟踪的圆弧矢量化方法,该方法采取条形块跟踪的思想获取圆弧和组合线的低级矢量—型值链,对组合线进行了分割,在几何意义明显的圆弧型值链上,通过检测和验证的方法识别出圆弧.在实验中,分别用标准数据和真实图纸进行了测试,实验结果显示算法具有较高的识别精度和识别效率. 展开更多
关键词 工程图纸 矢量化 条形块跟踪 圆弧识别 型值链
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基于多特征相关滤波的可靠块跟踪 被引量:1
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作者 毛宁 杨德东 +1 位作者 蔡玉柱 杨福才 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第4期650-656,共7页
为了解决目标跟踪中存在的遮挡问题和尺度变化问题,提出一种基于多特征相关滤波的可靠块跟踪算法。首先,通过利用一种新颖的蒙特卡罗方法估计目标块的分布,然后利用峰旁比(PSR)计算块的置信度,选取置信度高的可靠块作为跟踪的样... 为了解决目标跟踪中存在的遮挡问题和尺度变化问题,提出一种基于多特征相关滤波的可靠块跟踪算法。首先,通过利用一种新颖的蒙特卡罗方法估计目标块的分布,然后利用峰旁比(PSR)计算块的置信度,选取置信度高的可靠块作为跟踪的样本。利用多特征融合的相关滤波算法跟踪这些图像块。最后利用块跟踪的结果估计目标的位置和尺度变换。利用OTB-2013数据集测试算法性能,同时与30种跟踪算法进行比较。实验表明。所提算法的整体成功率为0.585,整体精确度为0.831。所提算法明显优于其他算法。具有实际应用价值。 展开更多
关键词 视觉跟踪 多特征融合 相关滤波:可靠块跟踪
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基于OpenCV的改进粒子滤波团块跟踪算法 被引量:1
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作者 杨英 许晓倩 纪青华 《信息与电脑(理论版)》 2015年第11期42-43,共2页
在目前流行的跟踪算法中,连通区域跟踪方法在有遮挡情况下跟踪效果差,MeanShift跟踪算法易受其收敛于局部极值点影响,粒子滤波跟踪算法计算时间太大。基于此,针对这些跟踪算法的优缺点,提出基于OpenCV技术实现改进粒子滤波的团块跟踪算... 在目前流行的跟踪算法中,连通区域跟踪方法在有遮挡情况下跟踪效果差,MeanShift跟踪算法易受其收敛于局部极值点影响,粒子滤波跟踪算法计算时间太大。基于此,针对这些跟踪算法的优缺点,提出基于OpenCV技术实现改进粒子滤波的团块跟踪算法,即将改进的粒子滤波跟踪算法移植到OpenCV团块跟踪框架中实现。 展开更多
关键词 MeanShift跟踪算法 粒子滤波跟踪算法 OpenCV团块跟踪
原文传递
基于卡尔曼滤波的橘小实蝇成虫运动轨迹优化跟踪 被引量:3
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作者 文韬 洪添胜 +3 位作者 李立君 张南峰 李震 郭鑫 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第15期197-205,共9页
为了实现橘小实蝇虫口密度的精准监测,该文将机器视觉技术作为田间橘小实蝇成虫入侵自动化监测的感知方法。通过对监测区域内运动目标和背景的颜色分析,提出了基于卡尔曼(Kalman)滤波的运动目标颜色均值漂移跟踪算法,优化了多目标运动... 为了实现橘小实蝇虫口密度的精准监测,该文将机器视觉技术作为田间橘小实蝇成虫入侵自动化监测的感知方法。通过对监测区域内运动目标和背景的颜色分析,提出了基于卡尔曼(Kalman)滤波的运动目标颜色均值漂移跟踪算法,优化了多目标运动轨迹跟踪效果。该算法通过图像处理和匹配技术提取了橘小实蝇成虫在虫口监测区域二维平面X轴和Y轴方向上的位置坐标和速度分量,推算了橘小实蝇成虫运动轨迹递推关系。基于动态系统的状态序列线性最小方差估计理论和成虫运动轨迹关系分析,构建了卡尔曼滤波状态估计模型,并建立其预测和修正方程实现了橘小实蝇成虫运动目标位置估计。通过在虫口监测区域开展单目标和多目标分散及粘连条件下的成虫跟踪试验,试验结果表明颜色均值漂移跟踪算法对橘小实蝇成虫单目标跟踪具有较好的适应性,成虫监测计数准确率达100%,对于多目标分散和粘连情况跟踪处理效果较差,计数准确率分别下降至86%和76%;通过在颜色空间均值漂移跟踪算法的基础上引入Kalman滤波器估算目标运动的近似位置,实现了对橘小实蝇成虫分散和粘连多目标运动的持续跟踪优化,监测计数准确率分别提升至96%和93%。机器视觉技术实时跟踪橘小实蝇成虫在虫口监测区域运动轨迹试验进一步验证了橘小实蝇成虫虫口密度监测的可行性,为田间橘小实蝇成虫发生自动化监测技术研究提供了参考。 展开更多
关键词 监测 害虫防治 机器视觉 橘小实蝇 块跟踪 均值漂移 卡尔曼滤波
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OpenCV在目标跟踪中的应用及实现 被引量:2
