简介：大视角图像匹配算法的鲁棒性与实时性直接影响飞行器对远距离目标定位的性能。针对目前仿射不变图像匹配算法实时性较差的问题,提出一种惯性信息辅助的快速大视角图像匹配方法。该方法对现有的快速图像匹配算法进行改进,避免了构建高斯金字塔,提高了算法效率。然后利用机载惯性导航信息求解实时图与参考图之间的单应性矩阵,并对实时图进行模拟视角变换以此减小图像间视角差异,克服了现有的大视角图像匹配算法盲目多次的匹配计算,实现了大视角图像的快速匹配。实验结果表明,惯性信息辅助的大视角图像匹配算法与现有的快速仿射不变性匹配算法相比,匹配效率提高了至少2倍。

简介：针对单一图像源下目标跟踪精度不高的问题，利用跟踪状态下的目标存在于可见光与红外图像中的特征对连续自适应均值移动跟踪算法做出改进。首先选取可见光图像的“颜色梯度背投影”作为改进的目标模型，选取红外图像的“灰度梯度背投影”作为改进的目标模型；然后根据可见光序列图像和红外序列图像各自进行连续自适应均值移动跟踪算法得到的对应的口‘系数判定两种图像跟踪的效果，对两种图像的权重进行自适应调整，得到这两种图像的特征级融合图像和跟踪结果。实验结果表明，对于320像素×240像素的可见光和红外图像，基于可见光与红外图像特征融合的目标跟踪算法在复杂背景下能够较准确的跟踪目标，目标跟踪精度为0．5像素，跟踪速度为30～32ms／帧。

简介：针对当前行人运动特征监测方案中存在运动信息种类单一、特征提取不完善、识别算法复杂且需要依赖专业检测设备等问题,提出基于智能移动端内置惯性传感器的行人运动特征自动辨识方案,为运动特征识别提供准确多样的运动信息。采集移动端MEMS加速度计输出信息后,分别提取加速度数据的三种时域及频域特征后,通过训练最邻近规则分类器实现行人行走、跑步和上下楼梯运动模式的自动识别。不同年龄不同身高的男女性运动特征提取实验结果表明,基于最邻近规则的移动端行人运动特征辨识方法对4种日常活动的平均查准率和查全率分别达到88.7%和90.3%,对提高微惯性行人导航系统普适性具有促进作用。

简介：采用Born近似的Maxwell方程组积分解形式较少应用于气动光学数值计算,其困难在于对该方程组的离散化数值计算.而结合GCV-FFT（GeneralizedconvolutionbyfastFouriertransform）方法,在自由空间传播的Rayleigh-Sommerfeld衍射方程数值计算可以达到比较高的精度.通过对Green函数及采样系数的修正,积分方法可以用于气动光学现象的数值模拟.通过在超声速湍流边界层中光束传输的数值计算,可以看到一些气动光学效应,如光束偏移破碎等,可以用修正GCV-FFT＋数值积分的方法得到良好的模拟.现有的方法可以给出更接近物理本质的定量结果.

简介：为了实现GPS信号缺失下的移动机器人自主导航,解决传统粒子滤波中的粒子退化以及粒子贫乏引起的移动机器人定位和导航精度下降问题,提出了基于小生境理论的启发式蝙蝠优化粒子滤波的同时定位与地图构建算法。首先,在启发式蝙蝠优化算法的速度和位置更新过程中,引入惯性权重,加快了算法寻优精度,提高了收敛速度;然后,利用小生境理论进一步优化启发式蝙蝠算法,利用排挤机制和惩罚函数,有效地保证了种群的多样性,提高了算法的全局寻优能力;最后,将基于小生境理论的启发式蝙蝠优化算法用于传统粒子滤波采样中,使得粒子能够智能、快速地向高似然区域运动,同时提高了传统粒子滤波算法的全局寻优能力和寻优精度。实验结果表明：该算法显著提高了移动机器人导航和定位的精度和实时性。