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基于视觉自注意力模型与轨迹滤波器的篮球战术识别
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作者 许国良 沈刚 +1 位作者 梁旭鹏 雒江涛 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期615-623,共9页
通过机器学习分析球员轨迹数据获得进攻或防守战术,是篮球视频内容理解的关键组成部分。传统机器学习方法需要人为设定特征变量,灵活性大大降低,因此如何自动获取可用于战术识别的特征信息成为关键问题。为此,该文基于美国职业篮球联赛(... 通过机器学习分析球员轨迹数据获得进攻或防守战术,是篮球视频内容理解的关键组成部分。传统机器学习方法需要人为设定特征变量,灵活性大大降低,因此如何自动获取可用于战术识别的特征信息成为关键问题。为此,该文基于美国职业篮球联赛(NBA)比赛中球员轨迹数据设计了一个篮球战术识别模型(TacViT),该模型以视觉自注意力模型(ViT)作为主干网络,利用多头注意力模块提取丰富的全局轨迹特征信息,同时并入轨迹滤波器来加强球场线与球员轨迹之间的特征信息交互,增强球员位置特征表示,其中轨迹滤波器以对数线性复杂度学习频域中的长期空间相关性。该文将运动视觉系统(SportVU)的序列数据转化为轨迹图,自建篮球战术数据集(PlayersTrack),在该数据集上的实验表明,TacViT的准确率达到了82.5%,相对未做更改的视觉自注意力S模型(ViT-S),精度上提升了16.7%。 展开更多
关键词 篮球战术识别 球员轨迹 轨迹滤波器 对数线性复杂度 多头注意力
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基于无轨迹卡尔曼滤波器的感应电机转速估计 被引量:8
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作者 李洁 钟彦儒 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期693-697,共5页
借助仿真,深入探讨了卡尔曼滤波器家族新成员—无轨迹卡尔曼滤波器(UKF)用于感应电机转速估计这一问题。分析了采样周期以及滤波器参数对UKF收敛特性的影响,从静态性能、动态响应速度、对电机参数的灵敏度、算法复杂度等各方面评价了UK... 借助仿真,深入探讨了卡尔曼滤波器家族新成员—无轨迹卡尔曼滤波器(UKF)用于感应电机转速估计这一问题。分析了采样周期以及滤波器参数对UKF收敛特性的影响,从静态性能、动态响应速度、对电机参数的灵敏度、算法复杂度等各方面评价了UKF转速估计性能,并与经典的扩展卡尔曼滤波器(EKF)转速估计进行了比较。结果表明UKF并不能以预想的突出优势在感应电机转速估计问题上取代EKF。 展开更多
关键词 轨迹卡尔曼滤波器 感应电机 转速估计 无速度传感器控制
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无轨迹卡尔曼滤波器在感应电机转速估计中的应用研究 被引量:3
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作者 李洁 钟彦儒 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期45-50,共6页
无轨迹卡尔曼滤波器(UKF)作为扩展卡尔曼滤波器(EKF)的进化算法在许多非线性估计问题上取得了成功的应用。探讨了在感应电机转速估计领域引入UKF是否能获得明显优于EKF的估计性能这一问题。通过仿真及实验对比,分析了采样周期以及滤波... 无轨迹卡尔曼滤波器(UKF)作为扩展卡尔曼滤波器(EKF)的进化算法在许多非线性估计问题上取得了成功的应用。探讨了在感应电机转速估计领域引入UKF是否能获得明显优于EKF的估计性能这一问题。通过仿真及实验对比,分析了采样周期以及滤波器参数对UKF及EKF估计性能的影响,从各个方面评估、比较了UKF与EKF的转速估计性能。仿真及实验结果表明UKF并不能以预想的突出优势在感应电机转速估计问题上取代EKF,EKF仍旧是这一特定问题的最有效和最可行的算法。 展开更多
关键词 轨迹卡尔曼滤波器 扩展卡尔曼滤波器 感应电机 转速估计
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永磁同步电动机的平滑跟踪伺服控制及实现 被引量:6
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作者 魏熙乐 王江 杨兆选 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期209-216,共8页
针对永磁同步电动机位置伺服控制的最小时间响应和平滑轨迹跟踪问题,提出一种改进的二阶离散非线性平滑轨迹跟踪滤波器,该滤波器的输出适合于伺服系统的前馈控制.结合永磁同步电动机的(d,q)数学模型,采用线性控制实现电流闭环使机电运... 针对永磁同步电动机位置伺服控制的最小时间响应和平滑轨迹跟踪问题,提出一种改进的二阶离散非线性平滑轨迹跟踪滤波器,该滤波器的输出适合于伺服系统的前馈控制.结合永磁同步电动机的(d,q)数学模型,采用线性控制实现电流闭环使机电运动系统等效为典型的二阶系统,利用非线性平滑轨迹跟踪滤波器为电流环提供前馈输入,并设计一个降阶的扰动观测器保证了系统具有较强的鲁棒性.利用DSP(TM S320LF2407A)实现算法并与传统的PID算法进行了比较,通过仿真和实验结果证明了所提方法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 平滑轨迹跟踪滤波器 离散系统 伺服控制 实现