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作者 宋涛 马宇峰 蔺海峰 《计算机与网络》 2009年第24期38-41,共4页
基于视频的运动目标跟踪为研究对象,深入分析了开放计算机视觉函数库OpenCV在跟踪领域中的应用,重点介绍了基于OpenCV的团块跟踪框架,并详细说明了在跟踪框架中自定义模块的方法。实验证明,基于OpenCV的跟踪程序不但有很好的跟踪效果,... 基于视频的运动目标跟踪为研究对象,深入分析了开放计算机视觉函数库OpenCV在跟踪领域中的应用,重点介绍了基于OpenCV的团块跟踪框架,并详细说明了在跟踪框架中自定义模块的方法。实验证明,基于OpenCV的跟踪程序不但有很好的跟踪效果,而且从很大程度上降低了程序开发的难度。 展开更多
关键词 目标跟踪 块跟踪 OPENCV
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高分辨率SAR图像的水体边缘快速自动与精确检测 被引量:7
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作者 朱俊杰 郭华东 范湘涛 《遥感信息》 CSCD 2005年第5期29-31,共3页
为了快速、自动和精确的提取高分辨率SAR图像的水体边缘,本文使用了具有保持边缘特性的小波变换对图像进行噪声压制,之后采用了块跟踪方法对水体边缘进行了粗提取,最后使用了蛇算法对粗边缘进行了精确的定位,实现了水体边缘的快速、自... 为了快速、自动和精确的提取高分辨率SAR图像的水体边缘,本文使用了具有保持边缘特性的小波变换对图像进行噪声压制,之后采用了块跟踪方法对水体边缘进行了粗提取,最后使用了蛇算法对粗边缘进行了精确的定位,实现了水体边缘的快速、自动、精确的检测,得到了很好的检测效果,是一种理想的高分辨率SAR边缘检测方法。 展开更多
关键词 SAR 高分辨率 小波 块跟踪算法 蛇算法
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H.264中基于时空相关性的帧间模式选择算法 被引量:1
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作者 何宜宝 毕笃彦 +1 位作者 马时平 许悦雷 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2009年第12期2456-2462,共7页
帧间块模式选择是H.264视频编码器中比较耗时的模块之一,为降低H.264视频编码器帧间模式选择的复杂度,提出了一种利用宏块的时空相关性实现帧间模式快速选择的方法。该算法通过对视频序列连续帧的时间相关性和相邻宏块的空间相关性进行... 帧间块模式选择是H.264视频编码器中比较耗时的模块之一,为降低H.264视频编码器帧间模式选择的复杂度,提出了一种利用宏块的时空相关性实现帧间模式快速选择的方法。该算法通过对视频序列连续帧的时间相关性和相邻宏块的空间相关性进行统计、分析,首先得到宏块模式转换的统计分布规律,并根据此规律得到宏块的初始候选模式;然后利用基于主宏块的宏块跟踪,找到最相关宏块,再由率失真门限筛选出最佳编码模式。仿真实验结果表明,该快速模式选择算法可以在保证视频编码质量的同时,很大程度上降低了编码器的计算复杂度,平均节省编码时间约64%,平均信噪比下降约0.31 dB。 展开更多
关键词 H.264 帧间模式选择 时空相关性 率失真优化宏块跟踪
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基于视频检测的卡口系统 被引量:1
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作者 汪涛 卢朝阳 《电子科技》 2005年第7期14-16,共3页
通过背景差、投影分割、块跟踪以及基于环境亮度的二值化阈值调整,该文描述的卡口系统可捕捉到经过特定区域的车辆图像。卡口系统采用的运动物体检测算法相对简单、可靠并且运算效率高。该系统可用于治安监控、小区管理等多种地方,具有... 通过背景差、投影分割、块跟踪以及基于环境亮度的二值化阈值调整,该文描述的卡口系统可捕捉到经过特定区域的车辆图像。卡口系统采用的运动物体检测算法相对简单、可靠并且运算效率高。该系统可用于治安监控、小区管理等多种地方,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 卡口 背景差 投影分割 块跟踪 二值化
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针对非格点参数的双基地MIMO雷达联合稀疏恢复
9
作者 袁湘辉 张云雷 刘雅琦 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第25期251-255,共5页
将稀疏恢复应用于雷达参数估计中,在保证估计精度同时,可大幅减少空时采样个数;但当目标参数不在格点时,估计误差会明显恶化。针对双基地MIMO雷达中不在格点的参数估计问题,引入联合稀疏优化方法,构建结构化误差矩阵和块稀疏向量。推导... 将稀疏恢复应用于雷达参数估计中,在保证估计精度同时,可大幅减少空时采样个数;但当目标参数不在格点时,估计误差会明显恶化。针对双基地MIMO雷达中不在格点的参数估计问题,引入联合稀疏优化方法,构建结构化误差矩阵和块稀疏向量。推导了进行参数估计的修正表达式,然后利用块稀疏算法求解,可有效提高稀疏恢复的精度。为解决计算复杂性,引入快速KCS稀疏恢复算法。仿真表明,在典型恢复场景下,可明显提高参数估计精度;同时计算时间节省1个数量级以上。 展开更多
