无线传感器网络中一种能源有效的移动对象跟踪方法

提出了一个能源有效的对象跟踪方法(EETA,energy efficient tracking algorithm),引入了事件驱动的睡眠调度机制,保证实时跟踪的同时最大限度地降低网络能量消耗。将对象运动轨迹模型转化为感知节点状态判定问题,使分布式对象位置预测算法的计算复杂性降低到O(N)。同时采用改进的加权质心算法在O(N)时间内计算跟踪对象的精确位置。在64个传感器节点上实现了该系统,结果表明EETA方法可以有效节省系统能量,同时保证分布式跟踪系统实时性、高精度及低计算复杂性的要求。

基于视频监控下船舶运动的预估和监测研究

视频监测作为桥梁健康监测的重要组成部分,在工程应用中越来越受到重视。研究提出了一种将卡尔曼滤波与迭代算法相结合的方法,利用监测得到的船舶运动空间数据,实现对船舶运动参数的预测和估计。利用基于光流的运动目标跟踪方法,得到了船舶的状态矢量,实际应用分析验证了该方法的准确性和可行性。结论表明,该方法能够准确预测和有效预估船舶的运动参数。

基于网络拓扑结构的多摄像头移动对象辅助协同跟踪

针对当前公共安全监控系统在应对突发事件时,因监视器数量多、信息量大、事件变化快等因素而导致的不能及时有效地对移动对象进行跟踪的问题,提出了一种基于拓扑结构的多摄像头移动对象辅助协同跟踪方法。首先将城市路网中的摄像头监控区域抽象为虚拟节点定位至结点弧段模型中,构建摄像头网络拓扑结构;根据拓扑关系搜索出与发现移动对象的摄像头关联的摄像头集合;再分析摄像头间的空间邻近关系和时间差异,获取时序关系最优的摄像头组作为重点监控区域进行移动对象跟踪,并定期进行协同更新。最后建立了一个模拟监控系统验证了利用多摄像头协同方法实现对移动对象实时跟踪的有效性。