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。     

鱼雷拖曳线列阵及其目标方位跟踪算法研究

使用拖曳线列阵可以有效提高自导鱼雷远程搜索目标的能力,而能否精确跟踪目标方位将直接影响到鱼雷的实战效果。本文首先研究了一种鱼雷用拖曳线列阵自导系统的组成原理及实现方法,然后研究了一种子空间跟踪算法,并在此基础上提出了一种自适应Root-MUSIC算法,该算法可用于对时变的信号波达方向进行实时跟踪估计。仿真计算结果验证了该算法具有很好的跟踪效果。     

基于Camshift的红外舰船目标跟踪

在海空红外图像中舰船的轮廓和纹理特征信息较少,给舰船目标的识别和跟踪带来了极大的挑战。针对这一问题,本文在研究红外系统成像机理及红外图像特性的基础上,利用滤波和直方图均衡化来减少红外图像的噪声,提高红外图像的对比度。此外,详细分析了Camshift算法,设计基于Camshift的舰船目标跟踪方案。     

舰载红外搜索与跟踪系统的发展

介绍了舰载红外搜索/跟踪系统的发展历程以及装备的研制、改进情况,指出了发展舰载红外搜索/跟踪系统的优势和重要性,重点探讨了几种舰载红外搜索/跟踪系统的性能及其特点;最后分析了舰载红外搜索/跟踪系统的未来发展趋势.     

客运专线列车跟踪定位系统体系结构

对国内客运专线列车跟踪定位系统的现状和发展进行分析,结合客运专线运输特点,基于逻辑层次化,组件化,面向对象和事件驱动等设计理念,设计系统的体系结构由业务处理层、应用服务层、通信传输层和安全维护层4层构成.在对系统体系结构各层分析的基础上,采用消息中间件技术,构成客运专线列车跟踪定位系统的关键业务层,实现系统关键业务的集成,使得系统具有很好的扩展性和重用性.     

基于自适应迭代学习控制的列车自动驾驶算法

针对高速列车自动驾驶系统受到时变外部扰动和受限状态的情况,提出一种基于迭代学习控制的自适应控制算法. 基于Lyapunov 函数,利用列车运行过程中的状态偏差,推导出自适应迭代学习控制律和参数学习更新律. 构造类Lyapunov 函数的复合能量函数,通过迭代域的差分,证明其差分负定性和收敛性. 采用所提控制算法对列车跟踪性能进行计算机仿真和实例仿真验证,结果表明,所提出的自适应迭代学习控制算法对列车期望曲线跟踪具有较高的精度和较快的收敛速度,能够在较短的迭代次数实现对期望曲线的精确跟踪.     

谈汽车船的锚泊安全

船舶在候潮、检疫、等泊位、避风或在锚地修理时,均需要存锚地抛锚,如何使船舶安全又稳妥地停在锚地是船舶铺泊的着眼点。随着全球汽车船的迅速发展,文章就汽车船销泊时锚地的选择、锚泊方法、锚泊偏荡、抗风能力等进行探讨,以供同仁参考.     

中国LRIT船载终端符合性测试介绍

介绍中国船舶远程识别和跟踪系统（LRIT）船载终端符合性测试的要求和内容,船东进行测试工作的流程,中国LRIT船载终端符合性测试系统的设计与实现,以及系统的运行情况和船东注意事项。     

企业风险管理的六大误区

一是过度依赖历史数据。风险管理模型都是从历史数据延伸出来的。但是最近20年,产品创新速度很快,仍然沿用历史数据和以此为基础的风险管理模型就不再具有指导意义。二是衡量尺度过窄。许多金融机构使用日数据跟踪风险,但这种每日评估的方法是建立在资产可以被快速出售的假设之上的,因此会低估企业所真正即将承受的风险。三是忽视已知的风险。辨识风险比较容易,但在决策时充分考虑所有的风险则比较难。通常容易被忽视的有四类风险：     

基于均值漂移粒子滤波的目标跟踪算法研究

针对粒子滤波计算量大的问题,将视觉跟踪领域的均值漂移算法（Mean Shift）与粒子滤波（PF）算法相结合,该算法利用均值漂移算法在重采样之后将粒子收敛到靠近目标真实状态的区域内,改善了传统粒子滤波器的退化现象,减少了算法的运行时间,通过被动跟踪仿真实例,同时使用均值漂移粒子滤波与传统粒子滤波进行跟踪仿真,分析了轨迹跟踪性能,利用均方根误差比较了误差性能。仿真结果表明,Mean Shift PF具有更高的跟踪精度,并且运行时间显著减少。