基于灰度级映射函数建模的多曝光高动态图像重建

为解决传统多曝光图像融合的实时性和动态场景鬼影消除问题,提出了基于灰度级映射函数建模的多曝光高动态图像重建算法。对任意大小的低动态范围（Low dynamic range,LDR）图像序列,仅需拟合与灰阶数目相同个数而不是与相机分辨率个数相同的视觉适应的S形曲线,利用最佳成像值判别方法直接融合,提高了算法的融合效率,能够达到实时性图像融合要求。对动态场景的融合,设计灰度级映射关系恢复理想状态的多曝光图像,利用差分法检测运动目标区域,作鬼影消除处理,融合得到一幅能够反映真实场景信息且不受鬼影影响的高动态范围图像。     

基于LoRa信号的行走距离和方向估计

行走追踪在真实场景中具有广泛应用,可以用于安防监控、老人看护、室内导航等场景.近年来,基于无线射频信号的非接触式行走追踪受到了研究人员的广泛关注,包括基于Wi-Fi信号、RFID信号等的行走追踪系统.然而,现有的行走追踪系统依然面临感知范围小、感知设备部署稠密等问题.在本文中,我们首次将用于物联网低功耗、远距离通信的LoRa技术应用到非接触式的大范围行走追踪中,显著地增加了行走追踪系统的感知距离.特别地,通过利用LoRa网关上配置的多天线,利用两根天线上接收信号的比,可以有效地消除噪声干扰以及收发不同步带来的误差,从而进一步提升了感知范围,然后利用计算切线向量相位变化的方法准确计算原始信号中动态分量的相位变化来在估计行走距离和方向.基于此,本文提出基于LoRa的非接触感知系统,可以在一段自然连续的行走活动中准确地判断人的动静状态并切割出行走片段,进而计算出行走的距离和方向,实现人的行走追踪.实验验证了系统计算行走距离和方向的准确性和实时性,其中距离计算的平均误差为3.8%,准确判断行走方向所需时间为0.7 s.     

基于UWB的室内定位系统研究

针对目前国内室内定位领域的需求,提出一种基于UWB的室内定位系统实现方案,充分利用UWB带宽大、定位精度高的优点,实现室内三维定位和追踪。系统通过TOA方法,测量UWB标签与多个UWB基站之间的距离,位置解析服务器通过串口读取测距信息。采用基于四UWB基站的三维空间定位算法,计算定位目标在室内三维空间的位置,并通过WiFi发送位置至用户手机端。手机端通过OpenGL ES加载三维室内地图,并动态接收从服务器端发送的定位目标位置,从而实现室内三维定位与追踪。系统测试表明,基于上述方案的室内定位系统具有较高的精度和实用性。     

基于核岭回归和粒子滤波的室内移动目标追踪算法研究

本文提出了一种基于核岭回归和粒子滤波的室内移动目标追踪算法,该算法在离线阶段采用核岭回归方法提取传感器之间的距离与RSSI(Received Signal Strength Indicator)信号值之间的非线性关系,从而训练出一种非线性回归距离模型;在线追踪阶段,利用非线性回归模型和粒子滤波算法实现室内移动目标的定位和追踪。本文在典型的室内办公环境下进行实验,并通过MATLAB对实测数据进行仿真。实验结果表明,相比WKNN算法和KF算法,本文所提出的算法能到达更好的定位精度,误差均值为1.2743 m。     

基于稀疏表示的CSI室内定位方法

室内精确定位具有重要的应用价值.由于GPS等系统在室内受到多种因素影响无法提供精确定位,如何精确定位室内环境位置成为研究和应用的热点.通过分析无线设备的信道状态信息（CSI）可以实现无需携带设备的精准室内定位方法,并应用于多种情形下的位置追踪和感知.为了解决无线信号多径效应和噪声干扰对室内精确定位的影响,提出了基于稀疏表示的CSI室内定位方法.利用CSI提供的频率分集和多天线提供的空间分集,有效地减轻了多径效应的影响.在此基础上,通过稀疏表示方法进行了一定程度上的指纹噪声消除,提高了算法的鲁棒性和抗噪能力;利用CSI灵敏的相位特征提高了定位准确度.采用路由器作为信号发射器,利用Linux 802.11n CSI-TOOL采集CSI信号,定制清华同方台式电脑和Intel 5300无线网卡驱动搭建实验环境.实验结果表明,该算法能够有效提高室内定位的准确度和精度,平均精度在0.5 m左右,准确度达到了91%.     

