Add to ORKG本发明涉及在交通运输领域中车辆目标的机动跟踪。建立各模型混合初始化输入包括各模型的混合初始条件和混合初始状态的协方差矩阵；建立匀速（CV）和匀加速（CA）运动模型；更新是指根据Kalman滤波方程计算误差的协方差矩阵和新息；利用Kalman滤波结果中的新息构造目标运动模型的似然函数，计算马尔可夫状态转移概率矩阵；利用马尔可夫状态转移概率矩阵作为各运动模型之间切换的加权进行融合后的估计输出。本发明解决了传统的交互式多模型算法中存在的由于目标发生机动导致滤波模型与目标运动模型不匹配造成的误差增大或者失跟的问题，具有计算复杂度小，跟踪效果好的优点，可用于交通运输领域机动车的目标跟踪
近年スマートフォンは広く普及しており，あらゆるところで利用されている．また，多くのスマートフォンアプリケーションが様々なサービスのために開発されている．他のコンテキストアウェアアプリケーションと同様に...
对动态目标的定位与跟踪是移动机器人的主要应用背景之一,但由于栽重能力、造价等因素,单机器人所携带的传感装置往往难以实现高精度的动目标观测。本文研究了利用两个移动机器人对运动目标实施高精度协作三维定位与...
在此論文中，我們提出了一個結合分割式彩色直方圖及以卡爾曼濾波器作位置估測的多目標影像追蹤方法。遮蔽問題也在此方法中得到適當的處理。我們利用蘇恕德之兩段式背景相減法來得到移動物體的區域，接著找出各個相連...
本发明涉及在交通运输领域中车辆目标的机动跟踪。建立各模型混合初始化输入包括各模型的混合初始条件和混合初始状态的协方差矩阵；建立匀速（CV）和匀加速（CA）运动模型；更新是指根据Kalman滤波方程计算...
[[abstract]]在追蹤目標過程中，收集來自固定式感測器的測量數據，用以估算目標軌道是傳統的靜態追蹤方式。在考慮成本條件下的多感測器網路，有限覆蓋是隨機佈放的感測器網路必然的現象。此現象會導致靜...
针对在复杂环境中目标尺度变化、形状变化以及场景光照变化、背景干扰等因素导致的目标跟踪稳定性下降问题,提出一种基于自适应多层卷积特征决策融合的目标跟踪算法。首先,通过卷积神经网络VGG-Net-19提取...
跟踪窗宽固定的目标跟踪算法，由于目标尺度变化造成窗口内背景信息量增加或目标信息量减少，可能导致跟踪失败。针对该问题，提出一种基于碎片表征的尺度自适应目标跟踪算法。利用结构化输出支持向量机模型确定目标的...
本篇論文開發了輪型機器人的智慧化功能，根據安裝在使用者身上的不同感測器所發射的不同的訊號，實現跟隨與室外靜態召喚。在跟隨功能方面，使用了低成本的感測器以及低運算(low-computation)演算法...
找出特定物件位置以便遞送欲傳給該 物件之訊息，是所有分散式系統都應有能力 完成的工作。多數支援行動物件的系統利用 所謂的home-based 策略來解決定位問題。在 這類方法中，所有的物件都有一個固定...
在机械臂视觉伺服目标捕获过程中，当机械臂存在运动噪声且其视觉传感器亦存在观测噪声时，不同抓捕轨迹会得到不同的运动精度。多源误差影响下，机械臂捕捉运动会随机地偏离预定义轨迹，存在抓取失败概率。为了对捕获...
针对运动目标跟踪过程中存在的目标被遮挡和环境易变性问题,提出了一种基于仿射变换状态转移与粒子滤波的新模板匹配目标跟踪算法。该算法以归一化互相关系数作为隶属度选出最佳仿射变换参数,依据特定的状态转移方法...
运动目标跟踪(MotionTargetTracking)技术是计算机视觉领域中的一个重要分支，有着先导性的地位。视频跟踪技术作为计算机视觉的一个重要课题，近年来引起越来越多的研究者们关注，并广泛应用于...
碩士工業教育與技術學系[[abstract]]本論文是利用影像處理的方法來追蹤移動目標物及控制攝影機鏡頭的對焦(focus)、光圈(iris)及變焦(zoom)。影像伺服追蹤的方法是利用攝影機擷取移動...
Предложен селективно-ковариационный метод сопровождения малоразмерных целей с нестационарной...
随着计算机计算技术和存储技术的快速发展，视频信息占人们接受信息的比重越来越大，对视频的智能分析也越来越重要。其中视频多目标跟踪是对视频分析的重要切入点，因此不管是在学术界还是在商业界，多目标跟踪都是研...
近年スマートフォンは広く普及しており，あらゆるところで利用されている．また，多くのスマートフォンアプリケーションが様々なサービスのために開発されている．他のコンテキストアウェアアプリケーションと同様に...
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