关键词 非格点 联合稀疏恢复 双基地MIMO雷达 正交匹配跟踪
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A novel PV sub-module-level power-balancing topology for maximum power point tracking under partial shading and mismatch conditions 被引量:1
10
作者 Mustafa GOKDAG Mehmet AKBABA 《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》 SCIE EI CSCD 2016年第12期1388-1396,共9页
Partial shading and mismatch conditions among the series-connected modules/sub-modules suffer from a nonconvex power curve with multiple local maxima and decreased peak power for the whole string. Energy transfer betw... Partial shading and mismatch conditions among the series-connected modules/sub-modules suffer from a nonconvex power curve with multiple local maxima and decreased peak power for the whole string. Energy transfer between the sub-modules brings them to the same operating voltage, and this collective operation produces a convex power curve, which results in increased peak power for the string. The proposed topology benefits from the switched-capacitor (SC) converter concept and is an application for sub-module-level power balancing with some novelties, including stopping the switching in absence of shading, string-level extension, and a reduced number of power electronics components as compared to those in the literature. Reduction in the number of power electronics components is realized by the fact that two sub-modules share one SC converter. This leads to reduced power electronics losses as well as less cost and volume of the converter circuit. Insertion loss analysis of the topology is presented. The proposed topology is simulated in the PSpice environment, and a prototype is built for experimental verification. Both simulation and experimental results confirm the loss analysis. This proves that with the proposed topology it is possible to extract almost all the power available on the partially shaded string and transfer it to the load side. 展开更多
关键词 Sub-module-level maximum power point tracking (MPPT) Differential power processing (DPP) Distributed power converters Switched-capacitor (SC) converters
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