空间和频率分集联合的矿井无标签目标定位方法

传统的有源定位技术因井下环境复杂导致工作人员不便携带标签、作业途中丢失标签,在井下目标定位应用中受限,而现有的几何法、指纹法等无源定位技术因井下存在密集的多径干扰,导致定位精度低,不适合直接应用于井下。针对上述问题,提出了一种空间和频率分集联合的矿井无标签目标定位方法。该方法基于傅里叶域非均匀采样原理,通过对波数域中的目标回波信号进行傅里叶逆变换,恢复目标散射函数,实现目标定位;采用无源宽带谐波标签生成所需谐波信号,消除发射天线引入的基频干扰;利用谐波标签的空间多样性和谐波信号的频率多样性,融合多通道信息,实现空间和频率分集联合,解决采样信息不足导致的低定位精度问题;使用差分接收算法,消除下行链路多径干扰引起的相位误差,提高矿井无标签目标定位精度。仿真实验结果表明:该方法能够有效扩展波数域覆盖范围,抑制多径干扰,实现目标准确定位;在低信噪比条件下,定位精度可达分米级。     

基于核函数法及粒子滤波的煤矿井下定位算法研究

煤矿井下受限空间中,射频信号强度受到多径衰落、阴影效应及人为因素的影响,采用路径损耗模型的定位方法误差较大,提出了基于核函数法及粒子滤波的定位算法。该算法利用指纹匹配技术结合贝叶斯估计,基于核函数法构建模型,搜索训练数据中接近未知节点指纹特征的位置并加权得到初步观测坐标,最后利用粒子滤波将目标运动状态与观测值相融合,平滑位置突变以追踪移动轨迹。实验证明,对于静态目标定位,核函数法效果优于确定型匹配算法和高斯分布模型;对于动态目标定位,所提算法比基于Markov状态转移的算法定位结果更精准。     

基于CSI与SVM回归的室内定位方法

为研究室内定位技术在复杂环境中的应用,以楼梯和实验室为实验场景,提出了一种基于信道状态信息（CSI）与SVM回归的室内定位方法。该方法通过基于密度的空间聚类方法（DBSCAN）去除信号噪声,并用主成分分析法（PCA）提取贡献最大的指纹特征,同时降低CSI指纹的维度。通过SVM回归建立CSI指纹与目标位置之间的非线性关系,从而达到根据测得的CSI指纹估计目标位置的目的。实验结果表明,在多径效应较强的楼梯复杂环境中,该定位系统可以在90%以上的概率下达到1 m的定位精度,实验室环境中可以在82%的概率下达到0.8 m的定位精度, 这表明基于CSI与SVM回归的室内定位方法具有高效性和可行性。     

