一种新的基于椭圆模型的鲁棒估计方法

提出一种在数字图像中估计椭圆模型参数的鲁棒方法.该方法采用自下而上的思路,结合RANSAC(Random sample consensus)算法,先将图像中的样本分割成具有类内结构相似性的子类群,再依据类间拟合相似性将子类合并,最后在完成聚合的类中估计出模型参数.该方法的优势在于无约束性,不需要先验条件,可以在模型的数量、尺度等信息未知的情况下进行参数估计,并有效抑制离群数据影响.实验结果表明,该方法估计精度较高,鲁棒性能良好.     

视频序列中基于头肩分割的人体位姿估计算法

当前常用3维重构的方法表示和计算视频中的人体位姿,但由于这些方法通常需要多个摄像头,不仅限制条件多,且计算复杂度高,为此,提出了一种基于头肩分割的人体位姿估计算法。该算法首先对视频中的人体进行头肩定位;然后利用人体头部的平面成像特点计算头部位姿,同时利用人体肩部的轮廓变化特点计算躯干位姿;最后结合头部和躯干的位姿估计运动中的人体位姿。实验结果证明,该算法是有效和优越的。     

基于轮廓图像空频域特征的人体姿态分层识别算法

人体姿态识别是当前自动视频理解技术的研究热点,其难点在于在实际应用中很难同时保障准确度、鲁棒性和实时性.当前基于二维图像的主流算法中,一类为基于高层人体结构的信息,其准确度高,但实时性较差;另一类为基于低层图像信息,算法简单,但其准确度较低.针对该问题,文中提出一种人体姿态建模和识别算法.该算法首先采用高斯混合模型快速提取运动目标和归一化轮廓图像,然后利用人体轮廓参数构建一组12维特征向量,建立人体姿态模型,最后通过分层识别方法实现对人体姿态的认知.该算法可以有效地识别人体姿态,计算复杂度较低,对存在干扰的图像具有较好的识别效果.基于标准视频库的实验结果验证了方法的有效性,与链码标记算法的对比实验验证了方法的优越性.     

基于椭圆区域协方差描述子和卡尔曼粒子滤波的鲁棒视觉跟踪方法

针对传统的或概率性的协方差跟踪中采用的矩形区域协方差描述子不能精确反映目标的非刚性形变的问题,提出椭圆区域协方差描述子,将各种不同类型的特征融入统一的模型中,实现了基于多特征的目标跟踪,并将其与卡尔曼粒子滤波相结合,提出一种鲁棒的视觉目标跟踪方法.实验结果表明,该方法对光线变化、噪声干扰、部分和完全遮挡、目标的尺度和角度的变化以及目标的快速运动都具有较好的鲁棒性.     

基于Vmin-EKF的动力锂电池组SOC估计

动力电池组的荷电状态(SOC)是电动汽车能量控制的重要参数.针对串联锂电池组的SOC估计问题,建立电池组的Vmin状态空间模型,电池组内单体电池负载电压的最小值Vmin和电池组的SOC分别作为模型的观测变量和状态变量.应用扩展卡尔曼滤波算法,实现对SOC的动态估计.对模拟电动汽车的实际工况进行电池组放电实验,结果表明,该方法能实时准确地估计电池组SOC.     

磁场控制下的电子自旋量子系统参数辨识

了解量子控制系统的性能参数是设计精确控制器的基础. 为解决这一问题, 本文基于量子过程层析, 提出了辨识量子控制系统参数的方法, 设计了以电子自旋磁场控制系统为对象的具体实验方案, 并利用计算机仿真技术对其进行了模拟. 仿真结果表明, 辨识得到的量子控制系统参数与理论值较为吻合, 达到了预定的准确度指标. 结合理论分析和仿真结果可知, 利用量子过程层析可以有效实现量子控制系统的参数辨识.     

基于灰色定性理论的移动机器人地图创建

针对移动机器人自主导航地图创建中超声波信息存在不确定性的问题,提出一种新的基于灰色定性理论的超声波信息解释和融合的方法,并用于处理超声波传感器信息和移动机器人创建环境地图．首先,引入概率灰数对超声波信息的不确定性进行描述,以获得栅格单元和传感器的概率灰数模型;然后,设计超声波传感器新旧信息的融合方法,从而得到环境地图的整体表示;最后通过地图创建仿真实验结果表明了这种方法具有良好的鲁棒性和准确度．     

重整移动床反应器实时动态建模与仿真

本文根据实时仿真和在线优化控制的需要，针对宽馏份连续重整反应器，提出了兼顾“模型的精确性”与“方法的有效性”的一地象数学模型的建立方法，并给出了模型运行的结果。     

量子控制实验研究进展

量子控制论是一门以研究微观世界系统量子态的控制问题为主要内容的新兴边缘学科．与经典控制论有着显著区别，实验方法是目前研究量子控制最直接有效的主要方法．本文系统全面地介绍了量子控制实验研究现状，并对其未来发展进行了展望．     

基于局域网的分布式过程训练仿真支撑系统

本文着先分析了计算机仿真培训系统的现状,为适应现代教育变革的需要,提出了基于局域网的分布式过程训练仿真支系统的设计思想,着重论述了支系统的系统结构和实现技术,并就该系统的应用情况作了全面的介绍。