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An online fast multi-track locating algorithm for high-resolution single-event effect test platform 被引量:1
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作者 Yu-Xiao Hu Hai-Bo Yang +3 位作者 Hong-Lin Zhang Jian-Wei Liao Fa-Tai Mai Cheng-Xin Zhao 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第5期86-100,共15页
To improve the efficiency and accuracy of single-event effect(SEE)research at the Heavy Ion Research Facility at Lanzhou,Hi’Beam-SEE must precisely localize the position at which each heavy ion hitting the integrated... To improve the efficiency and accuracy of single-event effect(SEE)research at the Heavy Ion Research Facility at Lanzhou,Hi’Beam-SEE must precisely localize the position at which each heavy ion hitting the integrated circuit(IC)causes SEE.In this study,we propose a fast multi-track location(FML)method based on deep learning to locate the position of each particle track with high speed and accuracy.FML can process a vast amount of data supplied by Hi’Beam-SEE online,revealing sensitive areas in real time.FML is a slot-based object-centric encoder-decoder structure in which each slot can learn the location information of each track in the image.To make the method more accurate for real data,we designed an algorithm to generate a simulated dataset with a distribution similar to that of the real data,which was then used to train the model.Extensive comparison experiments demonstrated that the FML method,which has the best performance on simulated datasets,has high accuracy on real datasets as well.In particular,FML can reach 238 fps and a standard error of 1.6237μm.This study discusses the design and performance of FML. 展开更多
关键词 Beam tracks multi-track location Rapid location High accuracy Synthetic data Deep neural network Single-event effects Silicon pixel sensors HIRFL
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Temperature and stress fields of multi-track laser cladding 被引量:5
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作者 赵洪运 张洪涛 +1 位作者 徐春华 杨贤群 《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第S02期495-501,共7页
