采用混合t分布粒子滤波器的视觉跟踪(英文)

由于目标数量的变化,观测数据的岐义性和目标间的遮挡,多目标视觉跟踪问题面临多种困难。基于目标分布的有限t分布混合模型提出了一种混合t分布粒子滤波器以实现多目标跟踪。在算法中,每个被跟踪目标指派一个独立的粒子滤波器,显式处理当新目标出现在场景中时对应粒子滤波器的初始化,当被跟踪目标消失时,对应粒子滤波器的删除。混合t分布粒子滤波器算法不仅能够跟踪多种类型的多目标,还能够持续跟踪遮挡消除之后的多目标。为了展现混合t分布粒子滤波器的跟踪性能,完成了基于颜色分布的跟踪多种不同颜色和相同颜色的多目标实验,对比了混合t分布粒子滤波器,混合粒子滤波器以及Boosted粒子滤波器的跟踪性能。实验结果表明:文中算法不仅能够跟踪数量可变的多目标,进行实时计算,而且具有更好的鲁棒性。

基于混合粒子PHD滤波的多目标视频跟踪

针对可变数目多目标视频跟踪,粒子滤波不能持续维持目标的多模态分布问题,本文提出一种混合粒子概率假设密度(PHD)滤波的多目标视频跟踪算法.该算法首先用K-means算法对粒子进行空间分布聚类,给各粒子群附加身份标签,使各粒子群分别对应混合粒子滤波的各分量,采用相互独立的各分量粒子滤波跟踪各目标,这样提高了目标状态估计的准确性,也能有效维持各目标的多模态分布.实验结果表明,该算法能有效处理新目标出现、合并、分离等多目标跟踪问题.

T型撞击流混合器内流动特性的PIV研究

采用粒子图像测速技术对入射管直径为3mm、混合腔直径为16mm的T型撞击流混合器内的流动特性进行了研究,考察了不同流速比和撞击轴线上方空间条件下混合腔内的速度和湍流动能分布.结果表明,在相同入射管直径和流速下,撞击驻点位于混合腔中心处,无因次化的速度和湍流动能分布趋势基本一致.高湍流动能区主要集中在撞击点附近区域,其无因次化数值是传统Rushton涡轮搅拌槽叶端处的3倍.流速比对撞击驻点位置影响显著;减小撞击轴线上方空间可增加高湍流动能分布区域,利于物料混合.

T型微混合器合成Cu_2O纳米颗粒

采用T型微混合器通过沉淀法,以氯化铜为铜源,氢氧化钠为沉淀剂,抗坏血酸为还原剂制备出了立方体氧化亚铜纳米颗粒。考察了进料流量、氢氧化钠浓度、抗坏血酸浓度和温度对产物氧化亚铜的形貌、粒度及其分布的影响。采用X射线衍射、场发射扫描电子显微镜和紫外可见分光光度计对其进行表征。结果表明,随着进料流量的增大、氢氧化钠浓度的减小、抗坏血酸浓度的增加和温度的提高,所制备的氧化亚铜颗粒的平均粒径减小、粒度分布变窄。

基于多特征级联的目标跟踪算法研究

为了增强目标跟踪的有效性,提出了一种以粒子滤波作为跟踪框架,基于多特征级联的目标跟踪算法。以log-Gabor滤波器作为粒子判别级,滤除一定数量的无效粒子以提高粒子滤波的性能;再级联融合了log-Gabor特征、局部二值模式(LBP)特征和方向梯度直方图(HOG)特征的粒子加权级,实现目标跟踪。应用log-Gabor滤波器良好的频率响应对粒子做出总体评估以决定其有效性,同时以log-Gabor滤波器输出张成的频域特征。配合LBP和HOG局部特征,处理目标总体信息和细节信息,利用混合高斯模型突出后验概率分布中的峰值状态。实验结果表明,该文算法能快速去除无效粒子,实现目标的鲁棒跟踪。