基于自适应初始搜索点预测的目标跟踪算法

为了得到恰当的初始搜索点以使得目标跟踪算法避开背景干扰并缩短搜索距离,提出了一种自适应初始搜索点预测的算法。该算法通过对坐标变换参数的变化率进行Kalman滤波来更好地预测初始搜索点;更重要的是,该算法有效地在线估计Kalman滤波器中的模型噪声功率,而非先验地对它们的取值做出假设,因而能够在没有任何人工干预的情况下动态地根据不同的目标运动状况和搜索精度进行实时调整。大量实景视频流上的实验结果均证实了该算法显著提高了跟踪稳定性,并且大幅降低了计算量。

一种预测起始搜索点的运动图象分块运动匹配新算法

在以往的运动图象分块运动匹配算法中，分块运动向量的起始搜索点是固定的。本文根据各分块运动向量的分布统计特性和相邻分块运动向量的相关特性，提出了一种基于预测起始搜索点的运动图象分块运动匹配新算法。通过用相邻分块运动向量的相互关系预测当前分块的起始搜索点，利用基于中心搜索模式的分块运动匹配算法寻找匹配的运动向量。实验表明，该算法预测步骤简单，令搜索更快接近全局极值，与其它快速分块运动匹配算法相比有效地降低了帧间运动补偿误差和所需搜索运算量，效果较好。

运动矢量加速度预测起始搜索点的块匹配算法

块匹配运动估计是去除图像序列时间冗余的重要手段,在MPEG-4、H.264/AVC等视频编码标准中都得到了应用,但消耗了巨大的运算量。论文阐述了块匹配算法原理,归纳了当前运动估计中采用的各种手段,建议使用一种运动矢量加速度预测搜索起点的算法,利用相邻的若干参考帧中对应块的运动加速度来预测待编码块的起始运动矢量。仿真结果证明该方法效果明显,减少了搜索次数且准确度高。

视频对象编码中初始搜索点的预测算法研究

利用视频对象内部的变化具有时间相关性 ,可以克服在对象边缘处的分块的可供参考的运动矢量很少或者没有所造成的预测困难 ,提出了一种结合时间和空间相关性来预测起始搜索点的视频运动编码的新算法 。

素材搜索点一:过敏症状

搜索点解读:在我们身边,过敏其实是一种比较普通的现象。过敏性疾病对儿童的影响尤为严重,它是全球18岁以下儿童的第三大疾病。只要稍微留心,你就能发现由各种过敏原导致的过敏症。搜索提示:1.花粉过敏、冷空气过敏、食物过敏、药物过敏……过敏原真是多种多样。在你身边,有没有对某种事物过敏的患者?过敏的时候,他们都有哪些症状呢?2.过敏的感觉特别难受,为了打败过敏,人们可谓绞尽了脑汁。他们具体是怎么做的?效果又如何呢?

素材搜索点三:体弱症状

搜索点解读:有的疾病是因为某种原因才患上的,比如降温的时候没有穿够衣服,着凉发烧了;有的疾病却跟身体素质有关,比如贫血、心肺功能差。你能写出这两者的区别吗?搜索提示:1.在生活中,我们常常听到有家长说自己的孩子'身体特别不好',他们的'体弱'是怎么表现出来的?是经常生病、请病假,还是课间很少活动、一动就头晕? 2.对体弱多病的人来说.

基于跳点搜索-遗传算法的自主移动机器人路径规划

为了解决采用遗传算法解析最优路径中存在的转折点较多、易陷入局部最优解、迭代次数较多以及寻优时间过长等问题,引入自适应交叉算子和变异算子,将改进后的跳点搜索(jump point search)算法与改进遗传算法融合,得到跳点搜索-遗传(jump point search-genetic,JPSG)算法。JPSG算法利用JPS算法的高效局部搜索能力来提高整体搜索能力,加速算法整体收敛趋势;利用改进遗传算法的全局搜索能力改变JPS算法不能在复杂障碍物状况下解析最优路径的状态,提高算法对动态环境的适应性。在栅格矩阵中的路径规划仿真表明,相比于改进遗传算法、传统遗传算法,JPSG算法可以有效缩短寻优执行时间,提高寻优准确率,减少运算执行次数,在稳定性、准确性、快速性上具有明显的优势。