Based on genetic algorithm and neural network algorithm,the finite element analyses on the temperature fields and stress fields of multi-track laser cladding were carried out by using the ANSYS software.The results sh... Based on genetic algorithm and neural network algorithm,the finite element analyses on the temperature fields and stress fields of multi-track laser cladding were carried out by using the ANSYS software.The results show that,in the multi-track cladding process,the temperature field ellipse leans to the cladding formed,and the front cladding has preheating function on the following cladding.During cladding,the longitudinal stress is the largest,the lateral stress is the second,and the thickness direction stress is the smallest.The center of the cladding is in the tensile stress condition.The longitudinal tensile stress is higher than the lateral or thickness direction stress by several times,and the tensile stress achieves the maximum at the area of joint between the cladding and substrate.Therefore,it is inferred that transversal crack is the most main crack form in multi-track laser cladding.Moreover,the joint between cladding and substrate is the crack sensitive area,and this is consistent with the actual experiments. 展开更多
关键词 finite element analysis multi-track cladding stress field transversal crack
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An iterative ITI cancellation method for multi-head multi-track bit-patterned magnetic recording systems
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作者 Santi Koonkamkhai Piya Kovintavewat 《Digital Communications and Networks》 SCIE CSCD 2021年第1期107-112,共6页
Bit-Pattemed Magnetic Recording(BPMR)is one of the emerging data storage technologies,which promises an Areal Density(AD)of about 4 Tb/in2.However,a major problem practically encountered in a BPMR system is Inter-Trac... Bit-Pattemed Magnetic Recording(BPMR)is one of the emerging data storage technologies,which promises an Areal Density(AD)of about 4 Tb/in2.However,a major problem practically encountered in a BPMR system is Inter-Track Interference(ITI)that can deteriorate the overall system performance,especially at high ADs.This paper proposes an iterative ITI cancellation method for an m-head m-track BPMR system,which uses m heads to read m adjacent tracks and decodes them simultaneously.To cancel the ITI,we subtract the weighted readback signals of adjacent tracks,acting as the