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针对复杂红外背景下单一跟踪算法难以准确定位运动目标的问题,提出了基于尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF,scale unscented Kalman filter)与尺度不变特征变换(SIFT,scale invariant featuretransform)相结合的红外运动目标跟踪方法。首先,通过SUKF算法对状态空间进行滤波估计,确定运动目标的初步位置,并以此建立局部SIFT特征检测域。其次,SIFT算法在该局部检测域内对运动目标进行特征提取与匹配,最终实现对目标的准确定位;同时,利用定位结果更新并校正SUKF的状态模型。实验结果表明,本文提出的基于SUKF-SIFT的跟踪策略与相关算法相比,体现出较好的跟踪效果与实时性能。 相似文献
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针对传统Mean-Shift目标跟踪算法在进行物体跟踪时核函数带宽不能实时更新的问题,提出了一种基于比较中心加权直方图与边缘加权直方图的巴氏相似度的带宽自适应算法。首先,手动选取需要跟踪的目标,计算目标模板的中心加权直方图与边缘加权直方图以及二者的巴氏相似度HistDist1;然后,在当前帧通过Mean-Shift迭代找到目标的中心,并计算出候选模板的边缘加权直方图以及目标模板中心加权直方图与候选模板边缘加权直方图的巴氏相似度HistDist2;最后,在设定范围内比较巴氏相似度HistDist1与HistDist2的大小,得到目标的尺寸变化情况。试验结果表明,该算法可以适应尺寸发生变化的目标跟踪,实现了核函数带宽的自适应。 相似文献
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提出了一种新的基于神经网络的FIR线性相位数字滤波器的自适应优化设计方法。根据4型FIR滤波器的幅频响应特性，构造出一个相应的神经网络模型，并建立了FIR线性相位数字滤波器的神经网络算法，该算法通过训练神经网络权值，使设计的数字滤波器与希望得到的FIR线性相位滤波器的幅频响应之间的误差平方和最小化，从而获得FIR线性相位数字滤波器的脉冲响应．提出并证明了该算法的收敛定理，给出了FIR高阶多通带滤波器自适应优化设计实例、计算机仿真结果表明，该算法计算精度高，收敛速度快；用该算法设计的高阶多通带滤波器，其幅频响应的阻带衰减很大，而通带波动很小。 相似文献
5.
针对自适应调整采样间隔的傅氏测频算法的不足，提出了基于迭代技术的自适应频率跟踪算法。该算法通过实时调整傅氏滤波系数来实现跟踪测量。计算机仿真结果表明，本算法能较好地跟踪系统频率的变化，能够同时对多路信号进行频率的跟踪测量。 相似文献
6.
针对传感器网络用于数字航道观测时从区域观测到目标跟踪转变的情形,提出一种适应观测场景变化的休眠调度算法.与已有的只考虑区域观测的休眠调度算法不同的是,提出的算法能够让节点感知目标的出现并且自适应地转换状态.仿真结果表明,适应场景变化的休眠调度算法能够在观测场景发生变化时,让更多的冗余节点休眠,从而延长了网络生命周期. 相似文献
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为了更加准确地判断环境是否发生变化并快速追踪动态多目标规划问题(dynamic multi-objective optimization problem, DMOP)当前时刻的Pareto前沿,提出了一种基于数据流的Kolmogorov-Smirnov(K-S)变化检测的动态多目标规划(DSK-SDMOP)算法。该算法以NSGA-Ⅱ为基础,通过数据流建立2个时刻的检验窗口,再利用K-S检验基于数据流的Pareto最优前沿是否发生变化,检测2个窗口的数据是否服从同一分布来判断环境是否发生变化,并就环境变化的剧烈程度实行相应的应答机制,以提高对环境的适应程度。利用基于数据流的K-S检测方法,对环境变化不会过于敏感,而且不用提前假设对应目标值的分布,易于操作。通过5个动态多目标规划标准测试函数对该算法进行测试,并和现有的2种算法进行对比分析,结果表明该算法处理动态多目标规划问题具有良好的性能。 相似文献
8.
