基于跟踪特征的多运动目标分类算法

针对远视点监控场景中运动目标的形状和周期性运动特征无法准确识别的问题,提出一种新的多运动目标分类算法。该算法采用了五个特征值(长宽比、面积、速度、位置和帧间方向梯度直方图差分的带权平均值(the Weighted Mean Difference of Interface Histogram of Oriented Gradients,wmd-HOG)),并利用贝叶斯分类器实现智能小区监控环境中人和汽车的分类。实验结果表明本文提出方法对标准视频库中视频和我们监控系统拍摄的视频的有效性。

基于主动控制策略的机翼颤振特性模拟

航空航天飞行器舵翼类结构的气动颤振是一种灾难性的动力学行为.在基于偶极子理论的气动弹性动力学模型中,气动载荷可表达为基于结构动力学响应的一种状态反馈的闭环控制力,控制律取决于翼型的几何参数、材料参数、结构动力学特性以及来流速度等多种条件,通常需通过实际飞行或风洞实验进行辨识与检验.在实验室条件下,以系统动力学响应的模态特征等效为前提,提出了一种基于人工主动控制的方式进行气动载荷下舵翼类结构自激颤振的特征值跟踪策略.建立并讨论了等效系统的非自伴随动力学微分方程及其特征方程的求解过程,并与通用软件的计算结果进行了对比,二者具有较好的一致性.通过优化搜索分别获得了位移和速度的最优反馈点、最优作动点位置及最优反馈增益系数,经对比计算拟合得到风速–位移增益曲线和风速–速度增益曲线,从而实现了由单点反馈、单点作动的集中力的闭环控制等效系统的真实气动力分布控制.仿真算例表明,由此预示的实验过程无需辨识和重构非定常气动力的时域波形,无需其他干预即可实现地面模拟实验,主动控制的效果满足预期,初步实现了自激颤振的特征值跟踪,为进一步推动主动控制模拟实验及颤振参数辨识提供了基础.