ITI signals,from the readback signal of the target track,before passing the refined readback signal to a turbo decoder.Then,the decoded data will be employed to reconstruct the ITI signal for the next turbo iteration.Experimental results indicate that the proposed system performs better than the conventional system that uses one head to read one data track.Furthermore,we also find out that the proposed system is more robust to media noise and track misregistration than the conventional system. 展开更多
关键词 Emerging magnetic recording technology Multi-head multi-track Inter-track interference Turbo decoder
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CNN-Transformer特征融合多目标跟踪算法
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作者 张英俊 白小辉 谢斌红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期180-190,共11页
在卷积神经网络(CNN)中,卷积运算能高效地提取目标的局部特征,却难以捕获全局表示;而在视觉Transformer中,注意力机制可以捕获长距离的特征依赖,但会忽略局部特征细节。针对以上问题,提出一种基于CNN-Transformer双分支主干网络进行特... 在卷积神经网络(CNN)中,卷积运算能高效地提取目标的局部特征,却难以捕获全局表示;而在视觉Transformer中,注意力机制可以捕获长距离的特征依赖,但会忽略局部特征细节。针对以上问题,提出一种基于CNN-Transformer双分支主干网络进行特征提取和融合的多目标跟踪算法CTMOT(CNN-transformer multi-object tracking)。使用基于CNN和Transformer双分支并行的主干网络分别提取图像的局部和全局特征。使用双向桥接模块(two-way braidge module,TBM)对两种特征进行充分融合。将融合后的特征输入两组并行的解码器进行处理。将解码器输出的检测框和跟踪框进行匹配,完成多目标跟踪任务。在多目标跟踪数据集MOT17、MOT20、KITTI以及UADETRAC上进行评估,CTMOT算法的MOTP和IDs指标在四个数据集上均达到了SOTA效果,MOTA指标分别达到了76.4%、66.3%、92.36%和88.57%,在MOT数据集上与SOTA方法效果相当,在KITTI数据集上达到SOTA效果。由于同时完成目标检测和关联,能够端到端进行目标跟踪,跟踪速度可达35 FPS,表明CTMOT算法在跟踪的实时性和准确性上达到了较好的平衡,具有较大潜力。 展开更多
关键词 多目标跟踪 TRANSFORMER 特征融合
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基于路侧摄像头的多目标跟踪算法优化设计
5
作者 王平 姚宇阳 王新红 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期541-550,共10页
针对当前多目标追踪算法应对路侧交通场景的缺陷,提出一种基于路侧摄像头的多目标追踪算法。选择one‐shot追踪算法路线,基于FairMOT设计神经网络,使单个网络同时生成目标检测结果与外观特征结果,增强实时性效果;采用新的数据关联方式,... 针对当前多目标追踪算法应对路侧交通场景的缺陷,提出一种基于路侧摄像头的多目标追踪算法。选择one‐shot追踪算法路线,基于FairMOT设计神经网络,使单个网络同时生成目标检测结果与外观特征结果,增强实时性效果;采用新的数据关联方式,减少遮挡对追踪器的影响;引入新的运动相似度度量方式——缓冲交并比,弥补线性运动预测模型产生的误差;提出基于速度判别的丢失轨迹移除算法和基于历史位置匹配算法,实现长时间遮挡轨迹的身份恢复。在UA‐DETRAC公开多目标追踪数据集上进行实验,验证该算法有效性。为证明该算法在真实路侧环境的适用性,在国家智能网联汽车(上海)试点示范区开放道路采集真实路侧场景数据。最后,将该算法和SORT、DeepSORT、ByteTrack、FairMOT算法在真实路侧场景数据上进行对比实验。实验结果表明,本算法在identification F‐Score、ID switch、fragmentation、mostly tracked、mostly lost、multiple object tracking accuracy等评估指标上优于其他算法。 展开更多
