基于自适应搜索范围调整的视觉目标跟踪

当前主流的视觉目标跟踪算法检测目标时,其搜索范围是以前一帧目标位置为中心设定的。然而目标可能由于运动而偏离设定的搜索中心,其在当前帧的检测响应易受到余弦窗惩罚机制的抑制,导致跟踪失败。为解决上述问题,提出了自适应搜索范围调整(Adaptive Search Range Adjustment,ASRA)方法。该方法采用了基于循环神经网络的运动预测模型来预测当前帧目标位置,并与相关滤波响应相结合来对搜索中心进行调整,进一步根据目标的运动矢量对搜索范围尺寸进行调整。将ASRA方法应用于当前先进的基于孪生网络的目标跟踪算法,在OTB2015和VOT2018数据集上进行的实验结果表明ASRA方法可以改善跟踪算法的准确率和鲁棒性。

无结构覆盖网络中面向搜索范围最小化的副本分布

复制技术常用于无结构覆盖网络,用以提高系统性能.在复制技术中有一个基础性问题经常被论及:给定访问频率和存储空间,系统该为每个数据保留多少副本?平方根分布在过去通常被认为最优,即当每个数据的副本数量正比于数据大小和访问频率的平方根时,系统在搜索过程中转发的消息数量最少.但文中工作表明,该观点并非总是正确的.首先,我们认为,为了达到理论最优,每个数据的副本数量应该反比于数据大小的平方根.其次,在现实环境中,当TTL较小或副本密度较小时,平方根分布并非最优.文中首先对问题进行形式化描述和建模,给出理论答案,然后用模拟实验验证了提出的观点,并分析了文中结论与平方根分布不一致的原因.尽管文中结论是以P2P背景得出的,但它同样适用于那些以应用层无结构覆盖网络管理资源的分布式系统.

H.264中搜索范围的自适应调整算法

为了降低编码的计算复杂度,提出一种H.264中搜索范围的自适应调整算法.首先利用时空相邻宏块的最佳搜索范围对当前宏块的搜索范围进行预测;然后根据相邻宏块的编码模式对预测的搜索范围进行修正;最后根据当前最佳大尺寸宏块模式与相邻宏块率失真代价的关系确定剩余小尺寸宏块模式的搜索范围.实验结果表明:该算法平均搜索点数节省了95.57%,而平均峰值信噪比PSNR损失仅为0.033 dB.

信道估计辅助的缩小搜索范围高阶QAM解映射算法

正交幅度调制(QAM)技术具有较高的功率效率和带宽利用率,已广泛应用于多种通信系统中.高阶QAM解映射搜索范围很大,复杂度高.为此,文中引入软判决贡献因子来衡量参考星座点对解映射的贡献,提出了缩小搜索范围的高阶QAM解映射算法;文中还讨论了算法的边界情况,研究了信道估计辅助的自适应搜索范围选择方案.仿真结果表明:在获得与全集合搜索范围相同的误码性能的前提下,文中所提算法大大减小了搜索范围,4096-QAM和1024-QAM解映射搜索范围仅分别为全集合搜索范围的12.7%和19.7%;文中算法能较好地平衡性能和解映射复杂度,具有较好的工程应用前景.

一种适用于H.264的基于自适应搜索范围的快速运动估计算法

块匹配运动估计在视频编码中有着举足轻重的地位 ,其性能的优劣在很大程度上影响着输出码流的质量。全搜索是效果最好的运动估计算法 ,但其巨大的运算量是实际应用 ,特别是实时应用无法承受的。为解决这一问题 ,各种快速算法不断涌现。本文提出了一种适用于最新视频编码标准—— H .2 6 4 / MPEG 4 - AVC的快速运动估计算法。该算法基于自适应搜索范围 ,利用视频图像序列的帧间统计特性以及运动向量时域、空域的相关性 ,在保证 PSNR性能的同时 ,使运动估计部分的运算复杂度大为降低。实验仿真表明 ,该算法适用面广 ,对大运动与小运动序列都有很强的自适应能力。在保持与全搜索相同 PSNR的同时 ,平均速度超过全搜索 2 80倍有余 ,超过三步法1.8倍 ,性能明显优于新三步法。