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双UKF算法及其在感应电机矢量控制中的应用 被引量:3
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作者 陆可 肖建 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期564-567,572,共5页
在无轨迹卡尔曼滤波器(UKF)算法的基础上,建立应用于感应电机矢量控制系统的双UKF算法,实现电机状态和参数的同时观测。电机模型选择以定、转子磁链为状态变量的降阶方程,从而有效避免了数值计算的不稳定性。利用Simulink建立感应电机... 在无轨迹卡尔曼滤波器(UKF)算法的基础上,建立应用于感应电机矢量控制系统的双UKF算法,实现电机状态和参数的同时观测。电机模型选择以定、转子磁链为状态变量的降阶方程,从而有效避免了数值计算的不稳定性。利用Simulink建立感应电机矢量控制系统,通过仿真比较了双UKF与扩展卡尔曼滤波器(EKF)两种算法的性能。实验结果表明,双UKF算法能有效提高状态估计和参数辨识的精度和收敛速度。 展开更多
关键词 双无轨迹卡尔曼滤波器 参数辨识 磁链观测 感应电机
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一种基于AMPF和FastSLAM的复合SLAM算法 被引量:3
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作者 周武 赵春霞 张浩峰 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期718-725,共8页
为了改进快速同时定位和地图创建(FastSLAM)算法的粒子集性能、提高估计精度,提出基于AMPF和FastSLAM的复合SLAM算法.将辅助边缘粒子滤波器(AMPF)与FastSLAM架构相结合,用AMPF估计机器人位姿,单个粒子的位姿提议分布用无轨迹卡尔曼滤波... 为了改进快速同时定位和地图创建(FastSLAM)算法的粒子集性能、提高估计精度,提出基于AMPF和FastSLAM的复合SLAM算法.将辅助边缘粒子滤波器(AMPF)与FastSLAM架构相结合,用AMPF估计机器人位姿,单个粒子的位姿提议分布用无轨迹卡尔曼滤波估计.设计与AMPF和FastSLAM架构均兼容的采样方法和粒子数据结构,在FastSLAM框架下用扩展卡尔曼滤波递归估计地图.实验表明,该算法的粒子集性能比FastSLAM2.0算法好,并且它的位姿估计精度高于FastSLAM2.0算法.此外,粒子数较少时,该算法的估计精度较高,从而可适当减少粒子数目来提高算法的计算效率. 展开更多
关键词 同时定位与地图创建(SLAM) 辅助边缘粒子滤波器(AMPF) 快速同时定位和地图创建(FastSLAM) 轨迹卡尔曼滤波器(UKF) 扩展卡尔曼滤波器(EKF)
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COOPERATIVE SHIFT ESTIMATION OF TARGET TRAJECTORY USING CLUSTERED SENSORS 被引量:1
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作者 HU Jiangping HU Xiaoming SHEN Tielong 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2014年第3期413-429,共17页
In this paper,a mathematical model for target tracking using nonlinear scalar range sensors is formulated first.A time-shift sensor scheduling strategy is addressed on the basis of a k-barrier coverage protocol and al... In this paper,a mathematical model for target tracking using nonlinear scalar range sensors is formulated first.A time-shift sensor scheduling strategy is addressed on the basis of a k-barrier coverage protocol and all the sensors are divided into two classes of clusters,active cluster,and submissive cluster,for energy-saving.Then two types of time-shift nonlinear filters are proposed for both active and submissive clusters to estimate the trajectory of the moving target with disturbed dynamics.The stochastic stability of the two filters is analyzed.Finally,some numerical simulations are given to demonstrate the effectiveness of the new filters with a comparison of EKF. 展开更多
关键词 CLUSTER sensor network target tracking time-shift estimation
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