关键词 多目标追踪 目标检测 路侧感知
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基于联合GLMB滤波器的可分辨群目标跟踪
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作者 齐美彬 庄硕 +2 位作者 胡晶晶 杨艳芳 胡元奎 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1212-1219,共8页
针对联合广义标签多伯努利(joint generalized labeled multi-Bernoulli, J-GLMB)滤波算法中群目标之间距离较近、容易关联错误的问题,结合超图匹配(hypergraph matching, HGM)提出一种基于HGM-J-GLMB滤波器的可分辨群目标跟踪算法。首... 针对联合广义标签多伯努利(joint generalized labeled multi-Bernoulli, J-GLMB)滤波算法中群目标之间距离较近、容易关联错误的问题,结合超图匹配(hypergraph matching, HGM)提出一种基于HGM-J-GLMB滤波器的可分辨群目标跟踪算法。首先,采用J-GLMB滤波器估计群内各目标的状态、数目及轨迹信息,并利用HGM结果提升量测与预测状态之间的关联性能。其次,通过图理论计算邻接矩阵,获取群结构信息和子群数目。随后,利用群结构信息估计协作噪声,进而校正目标的预测状态。最后,通过平滑算法改善滤波效果,并设置轨迹长度阈值,使其在平滑状态达到消除短轨迹的目的。仿真实验表明,所提算法在线性系统下能有效提升群目标跟踪性能。 展开更多
关键词 多目标跟踪 联合广义标签多伯努利滤波 可分辨群目标 超图匹配
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基于YOLO v8n-seg和改进Strongsort的多目标小鼠跟踪方法
7
作者 梁秀英 贾学镇 +3 位作者 何磊 王翔宇 刘岩 杨万能 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期295-305,345,共12页
多目标小鼠跟踪是小鼠行为分析的基本任务,是研究社交行为的重要方法。针对传统小鼠跟踪方法存在只能跟踪单只小鼠以及对多目标小鼠跟踪需要对小鼠进行标记从而影响小鼠行为等问题,提出了一种基于实例分割网络YOLO v8n-seg和改进Strongs... 多目标小鼠跟踪是小鼠行为分析的基本任务,是研究社交行为的重要方法。针对传统小鼠跟踪方法存在只能跟踪单只小鼠以及对多目标小鼠跟踪需要对小鼠进行标记从而影响小鼠行为等问题,提出了一种基于实例分割网络YOLO v8n-seg和改进Strongsort相结合的多目标小鼠无标记跟踪方法。使用RGB摄像头采集多目标小鼠的日常行为视频,标注小鼠身体部位分割数据集,对数据集进行增强后训练YOLO v8n-seg实例分割网络,经过测试,模型精确率为97.7%,召回率为98.2%,mAP50为99.2%,单幅图像检测时间为3.5 ms,实现了对小鼠身体部位准确且快速地分割,可以满足Strongsort多目标跟踪算法的检测要求。针对Strongsort算法在多目标小鼠跟踪中存在的跟踪错误问题,对Strongsort做了两点改进:对匹配流程进行改进,将未匹配上目标的轨迹和未匹配上轨迹的目标按欧氏距离进行再次匹配;对卡尔曼滤波进行改进,将卡尔曼滤波中表示小鼠位置和运动状态的小鼠身体轮廓外接矩形框替换为以小鼠身体轮廓质心为中心、对角线为小鼠体宽的正方形框。经测试,改进后Strongsort算法的ID跳变数为14,MOTA为97.698%,IDF1为85.435%,MOTP为75.858%,与原Strongsort相比,ID跳变数减少88%,MOTA提升3.266个百分点,IDF1提升27.778个百分点,与Deepsort、ByteTrack和Ocsort相比,在MOTA和IDF1上均有显著提升,且ID跳变数大幅降低,结果表明改进Strongsort算法可以提高多目标无标记小鼠跟踪的稳定性和准确性,为小鼠社交行为分析提供了一种新的技术途径。 展开更多
关键词 小鼠行为 多目标跟踪 YOLO v8n-seg Strongsort
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基于改进Tracktor的行人多目标跟踪算法
8
作者 谌海云 黄忠义 +1 位作者 王海川 余鸿皓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第8期242-249,共8页
在多目标视频跟踪中,针对受交互遮挡等影响导致检测偏差从而致使目标身份丢失的问题,提出一种基于改进Tracktor的行人多目标跟踪算法DUTracktor。在检测框回归中设计一个动态更新模块,利用孪生网络对建议框进一步检测定位;利用时序信息... 在多目标视频跟踪中,针对受交互遮挡等影响导致检测偏差从而致使目标身份丢失的问题,提出一种基于改进Tracktor的行人多目标跟踪算法DUTracktor。在检测框回归中设计一个动态更新模块,利用孪生网络对建议框进一步检测定位;利用时序信息增强模块更新当前帧更适合的模板,建立全局上下文关系;并通过像素相关进行特征融合,从而增强目标边缘信息和尺度信息;利用相机运动补偿和融合相似矩阵构建二级关联跟踪机制,建立检测框和轨迹更强大的关联性,提高目标跟踪的鲁棒性。在公开的MOT16数据集上进行实验测试,并与当前主流算法相比,该算法跟踪精度表现较优,具有良好的鲁棒性,FPS稳定在24帧。 展开更多
