热轧厂MES物料管理系统开发与实现

热轧厂内的库存管理在生产中起到了重要的作用,通过合理的库存管理可以降低成本,提高效率。本文通过对热轧厂内进行MES物料管系统的研究,进行物料管理系统的功能分析,并且对板坯的入库和出库管理进行深入的分析,通过建立合适的模型和算法,实现物料管理的科学化。     

基于YOLO目标检测算法的人群多目标识别跟踪方法

目前对人群跟踪方法主要是建立跟踪模型,实现人群群体检查和跟踪,但是无法实现人群中多行人的识别和个体跟踪,造成人群跟踪与多目标识别存在效率低下和不准确。本文提出基于YOLO目标检测算法的人群多目标识别跟踪方法,通过对人群多目标的可见特征提取人群的行人轨迹和外观特征,实现人群多目标识别的跟踪。实验结果表明,该方法提高了人群多目标的识别效率,具有一定的实用性。     

舌控鼠标系统的算法研究

介绍通过视频实时采集图像和行为识别来实现舌控鼠标系统.首先利用Adaboost和Lucas-Kanade算法实现实时人脸的识别与跟踪,然后提出了脸部器官定位的算法.通过舌头的行为识别来控制鼠标系统.实验表明该系统能较好完成鼠标操作基本功能,具备实时性和稳定性.     

基于自适应提取和改进CAMSHIFT单目手势跟踪

为了解决复杂背景下手势提取与手势跟踪准确度受影响的问题,提出了一种基于自适应提取和改进CAMSHIFT(Continuously Adaptive Mean Shift)单目手势跟踪算法.该算法通过自适应手部提取方法识别手部完成对跟踪目标的初始化,以运动历史矩阵为掩模提取图像中的感兴趣区域,在该区域内使用CAMSHIFT算法跟踪目标,并通过傅里叶描述子对跟踪目标轮廓进行实时反馈,完成对动态手势的精确跟踪.该方法能够在手部经过肤色区域的情境中实现准确跟踪,与经典CAMSHIFT算法相比,跟踪正确率提高了80％,实现了复杂背景下动态手势的准确跟踪.     

动态背景下运动车辆的检测与跟踪研究

为实现对车载设备视频图像中车辆的识别和跟踪,针对图像中的运动目标和动态背景,提出了一种基于特征学习的目标检测和超像素跟踪算法.该算法首先对训练图像进行HOG特征提取,并利用AdaBoost算法得到强分类器.利用强分类器对采集的图像进行车辆检测,从而确定搜索区域.结合对搜索区域的超像素分割结果,采用均值漂移聚类算法实现车辆识别与跟踪.实验结果表明,该算法可以很好地实现视频序列中的车辆识别,提高了目标跟踪的实时性.     

自动仓储系统优化设计与实施

京唐公司钢后自动仓储系统的改进方案是通过业务加系统的模式,来解决对没有标签的热轧带钢物流跟踪问题的。优化方案通过装车信息记录、打印转储清单、停车信息确认、等环节,实现了套化到装车位的物料跟踪、跺位信息自动记录、跺位优化摆放,等功能。     

基于视频的运动目标检测与识别

为了对目标进行跟踪和识别,针对固定场景提出一种基于视频的运动目标检测和识别算法.该方法采用改进的混合高斯模型为动态背景更新方法,并结合梯度背景差分方法及Otsu's阈值分割法提取出运动目标,然后利用目标特征参数建立目标链,通过两条目标链间的目标特征匹配实现运动目标的快速跟踪与行为识别.该方法与传统方法相比具有更好的学习能力,提高了算法的场景适应性,从而有效地提高了运动目标检测的正确率和快速性.实验结果表明该方法具有良好的鲁棒性和自适应性.     

采用Mean-Shift算法的目标跟踪系统设计

为了提高对目标的精确识别和稳定跟踪,在深入分析研究Mean-Shift算法及跟踪原理的基础上,提出一种基于Mean-Shift算法的目标跟踪系统设计思想.通过对海上及陆上目标的实际跟踪验证,表明该设计能够有效地太除海浪散射等背景干扰,实现对目标的稳定跟踪,验证了在复杂背景下基于Mean-Shift算法的目标跟踪系统设计...     