采用自适应搜索范围的多介质立体匹配算法

摄像机在水下拍摄时,成像光线经过不同介质会发生折射,空气中极线约束条件不再满足,区域匹配无法在此极线上搜索。针对此问题,提出一种采用自适应搜索范围的多介质立体匹配算法。首先对双目摄像机进行标定得到相关参数;然后针对每一像素点推导出曲线极线,并计算出与原极线的上偏差与下偏差,确定该点的最优搜索范围;再用区域算法SAD算法在每点对应的最优搜索范围中进行多行搜索并匹配。经过两组实验对比,该算法的匹配精度分别为72.4%、76.8%,而SIFT匹配算法的匹配精度分别为71.1%、74.7%。该算法的匹配精度达到了特征匹配的精度,可以用于整幅图的稠密匹配,解决了原极线搜索策略无法应用于多介质环境的问题,成功将区域匹配算法应用于多介质中的立体匹配。

反舰导弹末制导雷达搜索范围优化模型

对反舰导弹末制导雷达搜索范围合理性的相关问题进行了分析,对两种描述搜索范围的模型进行了研究,并在此基础上提出了改进模型。通过计算机对3个模型分别进行了仿真,从捕捉概率对搜索范围大小的影响入手,对该问题进行了定量分析。得到了相同条件下捕捉概率随搜索范围变化而变化的仿真数据,通过数据对比验证了改进模型中搜索范围的合理性,为今后此类问题的研究提供参考和借鉴。

求解Job-Shop问题的改进搜索范围自适应遗传算法

为改善遗传算法求解Job-Shop问题时较差的局部搜索能力,并提高搜索最优解的速度,提出了一种改进的搜索范围自适应遗传算法。该算法采用一种新型的交叉操作,通过交叉和变异搜索过程提高遗传算法的局部搜索能力,同时采取MWKR优先规则优化初始种群。对作业车间调度问题进行仿真研究,结果表明该算法能找到问题的最优解,是可行和有效的。

一种基于排序的旅行售货员问题算法──（Ⅱ）搜索范围的确定

本文在本篇论文第一部份［１］的基础上，讨论了如何通过缩小路径起点的取值范围来缩小搜索范围，以达到既减少计算量，又能取得较大的搜索最优路线成功概率之目的．本文利用数据处理技术中Ｚｉｐｆ定律的有关假设与结论，证明了：当城市数目ｎ增大时，用本算法得出的最优解逐渐趋近于在原来未缩小的搜索范围内得到的最优解，而由本文确定的实际搜索范围远远地小于原搜索范围。

末制导雷达捕捉目标所需角度搜索范围研究

为了减少反舰导弹受冲淡干扰的几率，要求末制导雷达在保证捕捉概率的同时尽量减小角度搜索范围。为此，提出了末制导雷达捕捉目标所需最小角度搜索范围模型，推导了最小角度搜索范围表达式及其对应的最佳开机距离表达式。在不同的探测距离下，以高亚声速反舰导弹为例进行了仿真计算。结果表明，最小角度搜索范围在＋30°之内，小于某些反舰导弹的角度搜索范围。

用逐步缩小搜索范围的遗传算法反演一维MT曲线

本文用逐步缩小搜索范围的遗传算法反演一维大地电磁数据，理论模型和实测数据反演表明，结果令人满意，本文还讨论了连续变化电性层的反演问题。

H.264中一种基于搜索范围自适应调整的运动估计算法

视频编码标准H.264中的固定搜索范围设定,使得运动估计单元的计算量和存储读写带宽过大,给实时编码带来了困难。该文提出一种基于搜索范围自适应调整的运动估计算法。算法首先根据当前编码块预测运动矢量(PMV)点的绝对误差和(SAD)以及相邻已编码块的信息,判断PMV的预测准确程度,自适应地确定搜索范围(SR)大小;然后通过检测编码块所在区域的运动方向特性,确定SR内的有效搜索方向。仿真结果表明:相比于全搜索算法和UMHexagon算法,该文算法分别能够平均节省91%和18%左右的运动估计时间,而码率和图像PSNR基本保持不变。

