中国科学院知识创新工程(C05T022)
- 作品数：3 被引量：34H指数：3
- 相关作者：朱明孟勃贺柏根刘春香杨粤涛更多>>
- 相关机构：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所长春理工大学中国科学院研究生院更多>>
- 发文基金：中国科学院知识创新工程更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- Harris角点在金属材料硬度检测中的应用被引量：5
- 2010年
- 为了检测金属材料硬度,采用规定形状的压头在抛光材料表面挤压一个不规则方形,测量方形对角线的长度可得出所测材料硬度指标。提出一种利用图像处理技术实现方形对角线长度的精确测量实现材料硬度检测的新方法。应用Harris算子求取方形边缘的角点,再将图像分为四部分后,对每个半边缘进行最小二乘法直线拟合,求得方形的顶角便可得出方形对角线的像素距离。通过对游标卡尺图片进行映射处理求得计算基准,最终得出方形对角线实际长度。实验表明该算法实现了无需人工参与的全自动对角线检测算法精度和速度直接影响了整个检测过程的精度和速度。长度精度达到微米级别,求解材料硬度达到了2%的误差要求。该方法具有很快的计算速度,可用于实时的材料硬度全自动检测工程中。
- 贺柏根朱明杨粤涛刘春香
- 关键词：HARRIS角点最小二乘法图像处理
- MSMC跟踪算法在目标跟踪中的应用被引量：6
- 2008年
- 针对序贯蒙特卡罗(Sequential Monte Carlo,MC)算法存在的计算量大的缺点,提出了一种新的Mean Shift MonteCarlo(MSMC)目标跟踪算法。在传统的MC算法中采取Mean Shift这种梯度最优下降法来寻找局部最大样本值,以目标的颜色特征建立目标状态空间模型,并用Bhattacharyya系数作为评价函数给出样本的权值。算法以少于300个样本(实验用200个样本)来保持对目标运动状态预测的多样性,有效地克服了MC算法收敛速度较慢的弱点,将算法的计算时间从76 ms/frame降低到了35 ms/frame(跟踪窗口为28 pixel×26 pixel)。实验结果表明,提出的算法能够在发生遮挡的情况下实现较稳定的目标跟踪,使算法应用于实际工程成为可能。
- 孟勃朱明
- 关键词：目标跟踪SHIFTMC
- 粒子滤波算法在非线性目标跟踪系统中的应用被引量：23
- 2007年
- 提出了一种基于贝叶斯理论及蒙特卡罗仿真的粒子滤波算法。该算法通过非参数化的蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,适用于任何能用状态空间模型以及传统的卡尔曼滤波表示的非线性系统,精度可以逼近最优估计。给出了算法的理论依据及整个跟踪过程的框架,并通过仿真试验对算法进行了验证。与传统的目标跟踪算法相比,本算法不仅能实现对目标的稳定、准确跟踪,将跟踪精度提高到90%以上,并且,当受到严重遮挡而发生目标丢失时,该算法仍然能够在10帧内重新捕获目标。实验结果证明,算法对于部分遮挡等复杂的非线性、非高斯情况具有良好的跟踪性能。
- 孟勃朱明
- 关键词：非线性系统目标跟踪贝叶斯理论粒子滤波部分遮挡
