高速列车的自适应容错跟踪控制

针对执行器故障下高速列车的速度和位移跟踪控制问题,考虑模型参数的不确定性,引入自适应控制技术,设计了列车的自适应容错跟踪控制器.该控制器不依赖于列车模型参数的先验知识,不需要故障检测与诊断设备,可以有效克服列车模型参数未知以及执行器故障的影响,实现执行器故障下高速列车对目标速度和位移曲线的精确跟踪.基于Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性.仿真结果说明该控制器具有良好的容错跟踪控制能力.     

����Kalman�˲������˸��ٷ����о�

应用视频处理技术对行人交通进行研究和分析受到广泛的重视和发展,已成为智能交通领域的研究热点之一,而行人跟踪是行人交通采集系统的基础,是后续交通参数提取,行为分析的前提.本文提出一种基于Kalman滤波的行人跟踪方法.首先,利用改进的混合高斯模型提取背景,并采用HSV颜色空间模型和目标重构方法得到消除阴影后的前景图像.其次,进行行人的特征提取,得到融合行人位置特征和形状特征的运动模板.最后,采用Kalman滤波对行人的运动轨迹进行预测,将检测到的目标与预测结果匹配,得到行人的跟踪匹配矩阵,根据匹配矩阵判断合并和分离的发生.试验结果表明,该方法不仅可以准确跟踪多目标,而且可以有效解决遮挡问题,具有很好的适应性和鲁棒性.     

运动车辆检测与跟踪方法

为提高城市智能交通综合管理能力,提出了基于视频分析的运动车辆检测与跟踪方法。在城市交通干道路面环境中,根据运动目标与道路背景统计特性的差异,基于贝叶斯概率准则,提出一个自适应背景更新算法,检测分离运动车辆目标前景,采用卡尔曼滤波器实现对视频序列中车辆目标的运动检测与实时跟踪,并对在重庆某交通干道的交通流视频进行检测。试验结果表明:该方法在常规视频分辨率下能实现实时处理视频,平均检测准确率为94%,具有较好的实时性与鲁棒性,能够实现城市交通环境中各类运动车辆的检测与跟踪。     

一种综合时空域背景分离的运动目标检测方法

针对单时域高斯模型在目标检测中易受光照、噪声等因素的影响,单一时域或空域识别方法又各有其局限性,本文提出一种背景分离的运动目标时空域检测方法;该方法充分利用运动目标在时域和空域中与背景的区别,利用相关系数的差异,通过最小内差法确定阈值门限。通过实验验证,该方法能够在光照突变等复杂背景下,能有效消除光照、噪声等因素影响,实现对运动目标的检测。     

基于深度数据的车辆目标检测与跟踪方法

现有基于几何特征的目标检测与跟踪方法误检率较高,目标跟踪过程中的漏检易导致错误的目标关联.针对这些问题,本文提出了一种基于激光雷达(LiDAR)深度数据的车辆目标检测与跟踪方法.根据激光雷达深度数据特性,采用一种基于栅格的参数自动化聚类(PAG) 算法对原始数据进行处理,并在每个聚类中提取目标线段,获取目标特征.在此基础上对车辆目标进行识别,并计算得到目标的位置信息.采用卡尔曼滤波算法,制定滤波器管理策略,完成目标关联及状态估计.最后利用装备有一个前向激光雷达的实验车辆对提出的方法进行验证. 实验结果表明,本文提出的方法可准确识别并跟踪多个车辆目标,避免错误的目标关联.     

混合交通流视频检测中区域选择更新混合高斯背景模型研究

混合交通是我国交通的主要特征，利用视频检测技术可以获取混合交通流参数，实现混合交通的有效管制，由于检测过程中天气、光线等环境变化，实时有效的自适应背景提取模型尤其重要。本文在混合高斯模型的基础上，根据运动分割与Kalman运动跟踪，结合象素的时间与空间特性，提出区域选择更新混合高斯模型来抽取背景，克服了交通控制信号或交通阻塞等造成的长时间停车，以及高峰期大量运动物体长期充满当前图像等情况对背景抽取造成的影响，该模型通过对交叉口和路段视频进行背景提取，实验效果良好，证明了本方法具有较强的鲁椿性和自适应性。     

���ڸĽ�����ɫ������ֱ��ͼ���µ�Mean-Shift�㷨

为了提高复杂环境下智能视频监控对运动目标跟踪的可靠性,提出一种基于改进的颜色特征和直方图更新的Mean-Shift跟踪算法.该算法利用像素点局部颜色变化作为跟踪目标像素点特征,弥补单一颜色值特征对目标表征的不足;并根据Mean-Shift跟踪结果和目标匹配程度对目标直方图进行更新,保证在目标姿态和大小发生变化时目标特征直方图的有效性.实验结果表明：与传统Mean-Shift算法相比,改进的颜色特征减小了相似背景像素对运动目标的干扰,目标直方图的更新提高了Mean-Shift算法对目标姿态和大小改变的鲁棒性.算法提高了基于颜色特征的Mean-Shift算法对复杂环境中运动目标进行实时跟踪的可靠性.     

