基于混合高斯模型的新型目标检测系统

针对传统混合高斯模型计算量过大及其在非平稳背景下存在的问题,提出一种新型运动目标检测系统。该系统引入模型等权重初始化策略,改善了视频检测初始阶段的效果;通过基于线性均差的模型匹配方法,减少了对方差的运算次数,有效减少了模型的计算量;加入干扰信息处理模块,以增强模型在复杂背景下的生存能力。经实验验证,新型系统准确检测出了视频初始阶段的多运动目标,可使进入场景后停留的目标快速融入背景,并能有效克服非平稳背景的扰动。实验结果表明该系统相比经典模型,准确性和鲁棒性均有明显改善。     

基于EMD和分形的齿轮箱故障特征提取

在齿轮箱齿轮振动信号处理中,可将经验模式分解 （Empirical Mode Decomposition,EMD）和分形技术结合在一起．先进行EMD分解,并针对EMD的端点效应问题提出了基于最小能量误差的端点效应抑制方法;计算各IMF分量的分形维数,根据同类故障具有相似特征,主要表现在模式空间上距离相近,从而利用未知故障网格维数与已知故障网格维数的距离远近来对故障类型进行判断．实测验证结果表明：通过比较网格雏数,能有效判断故障的类型,该方法大大简化了故障诊断过程．     

基于VPMCD与DS证据理论的PT燃油系统故障诊断

根据PT燃油系统共轨低压信号的特点,提出一种基于VPMCD (Variable predictive model based class discriminate,简称VPMCD)和DS证据理论的故障诊断方法.对信号的时域和时频域指标采用VPMCD方法分别进行建模,按照预测误差最小的原则对故障模式进行判断.当故障的模式难以判断时,将VPM模型作为证据体,由故障训练样本中心的输出确定证据体的信任度,按预测误差的均方根计算基本概率分配,最后采用DS证据理论对各证据进行合成及决策.实践表明,VPMCD与DS证据理论的结合使用能够准确识别出PT燃油系统故障.     

基于目标信息量变化的自调整跟踪算法

针对视频跟踪中的传统Mean-Shift方法不能有效跟踪尺度有明显变化的目标这一问题,将图像信息量度量理论引入到了算法之中,提出了一种自适应窗宽的改进Mean-Shift跟踪算法。该算法利用均值漂移矢量对目标位置进行预测,然后结合目标信息量的变化来自适应的调整跟踪窗的尺度,从而快速稳定的对目标进行定位跟踪。实验结果表明改进算法能较好适应目标的尺度变化,跟踪效果良好。