一种用于电力监控的行人运动检测与跟踪算法

在传统的行人检测跟踪算法中,主要采用HOG+SVM对视频中的行人直接进行检测,针对传统算法在复杂背景及多行人条件下,行人检测效果较差,且实时性低等缺点,提出一种融合目标运动检测与目标跟踪的行人检测算法。首先采用Vibe算法提取视频中的运动目标,并通过对Vibe算法的改进消除初始帧存在的阴影问题。针对视频中的运动目标采用Adaboost算法对运动目标区域进行行人检测,减小视频中背景的干扰,加快检测速度。最后采用卡尔曼滤波算法和匈牙利最优匹配算法对视频监控中的行人进行跟踪。仿真实验结果显示,该算法能够对电力监控视频中存在的行人进行检测跟踪。     

一种多模式融合的激光点云配准算法

针对经典迭代最邻近点(iterative closest point,ICP)算法在三维激光点云配准领域内,存在收敛速度慢、配准误差大、配准效率低的问题,提出了一种基于法向量夹角特征和边界旋转角相融合的改进ICP算法。利用点云区域层划分将点云分成若干独立单元方格,搜寻方格的法向量夹角特征关键点,结合点面曲率对应关系形成初始匹配点对,随后引入距离约束函数,估算边界旋转角和相关动态迭代系数,自动优化刚性变换参数。实验结果表明,与传统ICP算法相比,改进后的算法配准误差降至0.3%以下,配准时间减少50%以上,有效提升点云配准效率。