国家自然科学基金(60507005)
- 作品数：16 被引量：32H指数：3
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- 基于概率加权和帧间关联的多目标初值估算
- 2008年
- 针对目标个数的不确定性和目标航迹的初始化问题,提出一种综合的检测算法。首先将序列图像在时域上进行组合,消除背景影响。在此基础上对组合帧图像进行网格划分,估计出目标存在区域,从而缩短了目标搜索时间,然后利用帧间目标的互关联特性初始化各目标的航迹。仿真试验结果表明,该算法具有有效性与实时性的特点。
- 万一艾斯卡尔艾木都拉
- 关键词：红外图像运动目标检测检测前跟踪算法数据融合
- 图像序列中的弱点状动目标检测算法研究
- 2010年
- 在低信噪比环境中对红外传感器输出的图像序列中的微弱点目标进行有效的实时检测,怎样提高检测的准确性和实时性是近几年被广泛关注的问题。针对实时性的需求,文章引入残留噪声抑制和单帧检测的方法,又通过分阶段能量决策优化对可疑目标点进行二次分割,得到目标的初始运动轨迹。实验表明,该方法适应性强,能有效的完成对低信噪比下弱点目标的实时检测。实验仿真结果表明了该算法的有效性。
- 李栋梁艾斯卡尔艾木都拉
- 基于位置和速度的点状运动目标Bayes跟踪
- 2008年
- 采用结合概率数据关联的卡尔曼滤波方法,研究一种基于位置、速度信息的微弱点动目标Bayes跟踪技术。其关键是在跟踪区域检测时,检测器以Basyes模式进行工作,检测门限随目标先验概率比变化。提出一种新的门限计算方法。与基于恒虚警概率准则的跟踪技术相比,跟踪过程中检测到的虚警目标明显减少,仿真结果验证了该算法的实时性与精确性。
- 于伟俊艾斯卡尔罗万福
- 关键词：贝叶斯准则卡尔曼滤波点目标
- 基于TBD的粒子滤波红外点状动目标跟踪算法研究被引量：1
- 2008年
- 提出了一种新的低信噪比红外序列图像运动点目标检测与跟踪算法,该算法有机地结合了TBD检测算法与粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后,检测出运动目标的初始位置和运动速度,然后在跟踪阶段采用粒子滤波算法估计目标运动状态,可实现信噪比为2的点目标的检测与跟踪。对真实红外图像序列进行实验仿真,仿真结果证明,该算法具有良好的实时性与很高的精确性。
- 于伟俊艾斯卡尔
- 关键词：点目标粒子滤波器序列图像
- 基于概率数据关联的点状动目标CFAR高分辨检测技术研究被引量：6
- 2007年
- 本文以多帧检测成功为条件,通过预测目标在下一单帧上可能的存在区域,再在此区域内进行目标的Meyman- Pearson检测。由于信噪比很低,区域内可能会出现很多虚假目标,利用已获知的目标初始信息和数据关联技术,确定其中某一个为真实目标成为关键决策问题。为此,本文将概率数据关联技术应用到图像序列中目标检测领域,得到了重要的理论分析和实验结果。高分辨检测器接收已获知的目标初始信息(目标的初始位置、运动速率以及目标亮度)后,根据概率数据关联技术进行正确测量值的确认,再用卡尔曼滤波器来预测目标在下一帧的可能状态。文中还给出了理论分析、公式推导过程和实真结果。
- 艾斯卡尔艾木都拉地里木拉提.吐尔逊
- 关键词：概率数据关联图像序列
- 嵌入式Linux2.6的实时性能研究与优化被引量：1
- 2010年
- 以Linux2.6内核为对象,对Linux系统实时性进行了研究.针对Linux中时钟粒度过大、临界区的执行造成系统反应延迟的不确定性和进程调度算法在任务调度过程中的公平性体现不够等,提出根据实时应用的特点设计了一个并行高精度定时器以提高时钟精度;采用自旋锁双模块控制方式对临界区进行管理以减少时延;修改0(1)调度算法的双队列操作,同时增加时间片轮询装置和采用动态计算通用进程的优先级和时间片的方法以提高调度的公平性和系统快速响应时间.实验测试表明:改进方案有效提高了系统的实时性,扩充了Linux在嵌入式领域的应用性.
- 李少雪吾守尔.斯拉木郭凯敏
- 关键词：LINUX2.6嵌入式系统实时性内核进程调度
- 基于模糊熵聚类的运动变化区域检测技术被引量：2
- 2007年
- 首先讨论了基于帧差分的视频对象分割一般理论模型。在此基础上,利用模糊熵聚类方法提出了一种视频运动变化区域自动检测的算法:通过模糊分类准则在差分图像中对运动变化区域和相对噪声区域进行划分,从而得到运动变化区域。文中仿真实验结果表明,将模糊熵算法运用到差分图像中检测运动变化区域的方法是切实可行的。
- 金瑞民艾斯卡尔
- 关键词：模糊聚类模糊熵阈值
- 维、汉多语种档案信息管理系统被引量：5
- 2008年
- 以Windows XP/2000作为平台,运用PB10.0和Sybase Adaptive Server Anywhere 9.0开发了能多元化采集数据的档案信息管理系统,并以维吾尔语和汉语等多语种方式显示、处理、存储和打印信息。通过在企业与政府机构的实际运行,证明该系统使用简便,运行稳定,数据安全,综合性能良好,值得进一步升级推广。
- 刘登峰艾斯卡尔艾木都拉
- 关键词：档案信息管理系统数字化数据库系统设计
- 基于模糊熵高斯聚类的弱点状动目标跟踪技术
- 2008年
- 研究了一种基于最大模糊熵高斯聚类的实时图像目标跟踪算法:在目标初始信息(位置、速度)已知的情况下,应用最大模糊熵高斯聚类的方法进行跟踪窗内测量点融合,将融合后的点输入到Kalman滤波器中进行预测目标点下一个状态的位置,在预测位置继续开一个跟踪窗进行检测、融合,直至所有图像都被跟踪完为止。理论及实验结果表明,在序列图像情况下该算法能够在保持跟踪实时性的同时,提供较高的跟踪精度。
- 王新滨艾斯卡尔艾木都拉
- 关键词：点目标序列图像
- 几种典型的微弱点状多运动目标跟踪算法对比研究
- 2009年
- 重点研究了序列图像情况下几种典型的微弱点状多运动目标实时跟踪算法,虽然它们都能够完成不同背景环境下目标的全程跟踪,但跟踪性能存在较大的差异,PDA算法具有较高的实时性,但容易出现目标的偏移和聚合现象;JPDA算法理论上解决了多目标数据关联问题,但跟踪过程存在较大误差且由于计算量大难以在工程中应用;基于最大熵高斯聚类算法对模糊隶属度进行了修正,数据关联性高且有效避免了目标的误跟和丢失现象。通过对几种典型算法的仿真分析,为多目标跟踪算法的优化提供可靠依据。
- 王保柱艾斯卡尔艾木都拉
- 关键词：点目标数据关联模糊聚类多目标跟踪