关键词 计算机视觉 多目标跟踪 Tracktor 孪生网络
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考虑综合性能最优的非短视快速天基雷达多目标跟踪资源调度算法
9
作者 王增福 杨广宇 金术玲 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期253-269,共17页
合理有效的资源调度是天基雷达效能得以充分发挥的关键。针对天基雷达多目标跟踪资源调度问题,建立了综合考虑目标威胁度、跟踪精度与低截获概率(LPI)的代价函数;考虑目标的不确定、天基平台约束以及长远期期望代价,建立了多约束下的基... 合理有效的资源调度是天基雷达效能得以充分发挥的关键。针对天基雷达多目标跟踪资源调度问题,建立了综合考虑目标威胁度、跟踪精度与低截获概率(LPI)的代价函数;考虑目标的不确定、天基平台约束以及长远期期望代价,建立了多约束下的基于部分可观测的马尔可夫决策过程(POMDP)的资源调度模型;采用拉格朗日松弛法将多约束下的多目标跟踪资源调度问题转换分解为多个无约束的子问题;针对连续状态空间、连续动作空间及连续观测空间引起的维数灾难问题,采用基于蒙特卡罗树搜索(MCTS)的在线POMDP算法—POMCPOW算法进行求解,最终提出了一种综合多指标性能的非短视快速天基雷达多目标跟踪资源调度算法。仿真表明,与已有调度算法相比,所提算法资源分配更合理,系统性能更优。 展开更多
关键词 天基雷达 资源调度 多目标跟踪 部分可观测的马尔可夫决策过程 蒙特卡罗树搜索(MCTS)
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多目标跟踪中基于次模优化的轨迹片段生成方法
10
作者 孙瑾 杜官明 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期995-1004,共10页
作为智能视觉任务的基础工作,多目标跟踪(MOT)一直是计算机视觉领域具有挑战性的课题之一。遮挡是影响跟踪准确性的主要因素,为此该文采用基于检测跟踪的思想,以轨迹片段为基础进行关联获取目标的完整轨迹;同时,为提高跟踪鲁棒性,该文... 作为智能视觉任务的基础工作,多目标跟踪(MOT)一直是计算机视觉领域具有挑战性的课题之一。遮挡是影响跟踪准确性的主要因素,为此该文采用基于检测跟踪的思想,以轨迹片段为基础进行关联获取目标的完整轨迹;同时,为提高跟踪鲁棒性,该文将轨迹片段的生成问题转化为运筹学中的设施选址问题,并进而提出基于次模优化的轨迹片段生成方法。该方法融合梯度(HOG)和颜色(CN)两个互补特征进行目标表征,并根据运动信息设计权重系数提高目标匹配准确度,最后提出具有约束的次模最大化算法实现全局范围内的数据关联生成轨迹片段。通过在多个基准数据集上的对比实验,表明该文算法在保证性能的同时能有效处理遮挡问题。 展开更多
关键词 多目标跟踪 轨迹片段 数据关联 次模优化
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基于改进YOLOX与多级数据关联的行人多目标跟踪算法研究
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作者 韩锟 彭晶莹 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期94-105,共12页
目标跟踪是计算机视觉领域的基本问题,行人多目标跟踪在智能监控、智慧交通等多个领域有着广泛的应用前景。然而实际跟踪场景中存在频繁遮挡、尺度变化等情况,给多目标跟踪算法带来了极大的挑战。为了进一步提升跟踪精度,在DeepSORT的... 目标跟踪是计算机视觉领域的基本问题,行人多目标跟踪在智能监控、智慧交通等多个领域有着广泛的应用前景。然而实际跟踪场景中存在频繁遮挡、尺度变化等情况,给多目标跟踪算法带来了极大的挑战。为了进一步提升跟踪精度,在DeepSORT的基础上,提出一种基于改进YOLOX与多级数据关联的行人多目标跟踪算法。对于检测器,为了增强网络的特征表达能力,提高检测精度,在YOLOX骨架网络与颈部网络分别引入ECA通道注意力模块与ASFF自适应特征融合模块。对于身份识别特征,为了减少数据关联步骤的错误匹配数量,提高跟踪效率,使用轻量的OSNet重识别网络与NSA卡尔曼滤波获取目标特征。对于数据关联,为了减少身份切换次数,避免目标丢失,将检测与跟踪都进行分类处理,使用不同的相似性计算方法,实现基于检测置信度与轨迹状态的多级数据关联。实验结果表明:与改进前YOLOX与DeepSORT简单结合的算法相比,在YOLOX中引入ECA模块与ASFF模块使误检数量大幅降低,使用YOLOX-s模型时降幅可达17%;结合OSNet模型与NSA卡尔曼滤波的特征提取方法能提高跟踪稳定性,IDF1指标提高0.77%,IDSW减少947;基于检测置信度与轨迹状态的多级数据关联算法可以明显改善跟踪性能,MOTA指标提升3.36%。算法最终在MOT17与MOT20测试集上的MOTA达80.4%与77.7%,IDF1达78.4%与76.7%。提出的行人多目标跟踪方法相较于其他先进算法在跟踪精度与跟踪速度上达到更好的平衡,可为工业上在线行人多目标跟踪应用提供参考。 展开更多
