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1.
介绍了数据融合技术、自适应加权算法和D-S证据理论算法的原理,采用自适应加权算法和证据理论算法相结合的方法,提出了一种适用于环境监测的多传感器体系结构和二级融合模型,通过对饲养场室内多种传感器采集的数据信息进行融合,分析环境的变化,克服了对每个传感器采集的信息分别处理时的不确定性和不稳定性。试验结果表明,该方法提高了环境监测的准确度。 相似文献
2.
针对光伏充气膜温室自跟踪发电系统提出了一种加入天气预报信息的自适应变异粒子群神经网络的发电量预测算法.首先结合历史发电量数据和气象数据分析了影响光伏充气膜温室自跟踪发电系统发电量的主要因素,建立了加入天气预报的神经网络预测模型,并针对传统神经网络预测模型中基于梯度下降的BP算法收敛慢、易陷入局部最优、训练难收敛等问题,通过自适应变异粒子群算法改进了神经网络.该算法通过将变异环节引入粒子群优化算法,进行隔代进化找到局部最优解.实验结果表明所采用的自适应变异粒子群的神经网络预测算法的全局收敛性能得到了显著提高,能有效避免粒子群优化算法中的早熟收敛问题. 相似文献
3.
采用模拟退火算法,并融合了遗传算法的杂交和变异思想,对粒子群进行寻优运算,利用优化后的SA-PSO对BP神经网络权值和阈值进行优化.通过对拖拉机变速箱的齿轮故障进行诊断,结果表明,该方法解决了基本粒子群算法迭代速度慢容易陷入早熟问题;同时克服了传统BP算法容易陷入局部最小问题.与传统BP算法和Elman算法比较,在网络性能、收敛速度方面均优于前者,可以推广应用到其他故障模式和特征量之间具有非线性关系的故障诊断领域. 相似文献
4.
针对传统V-SLAM算法是在假设场景刚性不变的条件下进行建图,导致无法实现动态环境建图,以及传统算法无法克服因环境特征不明显或机器人被“绑架劫持”而导致场景跟丢的问题,提出一种在动态环境下同步定位与多地图构建(DE-SLAMM)算法。该算法首先引入一种多地图构建思想,当跟踪失败时会自适应生成一个新的局部地图,并在回环时将该地图与之前地图融合,解决算法跟丢后无法建图的问题。其次,结合深度学习和多视图几何技术实现对环境中的动态物体进行实时检测,并利用多帧融合技术对动态对象遮挡的部分进行背景修复,有效解决动态环境下跟踪建图问题。最后将该算法应用于实际场景进行测试,结果表明,相比经典的V-SLAM算法(ORB-SLAM2、ORBSLAMM和DynaSLAM),当发生跟踪丢失时,本文算法在很短时间内快速重建地图并实现继续跟踪和新地图融合,而ORB-SLAM2和DynaSLAM跟丢后进入重定位模式,无法继续建图;ORBSLAMM跟丢后虽然可以继续建图,但其建立的地图不能实现多地图融合,无法构建整体地图;进一步通过动态环境测试实验发现,只有本文算法可实现所有动态目标(先验和移动目标)的实时检测及背景... 相似文献
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6.
《农业装备与车辆工程》2015,(6)
人工智能技术的引入为智能车辆提供了汽车目标跟踪的功能。但是传统的匹配跟踪算法不能够很好地实现窗口尺寸自适应调节功能,从而导致目标偏离甚至跟丢的情况。为了克服这个缺点,提出了一种窗口尺寸自适应的汽车跟踪算法。这种算法结合了不变矩特征匹配与像素灰度匹配两种算法。在MATLAB平台上,对此种混合算法进行了仿真。结果表明,改进的算法能在提高汽车跟踪准确性与实时性的基础上,很好地适应跟踪窗口的尺寸变化。 相似文献
7.
针对核相关滤波跟踪算法(KCF)对特征敏感及无法跟踪尺度变化的问题,结合深度信息、色饱和度特征和角度梯度直方图特征,改进了自适应核相关跟踪算法以改善KCF算法的跟踪性能。实验表明,在视频跟踪中的响应速度和精确度都比原KCF算法更优。 相似文献
8.
对称结构Stewart机构位置正解的改进粒子群算法 总被引：6，自引：0，他引：6
根据杆长约束条件,建立了求6-DOF对称结构Stewart并联机器人机构位置正解的无约束优化模型.针对标准粒子群算法容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢等缺点,提出了一种基于差异度评价指标的改进粒子群算法--自适应变异粒子群算法.为克服随机算法不易求出并联机构全部位置正解的缺点,采用分层搜索自适应变异粒子群算法求并联机构位置正解中的优化问题.数值实例表明,对于对称结构Stewart并联机器人机构位置正解问题,改进粒子群算法能求出全部装配构型,且收敛速度较快、精度较高. 相似文献
9.
《农业装备与车辆工程》2021,(10)
最小二乘支持向量回归模型能有效地构建特征与刀具实时磨损间映射关系,但受限于自身参数的复杂性,无法获得最优模型性能,同时由于单个传感器的局限性,难以全面反映刀具磨损的多维信息。为进一步提升刀具磨损预测精度,提出一种基于多传感器信号融合并利用粒子群算法优化参数的最小二乘支持向量回归模型的刀具预测方法。通过对采集的传感器信号进行小波降噪,提取可用于反映刀具磨损的多域特征,并通过核主成分分析法对多域特征进行降维融合,采用经过粒子群算法优化参数的最小二乘支持向量回归模型构建融合后特征与刀具磨损的映射关系。通过公开数据集进行的实验,表明该模型具有较高的预测精度,验证了所提出预测方法的有效性。 相似文献
10.
为提高自主导航农业车辆导航路径的准确性和行驶作业的安全性,提出自主导航农业车辆的全景视觉多运动目标识别跟踪方案。该方案采用全景视觉进行无盲区的多运动障碍目标的检测,并解决了多运动目标跟踪中遮挡重叠的问题。首先系统将多目相机采集的图像拼接成全景图像,采用分段图像的改进核函数算法对运动目标进行快速自动检测跟踪;其次采用基于路径预测的粒子滤波算法进行多运动目标跟踪并解决遮挡重叠的问题。通过试验表明:采用改进的核函数目标快速跟踪算法,与传统核函数跟踪算法相比,减少系统内存消耗66.8%,加快运算速度35.63%;采用基于路径预测的粒子滤波多目标跟踪算法,在多运动目标遮挡重叠的情况下,平均提高运动目标跟踪成功率39.5个百分点,算法平均耗时0.78s。 相似文献