红外多谱段小目标识别方法

随着红外诱饵技术的不断发展,对传统的小目标识别提出了新的挑战.通过对飞行目标和红外诱饵光谱特征的分析,利用红外多谱段图像对天空背景中具有伴飞诱饵干扰的小目标进行识别.提出了自适应阈值分割和能量相关滤波相结合的方法对图像进行预处理,再利用光谱角算法对疑似小目标进行识别,增加了目标识别的可靠性,降低了算法的复杂度.与传统的单波段目标识别跟踪算法不同,该算法从光谱特征差异性角度对目标进行识别,识别概率高,运算量小,为红外小目标识别提供了新的解决办法.     

基于几何特征的飞机部位识别跟踪算法

针对复杂天气情况下形状可辨的飞机,提出了一种对飞机部位的识别跟踪算法。该算法利用飞机的几何特征,通过数学形态学的原理,在存有噪声干扰的运动图像中简单快速有效地识别出所需目标的重要部位,自动获取其跟踪模板,通过相关匹配技术实现对飞机重要部位的稳定跟踪。给出了应用该算法的具体步骤,并通过实验证明了该算法的有效性。     

位移矢量一致下的多飞行器三维轨迹跟踪识别

合作靶标点三维轨迹的跟踪识别是实现室内环境中多飞行器位姿估计的关键,为此,提出了一种基于时空一致条件下的多目标三维轨迹跟踪识别算法。该方法包括运动轨迹跟踪与识别两部分,对于合作靶标点三维轨迹跟踪,提出了一种基于运动目标位移矢量一致的数据关联方法,该方法首先利用运动平滑性假设计算得到的数据关联概率值,结合匈牙利算法求解得到目标的数据关联关系,然后在贝叶斯滤波框架下实现合作靶标点的三维轨迹跟踪。对于合作靶标点的三维轨迹识别,又可以分为粗细两部分,利用运动轨迹Hankel矩阵的秩实现运动轨迹的粗识别,利用运动轨迹之间的Hausdorff距离实现运动轨迹的细识别,最终实现对每一个飞行器的轨迹识别与注册。实验结果表明,在三维测量手段为机器视觉,测量空间大小为2 m×2 m×2 m,提出的多目标跟踪算法的三维轨迹跟踪误差小于4 mm（3σ）时,轨迹识别正确率为100%。因此,所提出的算法可以有效地实现多飞行器上合作靶标点三维轨迹的跟踪识别。     

改进的毫米波雷达静态目标识别与跟踪方法

毫米波雷达在进行静态目标识别时存在目标丢失和信息缺失、识别效果较差的问题。采用一种基于机器学习算法的方法来实现静态物体识别与跟踪。选取雷达检测目标的相对速度和相对距离作为观测量,使用高斯隐马尔科夫模型学习毫米波雷达检测结果的标签数据,获取目标相对距离、相对速度和目标状态之间的非线性关系。结合高斯聚类方法与毫米波雷达数据实现对目标标签结果的预测,通过前向后向算法实现目标跟踪。结果表明,使用的模型能够在受试车车速达到30 m/s时,对140 m远处的静态目标实现良好的识别、预测和跟踪效果。     

利用自适应模糊推理PMHT算法的红外小目标跟踪与检测

提出了一种基于自适应模糊推理PMHT算法对红外序列图像的小目标进行跟踪和检测.对红外序列图像进行中值滤波、边缘提取、海天线识别与对消等预处理后,可以提取出若干个备选小目标,通过PMHT与模糊自适应相结合算法来实现对备选目标的跟踪和数据关联,最后,根据先验知识和检测条件实现小目标检测.算法通过模糊自适应来调整系统噪声方差,经过多次迭代,从而实现数据关联以及目标模型实时检测.另外,在多目标跟踪中存在目标重叠的现象,运用"记忆和填充"方法来解决多目标的合并和分裂问题,算法易于硬件实现.通过对实际的红外序列图像进行小目标检测,验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于多目标Camshift手势识别