关键词 多目标跟踪 目标检测 注意力机制 数据关联 计算机视觉
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BEVTrack:基于难例挖掘训练的端到端三维多目标跟踪方法
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作者 张弘 万家旭 +2 位作者 陈海波 张健 李旭亮 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第1期152-165,共14页
多目标跟踪已经成为自动驾驶系统中的一个关键组成部分,其目的是在连续的视频流与点云流中识别、定位并标识所有感兴趣的目标。目前三维多目标跟踪方法多依赖人工多阶段调参以保证整体跟踪性能,难以对复杂遮挡或运动进行有效建模。而现... 多目标跟踪已经成为自动驾驶系统中的一个关键组成部分,其目的是在连续的视频流与点云流中识别、定位并标识所有感兴趣的目标。目前三维多目标跟踪方法多依赖人工多阶段调参以保证整体跟踪性能,难以对复杂遮挡或运动进行有效建模。而现有的三维端到端多目标跟踪方法,如MUTR等,精度普遍较低。其核心原因为三维空间中的特征聚合和感知相对于二维图像更具挑战性,简单的网络难以实现复杂的三维特征聚合,并大量的噪声信息与难例信息干扰严重,影响模型的特征提取能力。针对以上问题,本文提出了一种基于难例挖掘训练的端到端多目标跟踪框架BEVTrack。针对三维特征关联问题,本文设计了基于鸟瞰图(BEV)位置编码的三维跟踪查询。通过基于BEV特征的三维跟踪查询,本文方法能够更好地将跟踪查询与实际三维特征进行有效关联,从而大幅度提升了跟踪精度。同时,模型依靠BEV数据进行特征关联,仅需轻量化的网络便可以实现快速有效的跟踪。针对数据噪声问题,本文提出了面向多目标跟踪的难例挖掘训练,通过针对检测难例与跟踪难例分别处理,训练模型去除检测错误噪声与跟踪匹配的能力,从而提升在真实场景下模型处理噪声信息与难例干扰的能力。在实验结果方面,基于Nuscenes数据集,我们进行了大量的对比实验与模型消融实验,实验结果证明本文的方法在该数据集上取得了领先的性能。 展开更多
关键词 多目标跟踪 端到端 难例挖掘 TRANSFORMER
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多源视频数据驱动的舰面保障作业三维重建
13
作者 徐明亮 王政 +1 位作者 王华 鲁爱国 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期357-367,共11页
针对现有公开的航母舰面保障作业视频数据碎片化、相机角度多变、像素质量低下等问题,提出一种多源视频数据驱动的舰面保障作业三维重建方法.该方法首先对视频中对象轨迹方向进行预测,并采用联合外观和方向相似度的跟踪方法实现视频数... 针对现有公开的航母舰面保障作业视频数据碎片化、相机角度多变、像素质量低下等问题,提出一种多源视频数据驱动的舰面保障作业三维重建方法.该方法首先对视频中对象轨迹方向进行预测,并采用联合外观和方向相似度的跟踪方法实现视频数据的多目标轨迹跟踪;然后基于跟踪结果,依次采用相似度关联、特征轨迹分割、轨迹聚类提取多源数据中的保障作业对象并进行关联与融合;最后对融合得到的轨迹进行逼真三维重建.在MOT20数据集和舰面保障作业公开视频数据上,实验和用户调研数据的t检验结果表明,采用所提方法有99.5%的把握得到可信的舰面保障作业三维重建效果. 展开更多
关键词 舰面保障作业 多目标轨迹跟踪 轨迹关联与融合 三维重建
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基于改进CStrack关联策略的多目标跟踪算法
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作者 苏佳 冯康康 +2 位作者 孟俊彤 梁奔 张明 《无线电工程》 2024年第3期597-606,共10页
针对复杂场景下目标外观变化明显、运动不规律易导致轨迹中断和身份切换频繁等问题,从重识别(Re-Identification,Re-ID)特征、数据关联和插值等方面对跟踪器进行改进,提出基于改进CStrack关联策略的多目标跟踪算法。使用外观特征更新模... 针对复杂场景下目标外观变化明显、运动不规律易导致轨迹中断和身份切换频繁等问题,从重识别(Re-Identification,Re-ID)特征、数据关联和插值等方面对跟踪器进行改进,提出基于改进CStrack关联策略的多目标跟踪算法。使用外观特征更新模块,减小因视角改变、目标移动导致特征剧烈变化而产生的影响,增强特征间的关联。提出二次关联方法,根据高低置信度检测结果的特点,使用不同的度量方式进行二次关联:第一次关联使用IoU距离融合外观特征作为关联的代价矩阵,第二次使用扩展IoU关联,缓解运动估计偏差、外观不可区分导致度量失效的问题;采用高斯回归算法,考虑运动信息,通过插值补偿漏检。在MOT17、MOT20数据集上进行测试,跟踪精度分别达到73.9%、64.2%。实验结果表明,该方法在跟踪精度上有明显优势,能够较好地适应复杂场景。 展开更多
