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基于NSGA-Ⅱ遗传算法的市域快线无砟轨道结构多目标优化 被引量:1
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作者 冯青松 王龙 +1 位作者 孙魁 李秋义 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第1期15-21,共7页
为研究市域快线无砟轨道结构轻量化经济性、列车快速运行安全性协同优化设计问题,利用多体动力学软件Universal Mechanical建立车辆-轨道空间耦合模型,详细分析轨道板长度、宽度、厚度、弹性模量和扣件刚度、扣件间距单独变化时,对市域... 为研究市域快线无砟轨道结构轻量化经济性、列车快速运行安全性协同优化设计问题,利用多体动力学软件Universal Mechanical建立车辆-轨道空间耦合模型,详细分析轨道板长度、宽度、厚度、弹性模量和扣件刚度、扣件间距单独变化时,对市域D型动车以速度160 km/h通过时所引起的轮轨系统动力响应,通过响应面实验得到市域快线无砟轨道钢轨垂向位移响应面模型,并经NAGA-Ⅱ遗传算法进行多目标优化得到最优参数组合。结果表明:通过单因素试验,对钢轨垂向位移影响显著的依次为扣件间距、扣件刚度和轨道板长度;建议在进行市域快线无砟轨道结构设计时将钢轨垂向位移作为关键评价指标;各设计变量对市域快线无砟轨道力学性能影响的主次顺序依次为扣件间距、扣件刚度、轨道板长度、轨道板宽度、轨道板厚度、轨道板弹性模量;推荐设计方案为扣件系统刚度25 kN/mm,扣件间距0.625 m,轨道板长度4.9 m,轨道板宽度2.8 m,轨道板厚度0.26 m,轨道板混凝土等级C40。 展开更多
关键词 市域快线 无砟轨道 响应面法 NSGA-Ⅱ遗传算法 多目标优化
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基于域自适应NWD-YOLOv5的复杂环境下水稻幼苗计数
2
作者 崔金荣 叶伟浩 +3 位作者 郑鸿 刘同来 齐龙 徐勇 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期320-333,共14页
水稻种植初期经常会遇到绿色水藻等干扰微小水稻幼苗计数的复杂环境,使得微小水稻幼苗与背景难以区分,容易造成检测计数模型性能显著下降,然而目前通用的深度学习方法无法应对复杂跨域场景下的水稻幼苗检测计数任务。为此,提出一种基于... 水稻种植初期经常会遇到绿色水藻等干扰微小水稻幼苗计数的复杂环境,使得微小水稻幼苗与背景难以区分,容易造成检测计数模型性能显著下降,然而目前通用的深度学习方法无法应对复杂跨域场景下的水稻幼苗检测计数任务。为此,提出一种基于平均教师的域自适应NWD-YOLOv5模型,以解决无人机视角下的复杂环境微小水稻幼苗计数问题。为了提高模型对复杂背景下微小幼苗的检测计数能力,将基于平均教师模型的半监督域自适应训练策略集成到YOLOv5网络中,并且在YOLOv5的损失中使用基于归一化高斯Wasserstein距离(NWD)的预测框度量方法,来提高微小目标的正负样本分配准确性。实验结果表明:与原始的YOLOv5模型相比,改进模型泛化性能大幅提升,mAP@0.5值从60.0%提升到95.9%;与经典目标检测模型相比,所提的域自适应模型在mAP、模型大小和检测速度等指标上均有着较大优势;与传统人工方法相比,所提水稻幼苗计数方法准确率达到98.6%,计数时间仅为人工方法的1/5,决定系数R 2达到了0.9003;所提域自适应模型与监督学习方法Oracle性能接近,并且性能明显优于基准方法Source Only。所提方法可以大幅提高复杂多变环境下水稻植株计数的精度,能够作为水稻作物管理方法的技术支撑。 展开更多
关键词 水稻幼苗计数 平均教师模型 目标检测 YOLOv5 多目标跟踪
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基于孪生网络的特征融合位移RGB-T目标跟踪
3
作者 李海燕 曹永辉 +1 位作者 郎恂 李海江 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期68-78,共11页
为解决现有目标跟踪算法深层次特征提取困难、不能充分利用跨模态信息以及目标特征表示较弱等问题,提出了基于孪生网络的特征融合位移RGB-T目标跟踪算法.首先,基于可见光模态SiameseRPN++的目标跟踪框架,扩展设计红外模态分支,以获得多... 为解决现有目标跟踪算法深层次特征提取困难、不能充分利用跨模态信息以及目标特征表示较弱等问题,提出了基于孪生网络的特征融合位移RGB-T目标跟踪算法.首先,基于可见光模态SiameseRPN++的目标跟踪框架,扩展设计红外模态分支,以获得多模态目标跟踪框架,设计了改进步长的ResNet50作为特征提取网络,有效挖掘目标的深层次特征.随后,设计特征交互学习模块,利用一种模态的判别信息引导另一种模态的目标外观特征学习,挖掘特征空间和通道中的跨模态信息,增强网络对前景信息的关注.然后,设计多模特征融合模块计算输入的可见光图像和红外图像的特征融合度,对不同模态的重要特征进行空间融合以去除冗余信息,并采用级联融合策略重建多模态图像,增强目标特征表示.最后,设计特征空间位移模块,分割红外模态分支的特征图并向四个不同方向移位,增强热源目标特征的边缘表示.在两个RGB-T数据集上的实验验证了提出算法的有效性,消融实验证明了设计的单个模块的优越性. 展开更多
关键词 RGB-T跟踪 多模特征融合模块 特征空间位移模块 特征交互学习模块
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基于DEM-MBD的双轨迹钻井液振动筛筛分性能研究