针对变步长LMS自适应滤波算法在输入信号高度相关时,收敛速度下降导致性能下降的问题,提出了一种改进的解相关LMS自适应算法,该算法引入解相关原理和归一化处理,用输入向量的正交分量来更新滤波器权系数,有效加快了算法的收敛速度,且稳态误差小,使得算法在有色输入和大范围的动态输入下都能保持良好性能. 相似文献
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针对摄像机静止的情况,提出了一种可运用于实时监控中的运动目标检测与跟踪的方法．采用更新函数实现背景实时更新,通过差分算法检测运动目标．在跟踪模块中,提出建立帧间目标“关系矩阵”实现多个运动目标匹配,并采用卡尔曼滤波器预测目标参数,在运动目标相互遮挡的情况下,根据预测参数跟踪目标,获得目标轨迹．通过多个图像序列测试,算法具有良好的实时性和适应环境变化的能力． 相似文献
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提出了一种针对农产品图像的改进数学形态学滤波算法(improved mathematical morphology filtering algorithm,IMMFA)。该算法首先在充分结合数学形态学开启-闭合,闭合-开启滤波器特点的基础上,引入了图像加权融合机制,构建了一种新型基于加权融合的数学形态学滤波器。然后,针对噪声的随机特性,设计出3类不同尺度的"棱形"结构元素,以实现对噪声的多尺度梯次滤波。最后,引入噪声判别机制融入了图像灰度值因素,通过对图像中噪声强度进行判别,根据判别结果来自适应选择参与滤波的数学形态学结构元素尺寸并对滤波后图像采用自适应同态滤波进行对比度增强处理,一方面在有效滤除噪声的同时尽量保持图像边缘的连续性,另一方面避免图像被"过滤波",提高滤波后图像视觉效果。理论和试验分析结果表明,该算法的性能较优,这说明这一改进思路对于农产品图像的处理具有一定的效果。 相似文献
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基于混合高斯模型融合背景减差的猪只运动跟踪 总被引：1，自引：0，他引：1
由于猪是非刚性目标且猪场情况复杂多变,利用混合高斯模型自适应背景建模强的特点,对猪进行目标提取与跟踪。由于猪目标会长时间静止,导致融入背景后无法检测,本研究采用背景减差法在一定程度上予以补偿,使静止的猪目标不会跟踪丢失,之后在HSV颜色空间下,利用其对光照不敏感的特点对检测出的猪目标进行阴影消除,以提高跟踪精度。最后,在猪耳设定颜色标记并利用满水填充法,解决多个猪目标交错及相互靠近后分离运动时产生的跟踪错误和丢失跟踪目标的问题。经对比经典Cam-Shift跟踪算法,本方法跟踪效果良好,精度较高,为生猪健康研究提供了重要依据。 相似文献
12.
基于CenterNet搭配优化DeepSORT算法的断奶仔猪目标跟踪方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《南京农业大学学报》2021,(5)
[目的]断奶仔猪是生猪养殖业中的重点关注对象,群养环境下的仔猪精准跟踪是分析仔猪个体行为、监测仔猪个体健康的基础。本文提出1种基于深度学习的断奶仔猪目标跟踪方法。[方法]利用基于中心点的CenterNet检测算法设计断奶仔猪目标检测模型,对DeepSORT算法的检测部分进行优化;训练优化跟踪过程中提取仔猪目标外观特征的模型,结合卡尔曼滤波和匈牙利匹配算法,改进重识别环节,实现具有深度关联度量的断奶仔猪目标实时检测与跟踪。[结果]算法测试结果表明,断奶仔猪目标检测模型的平均精度均值和召回率分别为99.0%和78.6%,多目标跟踪精度MOTA和MOTP指标分别为96.8%和81.8%。[结论]本文所提方法改善了因断奶仔猪外表高度相似性以及黏连遮挡情况导致跟踪困难的问题,可在群养环境中精准跟踪断奶仔猪个体,算法为后续仔猪个体行为分析研究提供技术支撑。 相似文献
13.
针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪. 相似文献
14.