关键词 多目标跟踪 CStrack 重识别 数据关联
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基于多帧聚类的紧凑型地波雷达海上目标航迹起始方法
15
作者 孙伟峰 刘秋爽 +1 位作者 李小彤 纪永刚 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期370-383,共14页
紧凑型地波雷达是专属经济区内海上船只目标监测预警的重要手段。由于其发射功率低、目标回波信噪比低,在对海上船只目标检测过程中较低的检测概率极易导致目标漏检,采用序贯类方法难以及时起始航迹。对此,本文通过分析杂波和目标的地... 紧凑型地波雷达是专属经济区内海上船只目标监测预警的重要手段。由于其发射功率低、目标回波信噪比低,在对海上船只目标检测过程中较低的检测概率极易导致目标漏检,采用序贯类方法难以及时起始航迹。对此,本文通过分析杂波和目标的地理位置以及径向速度随时间变化的特点,提出了一种基于多帧聚类的紧凑型地波雷达海上目标航迹起始方法。该方法利用目标和杂波在连续多帧内运动特征的差异,在具有噪声的基于密度的空间聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN)求解聚类ε邻域的过程中增加运动特征约束,将各船只目标在多帧内的点迹聚类为不同的簇,实现海上船只目标点迹与杂波点的区分,将簇内点迹按时间顺序顺次连接得到起始航迹。利用仿真与实测紧凑型地波雷达数据开展了航迹起始实验,结果表明,与逻辑法相比,本文方法得到的航迹起始时间平均提前了5.95 min,丢点率平均降低了12.68%,解决了海上弱目标航迹起始时间滞后的问题,适用于杂波区目标与雷达远端船只目标的航迹起始。 展开更多
关键词 紧凑型地波雷达 航迹起始 多帧聚类
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智能汽车轨迹跟踪多目标显式模型预测控制
16
作者 赵树恩 王盛 冷姚 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期784-794,815,共12页
针对现有智能汽车轨迹跟踪控制算法难以同时保证跟踪精确性、横向稳定性、舒适性以及控制实时性的问题,提出了一种基于多目标优化和显式模型预测控制理论的轨迹跟踪控制策略(MO-EMPC)。首先,建立考虑跟踪精确性、横向稳定性、舒适性的... 针对现有智能汽车轨迹跟踪控制算法难以同时保证跟踪精确性、横向稳定性、舒适性以及控制实时性的问题,提出了一种基于多目标优化和显式模型预测控制理论的轨迹跟踪控制策略(MO-EMPC)。首先,建立考虑跟踪精确性、横向稳定性、舒适性的多目标函数及约束。然后,针对传统MPC控制实时性低的问题,设计基于EMPC的多目标优化轨迹跟踪控制器,通过引入多参数二次规划(MPQP)理论,将反复在线优化求解过程转化为等价的分段仿射系统(PPWA),离线计算得到最优显式控制律以供实时控制调用,减少在线运算时间。最后,基于CarSim/Simlink联合仿真方法,将所设计控制器的轨迹跟踪多目标优化效果与MPC控制效果进行对比验证。研究结果表明,所提出的轨迹跟踪策略在保证良好的跟踪精度前提下,横向稳定性、舒适性方面的表现更优于MPC控制器,且算法在线运行速度提高56.63%。 展开更多
关键词 汽车工程 轨迹跟踪 多目标优化 智能车辆 显式模型预测控制
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考虑加载历史的小半径曲线桥梁梁轨相互作用分析 被引量:1
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作者 于向东 宋浩 敬海泉 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1079-1089,共11页
目前,大部分考虑加载历史的梁轨相互作用研究都集中在直线桥梁上,针对曲线桥梁,尤其是小半径曲线桥梁,梁轨相互作用的研究相对较少。采用理想弹塑性滞回阻力模型模拟扣件纵向阻力,运用有限元软件,建立以城东特大桥为研究对象的钢轨-桥梁... 目前,大部分考虑加载历史的梁轨相互作用研究都集中在直线桥梁上,针对曲线桥梁,尤其是小半径曲线桥梁,梁轨相互作用的研究相对较少。采用理想弹塑性滞回阻力模型模拟扣件纵向阻力,运用有限元软件,建立以城东特大桥为研究对象的钢轨-桥梁-墩台三维有限元空间力学计算模型,研究曲线半径对于梁轨相互作用的影响,探究了多荷载耦合作用、往复荷载作用以及循环荷载作用下考虑加载历史效应的曲线桥梁梁轨相互作用情况,并提出“拉力百分比”以及“压力百分比”的概念以便分析曲线半径对传统线性叠加法误差的影响。结果表明,曲线桥梁中梁轨纵、横向相互作用分别与曲线半径成正、反比,相关数据改变幅度与曲线半径成反比且当曲线半径超过800 m时基本收敛,此时可采用“以直代曲”的简化算法;曲线半径对于横向梁轨相互作用影响程度大于纵向,相较于挠曲、制动工况,伸缩工况受曲线半径影响更加显著;多荷载耦合作用下,采用传统线性叠加法相较于考虑加载历史更为保守且温度荷载起主要贡献;考虑加载历史时钢轨在往复荷载作用下会产生不可忽视的残余内力,且在循环荷载作用下将会产生收敛于第1次往复荷载下的残余内力,这是扣件纵向阻力的弹塑性滞回特性决定的;线性叠加法误差与曲线半径具有相关性,相较于挠曲、制动工况,伸缩工况下对其更为敏感。研究结果可为考虑加载历史下曲线桥梁结构设计提供参考。 展开更多
