基于长时跟踪的滑雪教学姿态辅助矫正方法

在滑雪教学过程中,由于学员的迅速移动和姿态的大幅变化,导致以短时智能图像变化特征为主的姿态跟踪算法失效或不稳定,特别是在雪地条件恶劣或光线不足等复杂环境下,跟踪效果会受到较大的影响。为此,提出基于长时跟踪的滑雪教学姿态辅助矫正方法。使用递归最小二乘法(RLS)分类器训练得到学员姿态位置核相关滤波器(KCF)。计算最大的KCF响应值,精确检测学员的姿态位置。如果KCF结果低于经验阈值,表明目标丢失,启动再检测模块。利用光流法在前一帧学员姿态位置附近寻找当前帧中的姿态位置,以获取一个大致位置。在此位置重新应用跟踪器,获得精确的学员姿态位置,实现长时跟踪。依据得到的姿态位置数据,构建滑雪学员姿态误差补偿模型,提取学员身体的运动参数和姿态误差。通过计算身体运动参数,并结合KCF构建滑雪学员身体姿态辅助矫正模型,从而完成滑雪教学的姿态辅助矫正。实验结果表明,该方法在长时跟踪中展现出高度的有效性、可靠性和稳定性,其平均PCK指标达到92.3%,同时在目标跟踪效率上,参数量和计算量分别为30.24 MB和9.26 GFLOPs,速度达到142帧/s,实现了高效实时的跟踪,验证了该方法在滑雪教学姿态辅助矫正中的可行性。

一种基于多天线的北斗定位理论分析及验证

本文针对多天线北斗定位的使用需求,讨论分析了一种多天线的北斗定位算法。在描述多天线系统工作原理的基础上,推导了基于伪距映射的基本理论,创建了多天线阵列典型模型,分别介绍了延长线映射及直接映射两种方案,并通过比较得出了优选方案;以直接映射方案为例,建立算例模型,鉴于辛月有外部姿态辅助及无外部姿态辅助两种情况,通过matlab仿真分析,分别从伪距误差、DOP值、水平精度等维度分析了理论的可行性。

可见光通信平板光源高精度视觉室内定位方法

基于可见光通信与矩形平板LED光源,提出一种室内视觉高精度定位方法,为室内移动机器人提供一种精度高、速度快、成本低的室内定位系统方案。该方法首先利用可见光通信技术获取LED光源的坐标信息,利用单个视觉传感器对矩形LED光源进行成像测量,同时使用IMU传感器记录成像测量的倾斜姿态角辅助单像空间后方交会解算;然后设计并仿真分析了4种单像空间后方交会算法在高精度倾斜姿态角辅助下定位误差随角点提取误差的变化情况,并研制了定位模块进行验证。测试结果表明,当采用800像素×600像素分辨率的图像和0.58 m×0.26 m的矩形平板LED光源时,定位模块可在2 m×2 m×2.5 m室内环境中实现cm级移动定位,并且定位频率大于30 Hz;在IMU姿态辅助下,定位模块可以实现优于5 cm的定位精度和优于1°的定向纠正;该方法还能为室内移动机器人提供厘米级定位导航服务。