基于特征点匹配和广义Hough变换的扩展目标跟踪方法

针对扩展目标在跟踪过程中存在的因旋转、尺度变化和目标部分区域离开视场时引起的漂移等问题,提出了一种在特征点匹配的基础上结合广义Hough变换的扩展目标跟踪方法。采用ORB特征处理相邻两帧图像,得到初始匹配特征点,然后再用随机采样一致处理筛选出匹配正确率高的特征点作为基础特征点,利用这些基础特征点进行广义Hough变换,提取出一个相对位置固定的跟踪点对目标进行跟踪。实验表明,该方法具有能保持跟踪点的相对位置固定的特性。

基于图像EKF跟踪的水下激光通信APT方法

针对水下激光通信的自动对准问题,提出了一种基于图像扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)跟踪的APT方法。通过水下相机获取激光光斑图像,利用Canny算子和Hough圆变换对激光光斑实现精确定位。根据相机标定原理建立APT对准的像素坐标转换模型,利用目标定位数据的滤波处理获取较为稳定的水下激光通信对准效果。水下实际测试结果证明,所提方法可以提高目标对准的速度和准确性,适用于近距离水下激光通信领域。

基于相关性函数的多站微动特征分析与提取

针对多站雷达精度跨度大、难以有效进行融合识别的问题,提出了基于相关性函数的多站加权融合方法。首先建立了弹道目标滑动散射模型,通过时延相乘重构回波,并利用扩展Hough变换提取出距离像的曲线参数,从而建立方程组以求取微动信息。然后利用相关性函数对各雷达的支持度进行分析,最终对支持度高的观测数据进行融合识别。仿真结果表明该方法计算简单,能有效提高微动参数的估计精度,客观地反映各部雷达的可靠度。

一种基于双曲线模型的车道线检测算法

针对目前车道线检测算法识别率不高、弯道检测不准确的问题,提出了一种基于双曲线模型的车道线检测算法.算法首先运用Canny算子对道路边缘进行检测;采用Hough变换提取道路边界点,并使用扩展的Kalman滤波进行预测跟踪来减小道路扫描范围;最后通过左右车道边界参数与双曲线模型参数进行匹配,利用最小二乘法来求解模型参数,完成车道边界重建.实验结果表明,该算法的准确率达到93.4%,每帧图像的处理速度为87.4ms,有效克服抛物线模型和直线模型在直道与弯道连接处不连续的问题,而且在车道线模糊、对比度较低的情况下也能快速准确的识别出车道线.

一种在图象中检测网格直线的新方法

设计了一个扩展Robert算子,该算子能够在有噪声的情形下对图象中各种宽度的线条进行检测。当使用Hough变换确定直线的参数时,首先只用Hough变换检测第一条最为显著的直线,随后去掉该条直线及其附近的点,然后再次对图象进行Hough变换,并重复此过程,直到找到所有直线或者Hough变换后参数平面上的值都小于某个阈值为止。使用此改进后的Hough变换能够准确地检测到图象中构成网格的直线的参数。给出了具体的检测例子。

基于扩展贝塞尔拟合模型的连续波穿墙雷达目标定位算法

本文提出了一种基于改进Hough变换频率拟合技术的目标定位算法,通过动态调整两个形状参数构造扩展贝塞尔频率拟合模型,利用拟合的曲线解调回波信号完成对多个目标分量的分离,并结合多普勒处理方法合成目标运动轨迹,实现对目标的实时定位。针对拟合模型构建过程中关于多维参数搜索运算大的问题,依据两个参数之间相对独立的特性,采用线性搜索来代替传统的多维搜索,大大降低运算复杂度,优化目标探测的实时性。仿真和实验结果表明,在多人体目标的跟踪定位场景下,该算法有效地抑制了频率模糊,进一步提高了目标运动轨迹复杂多变时的适用性,在多目标定位、跟踪的应用中具有优越性。

基于Harris角点与广义霍夫变换的扩展目标稳定跟踪算法

针对基于广义霍夫变换类的扩展目标跟踪算法在跟踪时要求提取出准确的边缘轮廓,及冗余的边缘点导致算法的速度下降等问题,提出一种结合Harris角点与广义霍夫变换的扩展目标跟踪算法。首先,在当前帧提取目标的Harris角点并计算每个角点的梯度角;然后,建立当前帧跟踪点与Harris角点的R-table表,R-table表建立了跟踪点与角点的空间位置关系;最后,在下一帧来临时,通过提取的Harris角点与上一帧建立R-table表就可以计算出该帧的跟踪点坐标。实验结果表明,提出的算法在速度上能够达到10fps,比前者快了一个数量级且能够一定程度适应目标在运动过程中出现的尺度和旋转等变化。

基于激光雷达的自适应卡尔曼滤波定位研究

针对室内轮式移动机器人定位传感器信息单一性与误差的随机性,提出一种基于激光雷达测量噪声自适应的扩展卡尔曼滤波算法用于轮式移动机器人的定位研究,以提高定位精度。首先,通过机器人的运动特征建立运动学模型,再采用霍夫变换将激光雷达扫描信息进行直线特征的提取;其次,以扩展卡尔曼滤波将信息进行融合;最后,计算残差信息,结合模糊推理系统得到坐标比例调节系数以及角度比例调节系数用于滤波器测量噪声的实时修正。通过实验验证了该算法的可靠性。

临近空间伴有尾流高超声速目标检测定位算法

临近空间高超声速目标由于尾迹的产生使雷达散射截面积(RCS)存在突增现象。为解决在此状态下的目标检测及本体定位问题,首先,提出圆台模型模拟尾迹多散射点分布范围,采用密度峰值聚类筛选本体及尾迹量测点;然后,采用修正Hough变换筛选目标航迹,根据运动目标坐标间的数学关系进行本体定位;最后,输出结果。仿真结果显示:算法对2个不同尾迹长度的目标均保持近90%的检测概率,对2个目标全部检测的概率具有近80%的检测概率,且检测概率不随RCS差、尾迹长度和信杂比的变化而产生较大变化,具有一定的应用前景。