关键词 加载历史 曲线半径 无缝线路 梁轨相互作用 多荷载耦合 线性叠加法误差
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基于改进鲸鱼算法的多无人机协同欺骗干扰技术
18
作者 丁宸聪 叶紫晴 《电讯技术》 北大核心 2024年第1期67-73,共7页
多机协同对组网雷达系统进行航迹欺骗干扰属于大规模优化问题,往往需要利用群体智能算法优化无人机的飞行任务,然而采用传统群体智能算法优化时往往会出现收敛速度慢、求解精度低等问题。针对这一问题,对标准鲸鱼优化算法进行了改进,提... 多机协同对组网雷达系统进行航迹欺骗干扰属于大规模优化问题,往往需要利用群体智能算法优化无人机的飞行任务,然而采用传统群体智能算法优化时往往会出现收敛速度慢、求解精度低等问题。针对这一问题,对标准鲸鱼优化算法进行了改进,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的多无人机协同欺骗干扰技术。首先建立了多无人机协同欺骗干扰组网雷达的数学模型以及对应的优化函数,然后在标准鲸鱼优化算法的基础上引入了自适应惯性权值,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。仿真实验表明,固定无人机数量为9架时,利用改进鲸鱼、标准鲸鱼、粒子群、蚁群4种算法分别优化多机协同欺骗干扰模型,得出改进鲸鱼优化算法平均运行时间最短,迭代次数最少,同时优化产生的实际航迹与理论值误差最小;逐步增加无人机数量至20架,利用上述四种算法进行模型求解时得出改进鲸鱼优化算法在不同无人机架数的条件下产生的假目标航迹条数均优于其他3种算法。 展开更多
关键词 多无人机(multi-UAV)协同 航迹欺骗干扰 组网雷达 改进鲸鱼优化算法
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基于Bytetrack的多目标跟踪算法在斑马鱼毒性行为识别中的应用 被引量:1
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作者 赵海翔 崔鸿武 +4 位作者 黄桢铭 王磊 李皓 崔正国 曲克明 《渔业科学进展》 CSCD 北大核心 2024年第2期136-149,共14页
利用计算机视觉技术识别斑马鱼(Danio rerio)在不同污染物暴露下的行为变化是水质毒性评价的常用方法之一,但传统方法存在效率低、面对遮挡和复杂环境时性能差等缺陷。针对这些问题,本研究使用基于Bytetrack的多目标跟踪算法追踪斑马鱼... 利用计算机视觉技术识别斑马鱼(Danio rerio)在不同污染物暴露下的行为变化是水质毒性评价的常用方法之一,但传统方法存在效率低、面对遮挡和复杂环境时性能差等缺陷。针对这些问题,本研究使用基于Bytetrack的多目标跟踪算法追踪斑马鱼在4种污染物(Zn、Pb、Cr和苯酚)暴露2 h后的行为变化,对斑马鱼在4种浓度梯度中的平均速度、最大速度、最低速度、平均碰撞次数和行为轨迹等指标进行分析。结果显示,算法的追踪精度、漏检率和检测时间(每300帧)分别能达到90.26%、16.33%和0.19 min,检测时间和精度相比于传统目标检测方法有较大提升。同时,根据污染物不同,该方法能准确识别特定污染物环境中斑马鱼相应的运动状态及轨迹变化,可实现精确识别和实时响应,在鱼类毒性行为识别领域具有重要参考意义。 展开更多
关键词 计算机视觉 多目标跟踪 斑马鱼 行为分析
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基于YOLO目标检测算法的人群多目标识别跟踪方法
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作者 张四平 《智能计算机与应用》 2024年第1期152-155,共4页
目前对人群跟踪方法主要是建立跟踪模型,实现人群群体检查和跟踪,但是无法实现人群中多行人的识别和个体跟踪,造成人群跟踪与多目标识别存在效率低下和不准确。本文提出基于YOLO目标检测算法的人群多目标识别跟踪方法,通过对人群多目标... 目前对人群跟踪方法主要是建立跟踪模型,实现人群群体检查和跟踪,但是无法实现人群中多行人的识别和个体跟踪,造成人群跟踪与多目标识别存在效率低下和不准确。本文提出基于YOLO目标检测算法的人群多目标识别跟踪方法,通过对人群多目标的可见特征提取人群的行人轨迹和外观特征,实现人群多目标识别的跟踪。实验结果表明,该方法提高了人群多目标的识别效率,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 YOLO目标检测算法 人群多目标跟踪 识别方法
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