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传统的视频车辆测速算法对目标缺乏整体辨识能力,检测精度易受人、车、物和光线等诸多因素的影响,目标分割、跟踪等关键步骤存在技术瓶颈.为弥补这些不足,提出一种基于深度学习技术和开源机器视觉库(OpenCV)的车速测量算法.通过YOLO-V5算法进行车辆检测,通过OpenCV提供的方法进行车辆目标角点提取和轨迹跟踪,进而根据... 相似文献
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针对传统现场可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)开发流程中,以硬件实现粒子滤波算法(particle filter,PF)的开发周期长、过程繁琐和灵活性差等缺陷,提出了一种基于Vivado高层次综合(high level synthesis,HLS)工具的PF算法硬件实现新方法,直接高效地将C语言描述的PF算法综合为RTL硬件模块.文中以二维纯方位跟踪(2 dimensional bearing-only tracking,2-D BOT)为应用背景,以高斯粒子滤波(Gaussian particle filter,GPF)为目标算法,根据其数据结构,给出相应的并行流水线策略,综合出具有高并行度的FPGA运算模块.C/RTL协同仿真表明:该运算模块能较好实现对动目标的跟踪,并且能达到相当于简化粒子滤波器1.5倍的运算速度;同时该实现方法对其他复杂软件算法的硬件化加速具有指导意义. 相似文献
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研究了基于水声传感器网络的目标纯方位运动分析原理及方法,建立了基于水声传感器网络的目标运动分析模型。在此基础上,讨论了模型中多维非线性估计问题,提出了一种基于传感器网络新的水下目标运动分析方法。该方法采用改进的粒子滤波EKF-PF(扩展卡尔曼-粒子滤波)算法实现,并与传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)算法进行了比较。通过Monte Carlo仿真分析,表明基于水声传感器网络的目标运动分析方法充分利用了网络的优势和当前测量信息。这种方法对水下目标运动状态估计时,不仅降低了计算量而且表现出较高的估计精度。所得结论为水下传感器网络进行目标被动定位提供了参考。 相似文献
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应用信息融合理论和技术研究舰载S&D(Search & Detection)系统中多传感器雷达的多机动目标跟踪问题,可极大地增强系统跟踪目标的能力,改善和提高系统的跟踪精度.仿真结果表明,使用的几种融合算法都可大大提高系统跟踪精度,同时还可提高系统的可靠性. 相似文献
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针对多传感器多目标跟踪中数据关联的计算复杂性问题,提出了一种多传感器序贯势分布概率假设密度滤波算法.利用序贯滤波的方法将单传感器的势分布概率假设密度滤波扩展到多传感器情况,并给出了高斯混合实现的序贯势分布概率假没密度(Gaussian mixture sequential PHD,GMSPHD)滤波的递推算法.仿真实验结果表明,文中提出的GMSCPHD滤波算法具有较高的多目标状态估计和目标数目估计精度,是一种有效的多传感器多目标跟踪方法. 相似文献