基于改进跳点搜索法的移动机器人路径规划

为解决跳点搜索算法在路径规划过程中存储大量不必要跳点的问题,提高寻路效率,提出一种融合人工势场法与跳点搜索法的机器人路径规划算法。该算法通过人工势场法为跳点搜索法提供搜索参考方向,直至生成最终路径,能够有效降低扩展过程中搜索到的无用跳点数量,从而减少计算量。在搜索到的路径基础上,引入3次均匀B样条曲线,以进一步优化最优解,得到更加平滑的机器人移动路径。仿真与实验结果表明,改进算法可很大程度减少跳点的数量,有效提高路径规划效率。

一种改进的体素化邻近点搜索算法

针对多传感器同时建图与定位SLAM(simultaneous localization and mapping)系统,在室外大面积特征过多环境中,因为特征不匹配而导致的精度误差、系统缺失鲁棒性等问题,提出一种改进的体素化邻近点搜索(voxelized generalized iterative closest point)算法。首先利用激光-惯导-视觉各传感器分别对不同环境感知可以优势互补的特点,提出一种特征可信性筛选方法,给予系统一个精确的初始猜测。然后将视觉特征子集通过深度信息与点云数据关联,通过加入视觉约束筛选可观测性高的体素化的目标点云群,在减少计算复杂度的情况下,使定位建图更加精确。仿真实验证明,当运用此算法的多传感器融合SLAM系统在特征点云较多的环境中建图时,与LVI-SAM系统对比定位误差减少12.335%;在运行线速度超过10 m/s时,提升了系统的鲁棒性,具有较强的可行性。

双层框架可视图下的双向跳点路径规划方法

针对移动机器人在复杂未知半未知环境下路径规划时间过长,难以找到全局最优路径的问题,该文提出了一种基于双层框架可视图的双向跳点搜索路径规划方法。首先,将可视图分为局部层和全局层,移动机器人通过传感器对环境信息进行采集与提取,生成局部可视图,接着采用基于障碍物轮廓边长的过滤方法将过滤后的图更新至全局可视图;其次,在跳点搜索算法的基础上新增一个从目标点开始搜索的路径,将跳点搜索算法优化为双向跳点搜索算法;最后,将优化后的算法结合可视图进行路径规划导航。将所提方法在多种复杂场景下进行验证,仿真实验表明:采用了双层框架可视图的双向跳点搜索算法的路径搜索时间和导航时间均有着不同程度的优化,可高效地在复杂未知环境下搜索全局路径。

基于点云薄切技术的协作机器人喷漆轨迹规划算法

针对传统喷漆轨迹规划算法中需要大量搜索最近点对的缺陷,提出一种基于点云薄切技术的初始轨迹点提取算法。该算法通过计算点云模型密度确定切片厚度,并将薄片上的点设定为初始轨迹点,通过避免点对搜索的方式提高了运行效率。为解决传统线性插值算法导致的轨迹精度不足和曲率过大等问题,提出一种轨迹拟合算法。该算法首先将三维空间中的轨迹点映射到二维坐标系,并引入孤立森林算法去除轨迹点异常值,然后结合曲线拟合方法进行轨迹规划。实验结果表明,该算法规划的轨迹具有更高的精度和光滑度,同时提升了算法的整体运行效率。

基于边界点搜索的洞室外域映射函数求解法

弹性力学中,把地下洞室外域变换成单位圆外域的映射函数最普遍的形式是Laurent级数,因而求解级数表达式中的系数则成为求解地下洞室解析解问题的关键。而通过搜索边界映射点的方法,可以得出一种求解映射函数表达式系数的新解法。该法首先初始化一组近似的对应关系,通过这一初始映射关系所求解出来的映射函数,得出单位圆上点的相应的映射点及初始映射洞形,由这些相邻映射点之间的距离,根据等距离比的原则,求出对应的在实际地下洞室边界上的点坐标。再根据这一改进的对应关系,求解出第1次迭代的映射函数,如此循环下去,直到近似洞形与实际洞形足够地接近为止。运用该方法可以灵活控制Laurent级数的项数、迭代循环的次数以及映射洞形的精度。该法能快速求解出各种复杂单个单连通区域洞形的映射函数,尤其对目前工程中常见的复杂洞形,都能得出相当精确的映射函数。

跳点搜索算法的原理解释及性能分析

给出了跳点搜索（Jump Point Search，JPS）算法的原理，分析了邻居裁剪规则，并试着用图来解释该算法而不诉诸于其原始研究论文中提出的基本数学证明．通过3个实验综合分析了JPS的性能优势，实验结果表明：同等地图尺寸下JPS扩展的节点数与障碍物密度成正比，与查看的邻居数成反比；随着地图尺寸的增加，JPS相比于其他典型寻路算法，在时间效率上优势更加显著；地图环境的对称性越高，JPS较之于A＋的优势越明显．总之，JPS保持了A＊的最优性，可将A＊提速一个数量级甚至更多，该算法更适合需要快速寻路的领域．