面向室内场景的主被动融合视觉定位系统

目的 视觉定位旨在利用易于获取的RGB图像对运动物体进行目标定位及姿态估计。室内场景中普遍存在的物体遮挡、弱纹理区域等干扰极易造成目标关键点的错误估计,严重影响了视觉定位的精度。针对这一问题,本文提出一种主被动融合的室内定位系统,结合固定视角和移动视角的方案优势,实现室内场景中运动目标的精准定位。方法 提出一种基于平面先验的物体位姿估计方法,在关键点检测的单目定位框架基础上,使用平面约束进行3自由度姿态优化,提升固定视角下室内平面中运动目标的定位稳定性。基于无损卡尔曼滤波算法设计了一套数据融合定位系统,将从固定视角得到的被动式定位结果与从移动视角得到的主动式定位结果进行融合,提升了运动目标的位姿估计结果的可靠性。结果 本文提出的主被动融合室内视觉定位系统在iGibson仿真数据集上的平均定位精度为2～3 cm,定位误差在10 cm内的准确率为99%;在真实场景中平均定位精度为3～4 cm,定位误差在10 cm内的准确率在90%以上,实现了cm级的定位精度。结论 提出的室内视觉定位系统融合了被动式和主动式定位方法的优势,能够以较低设备成本实现室内场景中高精度的目标定位结果,并在遮挡、目标...     

基于归一化编辑距离和谱聚类的轨迹模式学习方法

针对欧氏距离和Hausdorff距离等在描述目标运动轨迹差异性时度量不够准确的问题,提出一种基于归一化编辑距离和谱聚类的轨迹分布模式学习方法．首先对目标的运动轨迹进行矢量量化编码;然后采用归一化的编辑距离来度量轨迹编码序列之间的差异,得到归一化编辑距离矩阵;再通过该矩阵进行谱聚类来提取轨迹的分布模式;最后利用所提取的轨迹分布模式确定整条轨迹及其局部是否异常．通过仿真和真实场景的实验验证了该方法的有效性．     

基于超宽带技术的运动目标跟踪高精度定位系统设计

为克服运动目标不断变化导致跟踪定位精度较低的问题,设计基于超宽带技术的运动目标跟踪高精度定位系统;图像采集模块由FPGA单元、VGA显示单元、帧缓存单元以及图像采集单元构成,以此实现运动目标跟踪与定位中的图像采集,在超宽带技术模块中,设计超宽带运动目标定位所需的天线、定位基站、移动节点,完成超宽带动态组网,实现硬件系统的设计;基于硬件系统采集到的图像,实施图像灰度化处理、形态学滤波处理,以增强图像中有用的信息,设计TLD运动目标跟踪算法,随着运动目标开始运动,TLD模型会不断学习跟踪的运动目标,获取目标在距离、景深、角度等层面的改变,并不断学习、识别,达到良好的跟踪效果,基于超宽带技术设计运动目标动态定位算法,依据跟踪结果实现运动目标的高精度定位,完成软件系统的设计;实验测试结果表明,该系统在中、远距离目标跟踪与定位实验中跟踪错误率低于0.60%、2.4%,沿着S型运动时,路线弯折处的定位误差较低,与实验运动目标的飞行路线相贴合,具有良好的定位能力。     

利用指纹稀疏性的室内定位技术

室内无线网络信号强度在一定程度上表现了接收器与信号发射源的距离信息,因此在移动设备上不添加任何额外接收设备而利用无线网络信号进行室内定位是目前的一种主流技术。但由于无线网络信号容易受到复杂的室内环境干扰,基于无线网络信号的定位结果容易产生较大的误差。文章提出了一种基于无线网络信号构成的指纹室内定位技术,用传统的指纹室内定位技术结合稀疏表示方法,利用稀疏字典提取指纹中的主特征指纹从而分离大部分的指纹噪声,再利用分离后的指纹进行定位。实验结果表明,与传统算法相比,该算法可将定位精度提高约20%。     

基于AUPF的TDOA几何定位跟踪算法研究

使用无源时差（TDOA）定位技术确定无人机等小型辐射源目标的位置是当前研究的热点,针对时差定位算法较为复杂的实际情况,推导了时差双曲线的几何解,并提出了一种基于自适应无迹粒子滤波（AUPF）技术的移动目标定位跟踪方法。通过仿真对该方法在不同场景的应用效果进行了验证,进一步比较分析了算法的定位精度。结果表明,基于自适应无迹粒子滤波的时差几何定位跟踪算法可以在多种情况下较好地拟合出目标真实运动轨迹,实现对运动目标的定位跟踪,同时拥有更低的定位误差和更高的轨迹包容度,使用该方法可以显著提高对非合作移动辐射源目标的位置估计性能。     