基于单目视觉的运动行人检测与跟踪方法

为了有效检测与跟踪城市交通环境中的行人,提出了一种在摄像机静止情况下基于单目视觉的运动行人检测与跟踪方法。检测阶段通过自适应背景模型快速提取背景图像,用动态多阈值方法二值化差分图分割运动行人;跟踪阶段引入灰色模型作为行人运动模型,预测行人运动,融合行人多种特征建立目标匹配模板,对行人连续跟踪。通过单个行人通行和多个行人同时出现这两种交通环境下的视频图像对本方法进行了验证,单个行人通行时,跟踪的正确率为95%;多个行人同时通行时,识别每个行人并分别跟踪的正确率为87%。     

基于智能Agent的车辆自适应跟踪技术

为了研究复杂环境下快速移动车辆目标检测与跟踪问题,提出了基于知识库的智能Agent自适应图像分割与滤波算法,建立了帧间差异积累动态矩阵自适应背景模型,在跟踪过程中,设计了改进的SSD算法预测初始迭代点,根据Jensen不等式推导了具有自适应核窗宽迭代更新的M eanSh ift算法,实现了对视频车辆目标的自适应智能跟踪.实验结果表明,该算法能有效、准确地跟踪视频中的运动目标,自适应能力强;与其他算法比较,跟踪误差降低了54.4%,平均跟踪时间延长了41.3%.     

һ�����͵��˶�Ŀ��ʶ��������㷨�о�

提出了一种应用于智能交通监控系统的运动目标识别和跟踪方法。针对帧间差分提取运动目标的缺陷与不足,提出了一种基于冗余小波变换的运动目标识别算法,即直接在冗余小波变换域提取运动区域,从而检测出运动目标。对于检测出来的运动目标,本文对mean-shift算法进行了改进,采用自适应mean-shift算法,对目标进行跟踪。实验结果表明,本文提出的算法可以有效地提取运动目标,即使目标与背景具有较高的相似度,也可以较准确的提取出前景运动信息,效果要好于传统的帧差法;跟踪目标准确度高,不受目标大小变化的影响。本算法具较高的实用价值和应用前景。     

一种基于稀疏表达和光流的目标跟踪方法

提出一种将稀疏表达技术融入到传统光流算法的目标跟踪方法.首先使用FAST和Harris算法在视频序列的每一帧中为光流算法采集运动目标的特征点,之后光流算法基于后向跟踪-形心配准的方法对跟踪目标完成粗略定位.在当前帧的粗略定位处应用仿射变换产生N个候选区域.最后应用稀疏表达技术判断出与原始目标匹配率最高的仿射变换区域做为最终目标跟踪区域.实验结果表明,该算法既能较好地适应目标的外观变化,又具有较强的抗遮挡能力,鲁棒性强.     

基于FPGA的实时空中目标跟踪系统设计与实现

针对民航机场及周边空域安全管理的需求和雷达监视存在盲区易受干扰的缺点,设计了一种基于FPGA的实时空中目标跟踪系统. 针对空中目标的特点,采用灰度图像的帧间差分法进行目标检测,自适应双阈值进行目标分割,形心跟踪法进行目标跟踪,达到25帧/s的实时处理速度;算法通过设置跟踪区域和目标锁定点,排除了干扰的影响,提高了系统跟踪能力;采用形心坐标的脱靶量作为云台调整参数,依据分割目标像素大小在跟踪过程中进行了自动变焦控制;采用IDE接口硬盘作为存储介质,FAT32文件系统作为图像存储形式来记录实时图像. 外场实验表明,系统工作稳定,跟踪算法简单实用,可辅助雷达系统对飞机起降及机场空域移动目标进行跟踪监视.     