基于单目视觉下的手势识别技术一般由手势建模、特征提取、手势匹配等几个关键技术构成。手势跟踪算法目前主流的是粒子滤波算法和Camshift算法。系统采用Camshift算法,将人手图像由RGB空间转换到HSV空间后,在HSV空间利用半自动预定义模板颜色对人手进行分割,并对其进行改进实现多目标跟踪,由于Camshift算法为半自动算法,在对手势进行跟踪前需对手势进行手动标定,系统采用了手势跟踪与手势识别技术结合的方法,改进了Camshift算法,解决了Camshift的半自动问题和实现多目标跟踪,实现双手的手势识别。     

孪生网络框架下融合显著性和干扰在线学习的航拍目标跟踪算法

针对一般跟踪算法不能很好地解决航拍视频下目标分辨率低、视场大、视角变化多等特殊难点,该文提出一种融合目标显著性和在线学习干扰因子的无人机(UAV)跟踪算法.通用模型预训练的深层特征无法有效地识别航拍目标,该文跟踪算法能根据反向传播梯度识别每个卷积滤波器的重要性来更好地选择目标显著性特征,以此凸显航拍目标特性.另外充分利用连续视频丰富的上下文信息,通过引导目标外观模型与当前帧尽可能相似地来在线学习动态目标的干扰因子,从而实现可靠的自适应匹配跟踪.实验证明:该算法在跟踪难点更多的UAV123数据集上跟踪成功率和准确率分别比孪生网络基准算法高5.3%和3.6%,同时速度达到平均28.7帧/s,基本满足航拍目标跟踪准确性和实时性需求.     

基于激光信息和射频识别的运动轨迹跟踪研究

为提高运动轨迹跟踪精度,设计了基于激光信息和射频识别的运动轨迹跟踪方法,首先将射频识别阅读器与激光传感器采集数据进行速度估算处理,并利用加权因子对激光传感器估算速度进行平滑处理,然后通过相似度对比方法匹配激光传感器与射频识别阅读器获取的运动目标速度,采用粒子滤波算法融合激光传感器与射频传感器获取的运动目标速度,通过粒子滤波的预测、更新与重采样三个阶段实现准确的运动目标轨迹跟踪,最后实验结果表明,该方法对目标的运动轨迹跟踪精确度高达99%。     

简评基于图像融合的目标识别和跟踪算法

传统的目标识别和跟踪算法都是基于单传感器图像的.随着多传感器图像融合技术的深入发展,其在目标识别和跟踪领域的应用也越来越广泛.评述了基于图像融合的目标识别与跟踪算法,包括融合预处理、融合识别和融合跟踪,说明了图像融合思想在目标识别与跟踪领域的优越性.     

基于综合推理的威胁代价动态评估

针对作战飞机突防过程中威胁代价评估问题提出综合推理方法,引入离散动态贝叶斯网络算法,构建威胁源自主识别网络模型,引入基于最大综合拦截概率的威胁代价评估算法,形成瞬时跟踪概率、连续跟踪概率、杀伤概率等的综合计算模型。通过仿真分析表明,该方法针对地面威胁源实现了自主分类识别和优化代价解算。     

基于ADSP-BF561的视频跟踪系统的研究与实现

设计了基于ADSP-BF561的视频跟踪系统,通过控制摄像机姿态实现对运动目标的自动识别和跟踪。系统采用三帧间差分法与图像分割相结合进行目标识别,利用卡尔曼滤波算法进行目标定位,辅以云台运动控制算法完成目标跟踪。经室内测试,该系统能对运动目标进行有效识别与跟踪,且具有一定的实时性及稳定性。     

视频监控中自适应控制系统的实现

本文介绍了视频监控中动态目标的红外亚成像跟踪与识别算法以及用DSP使其实现的方法,包括了总体设计思想和一些具体的设计流程.借助控制理论,通过自适应控制,动态调整摄像头的方位和角度,以适时捕捉有价值的目标.