一种基于信道状态信息的人员轨迹跟踪方法

针对在室内环境的轨迹跟踪过程中,通信开销较大和算法复杂度较高的问题,对一种基于CSI（channel state information）信号的人员轨迹跟踪方法进行研究。首先从CSI中提取代表目标位置（角度）概率的AOA（angle-of-arrival）频谱,通过MUSIC算法得到的多普勒频移与AOA频谱相结合来确定人员移动速度及位置;最后利用改进的三边定位质心算法确定人员位置、模拟人员移动轨迹,实现了对室内人员精准的跟踪定位。通过与其他算法以及不同人员移动速度的对比,仿真实验表明提出的人员追踪方法可以大幅度提高定位的精确性与稳定性。     

Multi-target indoor localization and tracking on video monitoring system in a wireless sensor network

The development of wireless sensor networks (WSNs) has greatly encouraged the use of sensors for multi-target tracking. The high efficiency detection and location monitoring are critical requirements for multi-target tracking in a WSN. In this paper, we present an indoor tracking model using IEEE 802.15.4 compliant radio frequency and video monitoring system to monitor targets in a special way. Our motivation is to manipulate the erratic or unstable received signal strength indicator (RSSI) signals to deliver the stable and precise position information in the indoor environment. We propose a localization algorithm based on statistical uncorrelated vectors and develop a smoothing algorithm to minimize the noise in RSSI values. We also present a solution combining the WSN with the Ethernet technology to decrease the RSSI interference by buildings. The developed system can realize the functions of multi-target detection and tracking, and specific target inquiries, alarms and monitoring. The system architecture, hardware and software organization, as well as the solutions for multiple targets tracking, RSSI interference and localization accuracy have been introduced in details.     

Automatic node selection and target tracking in wireless camera sensor networks

Aiming at fulfilling the wide-area video surveillance, this paper presents a cooperative multi-camera target tracking method for wireless camera sensor networks. In the proposed method, target detection is carried out by single-node processing based on background subtraction, whereas target tracking is performed by senor nodes cooperation based on automatic node selection. The main contributions of the proposed method are summarized as follows. First, each camera node uses an adaptive Gaussian mixture model to extract moving targets and an unscented Kalman filter to solve target tracking. Second, the correspondence between the targets in different camera views is established by homography transformation of target positions. Third, a confidence measure based on the size of the detected target blob and the estimate uncertainty of tracking is defined to achieve optimal node selection. Experimental results show that the proposed method can effectively select camera node to implement the accurate tracking in real scenes.     

一种基于卡尔曼滤波的超宽带室内定位算法

为了减小室内环境中障碍物对超宽带(UWB)传感器测距结果的影响,提出了一种基于卡尔曼滤波(KF)的超宽带室内定位算法.利用超宽带接收信号的信噪比区分视距和非视距环境,给出了超宽带传感器测距性能最小二乘标定模型,减小测距系统误差;判断相邻测距差分是否在阈值范围内,否则用卡尔曼滤波先验估计替代后验估计处理测距结果,由此减弱多径效应和非视距误差对测距的影响;用扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现室内定位.实验结果表明:算法在复杂室内环境中可达到亚米级的动态实时定位精度.     

一种有效的实时人群计数方法

对固定镜头下视频序列中运动人体的检测和跟踪方法进行研究,利用灰度图像差分双向投影信息检测人体目标,提出一种基于统计运动区域几何特征固定比例的分割算法,使用最近邻匹配方法对人体进行跟踪。完整地实现了一个有效的实时人群计数系统。大量室内和室外场景实验结果表明,该算法具有很好的实时性(每秒处理25帧~30帧且可并行处理4路视频)、对光照变化的鲁棒性以及对稀疏人群检测精度高等特点。