基于航路点搜索法的军用飞行器航路规划

为提高军用飞行器航路规划的效率和对威胁体的适应性,提出一种基于几何原理的、步进搜索的新航路规划方法:航路点搜索法。对禁飞区、雷达和防空武器、高山等地形障碍物进行建模,推导出航路规划时的代价函数。介绍在规划空间内如何选取航路点、使用航路点搜索法在获得的航路点中进行筛选,从而生成航路的过程和原则,并根据代价函数对规划出的航路进行寻优。通过算例对航路点搜索法进行仿真验证,结果表明,该方法简单有效,收敛性好,对威胁体的类型和数量不敏感,具有一定的工程应用价值。

基于有界k-d树的最近点搜索算法

提出了一种基于有界k-d树的最近点搜索算法.算法的原理是:由根节点中的包围盒确定树中数据的空间范围,并在搜索过程中不断划分包围盒来缩小搜索范围,同时递归地计算查询点到包围盒的距离.结合优先级队列,基于有界k-d树的最近点搜索算法拓展到搜索按距离远近排列的多个最近点.实测和仿真分析表明,本搜索算法的计算效率高于传统的搜索算法.

指纹自动识别中的中心点搜索和特征分块抽取方法

提出了以指纹的中心点和次中心点定位的方法，对指纹图象分块进行特征抽取，最大限度地利用原指纹中所包含的信息，因而可以有效地对残缺指纹进行处理，至少也可大为缩小检索范围。这种方法对完整的指纹图象也同样有良好的处理效果。同时提出了一种快速算法，有效地降低了搜索过程的错误率。本文所提分块所形成的编码，既可作为独立的编码进行指纹检索，又可用作Ｈｅｎｒｙ分类的补充。

基于点搜索组合曲面清根加工轨迹优化算法

清根加工质量严重地影响着组合曲面体零件的工作性能。为提高清根加工刀心轨迹的精度和自动化处理程度,在点搜索的基础上提出了初始点自适应调整和多搜索中心分区域搜索优化算法。以航空发动机叶片缘板与叶型过渡区域清根加工为研究对象,在参数域内分析了点搜索算法。在此基础上,以寻找临界不确定点为引导方向对初始搜索点进行自动调整并优化搜索区域。又针对搜索到的控制点分布不均问题,提出多搜索中心分区域搜索方法,得到可控且分布均匀的刀心轨迹控制点。将控制点拟合得到的样条曲线向缘板偏置面投影作为刀心轨迹线,并对其进行了误差分析。以叶片叶型与安装缘板和阻尼台两处过渡区域的清根加工为例,对算法的有效性进行了仿真验证,证实所提方法的正确性和有效性。

基于凹点搜索的重叠粉体颗粒的自动分离算法

提出了一种利用凹点搜索和匹配并构造分离线分割重叠的不规则颗粒的方法,实现了不同重叠程度、多个重叠颗粒的自动分割。首先利用计算曲率及切线夹角的方法选取待匹配凹点;而后根据凹点和颗粒个数的对应关系确定了颗粒重叠的不同类型,提出了不同的凹点匹配规则;最后用Bresenham画线连接匹配凹点分离颗粒。该算法在MATLAB环境下实现,通过对多幅不同重叠类型的颗粒图像进行的分离实验表明,该算法实现简单,速度快,效果理想,且在分离颗粒的同时能保持其大小和形状不变。

栅格转换矢量的一种新方法——结点搜索法

以拓扑关系为依据，研究了一种新的栅格转矢量的方法——结点搜索法，与传统方法相比，不仅转换速度快，不需要预处理，而且在转换过程中即自动形成拓扑关系，因而具有简便、快速、高效的特点。试验取得了令人满意的效果，不失为一种优良的转换方法。

一种新的分区重叠洞点搜索方法-感染免疫法

本文分析了分区重叠计算中洞点搜索的传统模式及其应用上的缺陷 ,针对凹形重叠区难以精确寻点的问题 ,提出了一种新的洞点搜索方法 :感染免疫法。文中给出了二维和三维情况下的搜索算例作为验证。实际应用表明 ,该方法无论是寻点能力还是在通用性方面都优越于传统模式。