����FPGA��ʵʱ����Ŀ�����ϵͳ�����ʵ��

针对民航机场及周边空域安全管理的需求和雷达监视存在盲区易受干扰的缺点,设计了一种基于FPGA的实时空中目标跟踪系统. 针对空中目标的特点,采用灰度图像的帧间差分法进行目标检测,自适应双阈值进行目标分割,形心跟踪法进行目标跟踪,达到25帧/s的实时处理速度;算法通过设置跟踪区域和目标锁定点,排除了干扰的影响,提高了系统跟踪能力;采用形心坐标的脱靶量作为云台调整参数,依据分割目标像素大小在跟踪过程中进行了自动变焦控制;采用IDE接口硬盘作为存储介质,FAT32文件系统作为图像存储形式来记录实时图像. 外场实验表明,系统工作稳定,跟踪算法简单实用,可辅助雷达系统对飞机起降及机场空域移动目标进行跟踪监视.     

���˽�ͨ����Ƶ��ⷽ������

行人交通是我国城市居民出行的主要交通方式,而行人交通的视频检测技术对于智能交通系统的发展与应用具有重要意义,通过对行人检测和分析确定行人的运动轨迹,提取行人交通参数,为交通规划、管理与控制提供科学的数据。首先回顾行人交通视频检测技术的发展历程,综述研究的方法、技术和主要成果;其次,从行人交通系统的一般处理框架—行人检测、识别、跟踪和交通参数的提取,分层次回顾低级、中级和高级各处理阶段的发展水平;重点阐述各处理阶段的现有技术和方法,并将每阶段相应地划分为不同方法子类加以讨论;最后,分析行人检测研究的技术难点及未来的发展趋势。     

既有双线提高旅客列车速度对起停附加时分及追踪列车间隔的影响

将旅客列车速度提高到１４０￣１６０ｋｍ／ｈ是铁路改善旅客运输质量、参与市场竞争的重要手段，是铁路面临的新课题。本文对既有双线自动闭塞区段提高旅客列车速度并相应提高货物列车速度后旅客列车起停附加时分及货物列车起停附加时分的变化进行了分析和讨论，进而对旅客列车提高速度后的列车追踪间隔时间Ｉ追、列车到达间隔时间Ｉ到、列车出发间隔时间Ｉ发和列车不停车通过车站间隔时间Ｉ通的变化情况进行了较为详细的分析，得出     

带有最优流量记忆时间差的一类新格子模型

为了分析最优流量记忆时间差对交通流稳定性的影响,本文基于考虑驾驶员估计得到的最优流量信息,同时考虑驾驶员在驾车过程中受到记忆时间的影响,给出了一类新的格子流体动力学模型.首先,基于线性稳定性理论,获得了新模型的稳定性条件;随后,通过非线性分析方法,给出该模型的mKdV方程;然后,基于求解上述方程所得到的扭结-反扭结孤立波可用于描述交通拥挤的转化和传播过程.最后,通过仿真算例验证了上述理论分析的结论,即驾驶员的记忆时间和最优流量记忆时间差能够显著影响交通流的稳定性,同时增大记忆时间步长和强度系数可以有效地增强交通流的稳定性.     

复杂背景下多目标图像分割方法研究

真实路况中的运动车辆图像进行图像分割时,图像中往往存在多个车辆车牌信息,且这些车牌信息具有尺度不一,位置随机等特点,加之光照及复杂背景的影响,如何兼顾多个车辆车牌的分割效果是车辆检测和跟踪领域亟待解决的问题.为了解决这类工程应用中的问题,需要在尺度空间下对多目标图像进行分析.因本文在前期多尺度分割模型的基础上引入视觉注意机制,利用不变性特征实现多目标的定位及最优分割尺度的选取.经大量实验测试结果表明,该算法较好地实现了图像中多个车牌图像的分割并且具有较好的分割效果.     

一种避免航迹聚集的改进的JPDA方法

提出了使用分类信息来改进传统的JPDA方法,在数据关联过程中综合使用了目标的运动学信息和目标的分类信息,提高了在跟踪波门内目标正确关联的概率,有效避免了航迹聚集现象.理论分析和仿真结果表明,尤其当多个临近目标的属性信息差别明显时,有目标分类信息辅助的JPDA方法可以显著提高跟踪波门内目标的正确关联概率,降低波门内其他目标/杂波的关联概率,使得被跟踪目标的信息更新以正确目标的信息为主.仿真结果验证了算法的正确性和有效性.     

基于双目视觉系统的运动目标跟踪算法研究

双目视觉系统能有效获取运动目标的三维信息，实现对运动目标的准确实时定位追踪，一直以来，都是学术界和工业界长期关注的焦点．本文对双目视觉系统组成部分的相关研究进展进行了系统分析，论述了现有的相关算法和基本机制．同时，结合当前稀疏表示的快速发展，阐述了稀疏表示在运动目标跟踪方面发展的可能性，对该领域有待进一步的研究方向和可能的解决方案给出一些建议．