自适应的动态搜索范围运动估计算法

为更加有效地提高运动估计速度,提出一种自适应动态搜索范围运动估计算法,从后续快速运动估计算法的运动矢量预测集中自适应地选择与当前编码块相关性最强的运动矢量预测值作为搜索范围的中心点,根据预测集中运动矢量预测值的大小、方向自适应地决定水平、垂直及正负方向的非对称搜索范围。将该算法融合到UMHexagonS和FFS算法中进行广泛的实验测试,结果表明其能在基本保持重建图像质量的同时,至少分别减少运动估计运算量的22.13%和76.57%。

逐步缩小搜索范围的遗传算法

本文介绍在遗传算法的运行过程中如何逐步缩小搜索范围，使搜索速度与计算精度同时得到提高的方法。文中提出了真值邻域的概念，利用这个概念得到了缩小搜索范围的压缩公式。只要合理选择初始搜索范围（这一点并不难做到），上述压缩公式能确保问题的解始终保留在压缩后的搜索范围内，通过理论模型的检验及与原有遗传算法结果的比较，证实了方法的有效性。

一种自适应搜索范围的SIFT特征点快速匹配算法

针对SIFT特征向量匹配时间成本高的问题,提出了一种自适应搜索范围的快速匹配算法-Auto ARV&DP。该算法首先根据特征向量集合计算一个合适的参考向量,然后自适应确定一个搜索范围,最后在一个通过距离过滤后的较小搜索空间中进行特征向量匹配。实验结果表明,与经典的BBF算法相比较,Auto ARV&DP在获得满意匹配效果的同时,能够有效地降低SIFT特征点匹配的时间成本。

浅谈命案现场警犬物证搜索范围的确定

警犬能否搜到物证的关键要看搜索范围确定的是否准确。搜索范围正确,警犬搜索作业就能快速有效地完成现场工作,反之,不仅不能搜索到有价值的物证,还会延误侦破案件的最佳时机。

反舰导弹末制导雷达最小方位搜索范围确定模型

针对目前各国日益重视电子干扰而反舰导弹末制导雷达搜索范围却呈现逐步扩大的趋势,进行了最小方位搜索范围确定模型的研究。把目标机动范围和目标指示精度误差作为圆分布来处理,按照捕捉概率不小于0.99的要求,利用解析算法,建立了反舰导弹末制导雷达最小搜索范围确定的基本模型,并在把主要误差综合为目标指示精度和侧向横移两类误差的基础上,对模型进行了修正。对开机距离为30 km,35 km和40 km时不同条件下高亚声速、超声速反舰导弹末制导雷达的最小方位搜索范围进行了仿真。结果显示,高亚声速反舰导弹末制导雷达的最小搜索范围在±40°之内,超声速反舰导弹在±27°之内,对应比某些现役反舰导弹末制导雷达的搜索范围要小。

模糊聚类方法中的最佳聚类数的搜索范围

研究了聚类方法中的最佳聚类数可能存在的范围,提出了一种新的解决方法,据此指出现今文献中普遍使用的规则cmax≤(?)在一定意义上是合理的.并就文献中的几个典型例子对上述结论进行了验证与分析.其结果说明了新方法的有效性.

基于目标指示信息的末制导雷达最小角度搜索范围研究

为了减少敌方进行电子对抗的机会,要求末制导雷达在保证一次捕获概率的同时尽可能减小角度搜索范围。针对在探测平台提供目标位置、航向和航速信息的条件下,目标散布满足椭圆误差模型的特点,提出了适应导弹自控点散布和目标散布的最小角度搜索范围模型,并对模型进行了详细分析和求解。在不同的雷达探测距离下,以高亚声速反舰导弹为例进行了仿真计算。结果表明,相比于只提供目标位置信息的目标散布圆误差模型,最小角度搜索范围可减小50%以上。

基于“有限”搜索范围的距离加权算法研究

本文论述了传统距离加权算法在数字高程模型插值过程中,由于搜索邻域的界定导致建模速度和建模精度的缺陷,提出了基于有限搜索范围的距离加权算法,即在求得影响内插点插值精度的最大模糊距离dmax之后,修正了搜索邻域界定的经验公式;最后以典型地貌数据为例在建模速度、建模精度、建模效果三个方面对传统和改进算法进行比较验证。结果表明改进算法在速度、精度和效果等方面都有较好的表现。