为提高液压伺服系统力跟踪控制性能,针对不同环境模型及变期望力条件下,液压伺服系统末端位置力跟踪存在稳态误差及动态特性差问题,提出一种复合粒子群自适应阻抗控制策略。在建立液压伺服系统数学模型和阻抗模型基础上,根据环境刚度及力偏差,采用模糊算法确定阻抗参数范围,结合莱维飞行粒子群快速通过局部与全局搜索确定不同环境刚度下的阻抗参数,采用三次样条插值拟合阻抗参数随环境刚度变化方程;分析末端位置力跟踪稳态误差原因及并建立数学模型,根据末端位置力及当前末端位置,利用自适应算法估计环境刚度与环境位置,对期望位置补偿并选择阻抗参数。通过Matlab-Adams虚拟样机仿真,验证复合粒子群自适应阻抗算法对液压伺服系统力跟踪有效性。二连杆串联机构台架试验结果表明,采用复合粒子群自适应阻抗策略液压伺服系统力跟踪控制,末端位置稳态误差范围0~1,在期望力发生变化时,力跟踪动态性能良好。研究为液压伺服驱动足式农业移动平台及大型农业采摘机械臂末端位置力控制设计提供参考。 相似文献
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卡尔曼滤波是高斯噪声无线传感网中最常用的目标追踪技术之一。由于无线传感网常被随机部署在一些复杂的环境,所以节点之间的通信会出现丢包的现象。对于传统的卡尔曼滤波器而言,丢包会大幅降低其目标追踪的精度和鲁棒性。针对这个问题,将描述丢包的Bernoulli过程模型融合进容积卡尔曼滤波器,提出了一种抗丢包的无线传感网目标跟踪算法。仿真结果表明:在不同的丢包率下新提出的算法比现有的卡尔曼滤波目标跟踪算法的精确性和鲁棒性都要好。 相似文献
16.
为实现穴盘甘蓝的智能化管理,针对穴盘甘蓝病害识别存在的光照不均匀、对比度低和待检测目标小等问题,研究了基于深度学习的穴盘甘蓝病害检测算法。该算法结合通道空间注意力机制模块,在特征提取模块对特征信息进行重标定,引导模型关注病害区域特征,抑制背景噪声,降低模型漏检率。并采用自适应多尺度特征融合算法提取穴盘甘蓝病害多尺度特征,充分利用不同尺度特征的语义信息提升小目标的检测精确率。由于算法的检测框定位不准确,在回归损失函数中添加了重叠面积损失、中心点距离损失和宽高损失,对回归任务进行了优化,提高穴盘甘蓝病害预测框定位精度;同时引入变焦损失函数作为分类损失函数,利用权重缩放因子缓解模型训练过程中相似病害类间差距小的问题。结果表明,研究算法对穴盘甘蓝炭疽病、细菌性黑斑病、褐斑病、黑腐病的检测平均精确率分别为97.59%、99.70%、98.69%和97.64%;其平均精度均值达到98.41%,与YOLOX、Faster R-CNN、YOLOv3、SSD、CenterNet算法相比,分别提高了4.96、12.86、18.19、4.71、10.69百分点。 相似文献
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提出了一种基于神经网络与ＰＩＤ控制相结合的机器人自适应控制系统。为加快神经网络的学习过程，研究了有效的启发式学习算法。以二关节机器人为对象仿真表明，该控制系统能使机器人跟踪希望轨迹，其系统响应跟踪精度及鲁棒性优于常规的控制策略。 相似文献
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《山西农业大学学报(自然科学版)》2017,(9)
[目的]随着我国现代化精细农业的快速发展,应用于农业的GPS定位精度要求日益提高,由于多径信号的不确定性,传统跟踪环路不能准确估计多径信号参数,也不能有效抑制多径干扰。[方法]因此,本文利用多径信号估计与消除技术抑制多径干扰,在跟踪环中引入自适应滤波器估计多径信号参数,准确计算码延迟和幅度衰减。[结果]构建多径信号抑制模块消除多径干扰,可获得直达信号的码延迟和载波相位。试验分析表明,本文提出的多径干扰抑制算法能够准确估计多径信号参数,有效抑制多径干扰。[结论]改进后的GPS接收机可以增强卫星定位精度,满足现代化农业提出的科学种田、精确管理的定位需求。 相似文献
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依据植物图像中不同目标的区域特征,应用多水平集分割算法分割植物图像.该算法能够将植物的花朵、叶片以及背景有效地分割开.与基于聚类的多尺度Ncut算法的分割效果进行比较,多水平集方法在分割效果上优于多尺度Ncut算法. 相似文献