面向视频监控的人体跟踪研究与实现

视频监控中的人体跟踪主要应用于客流统计和区域入侵检测等多个方面。为解决视频监控中人体跟踪实时性要求高和背景对人体跟踪影响大的问题。本文提出了一种面向视频监控的人体跟踪方法,首先利用卡尔曼滤波对人体运动的趋势进行预测,在预测位置的附近利用meanshift算法对人体进行定位,其次再利用卡尔曼滤波对人体位置进行纠正。实验结果表明,本文提出的改进算法相比于meanshift算法,能较好地克服因人体形状不规则造成的背景干扰影响,在人体跟踪的准确性和鲁棒性上都有一定的提高。     

心电信号抑噪算法的研究

基于卡尔曼滤波和平滑滤波相融合的方式,获得滤除工频干扰和肌电干扰的解决方案。平滑滤波主要滤除工频干扰,将平滑滤波后的心电信号以自回归模型的方式进行心电信号建模,并且导入卡尔曼滤波的状态方程和观测方程,完成卡尔曼滤波,可以有效地滤除肌电干扰。根据仿真实验的结果,基本实现从心电信号中滤除工频干扰和肌电干扰。     

HEO星座对助推段目标的探测和跟踪能力研究

依据天基红外高轨系统的特点和任务,分析了大椭圆极地轨道红外卫星系统的对地覆盖和监视性能,建立了大椭圆轨道系统的跟踪定位算法。为提高系统的跟踪性能,对视线交会定位原理所得到的结果作了进一步的卡尔曼滤波处理,进而获得了目标速度和加速度估计。仿真结果表明,天基红外高轨系统可对全球的目标助推段实施监视,并能及时提供有效的目标运动参数信息。     

一种基于行人航位推算、地图匹配和WIFI指纹的室内融合定位算法

室内位置信息在人们日常生活和工作中发挥着十分重要的作用。与室外环境相比,室内环境一般为封闭或半封闭空间,存在着信号变弱、障碍物多、干扰源多等特点。为了解决室内复杂环境下的定位问题,提出了一种基于行人航位推算（PDR）、地图匹配和WIFI指纹的室内定位算法。该算法首先利用WIFI指纹进行行人位置的初始化定位,然后通过航位推算算法推算行人行走轨迹,并利用地图匹配算法对行人航位推算误差进行实时修正,最后使用卡尔曼滤波算法对行人轨迹进行进一步的修正。初步研究表明,该算法具有较好的实用价值,可在博物馆、超市、机场等场所为消费者提供精确的导航与定位。