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随着人工智能技术的发展,面向电力系统的运动目标追踪技术逐渐得到关注,现有方法虽有一定成效,但是大多基于固定摄像头的监控视频录制,不能灵活追踪运动目标,当运动目标离开摄像头视野时,存在运动目标丢失问题。为此,利用无人机设备,并基于深度学习和核相关滤波技术,提出了一个电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法(MTTS_UAV)。所提方法采用改进的目标追踪方法与目标检测方法相结合的方式来追踪运动目标隐患,并引入2种无人机飞行控制模块:启发式和数据驱动式,使得无人机的飞行速度和方向可以根据目标移动情况自适应地调节。在真实变电站的安全帽人员数据集上进行了大量实验,对所提方法的追踪效果进行评估,结果表明:所提方法在真实数据集上的平均像素误差(APE)和平均重叠率(AOR)分别可达到2.37和0.67,验证了方法的有效性。 相似文献
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在目标跟踪时,测量噪声通常假定为高斯状,然而这种假设不一定正确,噪声有可能是非高斯型的。在雷达系统中出现的非高斯噪声被认为是闪烁噪声,闪烁噪声呈长尾形分布,此分布将严重影响跟踪性能。现已发展一种新的算法,可以在闪烁环境下有效地跟踪机动目标。该算法将非线性Masreliez滤波器引入交互式多模型方法中。我们用模拟试验来验证新算法的优越性。 相似文献
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在多传感器环境下,每个传感器探测多个目标,接着产生相应的跟踪。这些跟踪可能互不相同,经过融合后,传感器生成有关目标的更精确的运动信息和属性信息。目前已有两种方法可以达到上述目的,一种是测量值融合法,一种是状态矢量融合法。众所周知,测量值融合计算法通常最优,但计算费时,而状态矢量融合算法计算省力却是次优。之所以如此,是因为从两个传感器中获得的待融合状态级估值,由于通常存在被跟踪目标的过程噪声,通常并非条件独立。值得注意的是,状态矢量融合已有三种计算法:加权协方差法、信息矩阵法和伪测量法。本文仅限于讨论状态矢量融合中信息矩阵形式的性能评估。利用信息矩阵计算法已经推导出稳态融合协方差的闭式分析解并作为一种性能的度量方法。注意,推导出的结果基于两个传感器同步工作且没有误关联的假设,或是在研究时考虑了融合测量值。并且我们将推导出的结果用蒙特卡罗仿真进行了比较,过去曾有许多作者利用蒙特卡罗仿真来预测融合系统的性能。这些结果有助于更加深入地了解跟踪融合的作用原理,并大大简化了对融合性能的评估。此外,有了这样的解,简化了对各种不同工作条件下设计融合系统的折衷研究。 相似文献
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本文给出了用于ZN3火箭姿态测量太阳角计的原理和测量结果,讨论了背景抑制和标定方法,分析了误差来源。该仪器采用选取适当探测波段和比值测量方法较好地消除了地外太阳辐照和大气消光的影响,也有效地抑制了背景辐射的干扰,大大提高了测量精度。实测结果表明,火箭姿态角测量的均方根误差约为0.7°。这一方法适用于各种自旋稳定飞行器的姿态测量。 相似文献
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地空导弹稳定控制系统的改进需要先进的控制思想和理论指导。本文作者结合自己对智能控制的理解,比较智能控制与传统的区别,综述了当前国内外智能控制的研究情况,为智能在地空导弹中的逐步应用进行了有益的探讨。 相似文献
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