4
作者 吕志鹏 段铃童 +2 位作者 韩庆锋 杨令 闵庆新 《石油机械》 北大核心 2025年第8期44-52,59,共10页
为增强振动筛的处理能力,满足钻采过程中的不同工况需求,改善现有钻井液振动筛存在的“筛堵”“跑浆”等问题,提出了一种“直线+变椭圆”的双轨迹钻井液振动筛,并基于离散元方法 (discrete element method, DEM)耦合多体系统动力学(dyna... 为增强振动筛的处理能力,满足钻采过程中的不同工况需求,改善现有钻井液振动筛存在的“筛堵”“跑浆”等问题,提出了一种“直线+变椭圆”的双轨迹钻井液振动筛,并基于离散元方法 (discrete element method, DEM)耦合多体系统动力学(dynamics of multi-body system,MBD)的研究方法,对双轨迹振动筛和岩屑颗粒进行联合仿真计算。探究了2种振型下筛网面上的运动轨迹与抛掷指数、筛分过程中多种岩屑颗粒的运动行为以及筛分性能。研究结果发现:变椭圆轨迹下从入料端至出料端筛面的抛掷指数和振动方向角逐渐减小,有利于实现入料端钻井液固液分离与液相透筛,降低出料端岩屑颗粒的破碎和堵筛概率;稳定筛分时,易透筛颗粒基本处于料层底部或已经透筛,难透筛和不透筛颗粒处于料层的中上层;变椭圆轨迹下多种岩屑颗粒的透筛率均高于直线轨迹、平均透筛时间均短于直线轨迹、平均运移速度均大于直线轨迹。研究成果可为钻井液振动筛的性能提升提供参考。 展开更多
关键词 双轨迹振动筛 变椭圆 离散元法 筛分特性 耦合多体系统动力学 岩屑颗粒 抛掷指数
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Modified joint probabilistic data association with classification-aided for multitarget tracking 被引量:9
5
作者 Ba Hongxin Cao Lei +1 位作者 He Xinyi Cheng Qun 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2008年第3期434-439,共6页
Joint probabilistic data association is an effective method for tracking multiple targets in clutter, but only the target kinematic information is used in measure-to-track association. If the kinematic likelihoods are... Joint probabilistic data association is an effective method for tracking multiple targets in clutter, but only the target kinematic information is used in measure-to-track association. If the kinematic likelihoods are similar for different closely spaced targets, there is ambiguity in using the kinematic information alone; the correct association probability will decrease in conventional joint probabilistic data association algorithm and track coalescence will occur easily. A modified algorithm of joint probabilistic data association with classification-aided is presented, which avoids track coalescence when tracking multiple neighboring targets. Firstly, an identification matrix is defined, which is used to simplify validation matrix to decrease computational complexity. Then, target class information is integrated into the data association process. Performance comparisons with and without the use of class information in JPDA are presented on multiple closely spaced maneuvering targets tracking problem. Simulation results quantify the benefits of classification-aided JPDA for improved multiple targets tracking, especially in the presence of association uncertainty in the kinematic measurement and target maneuvering. Simulation results indicate that the algorithm is valid. 展开更多
关键词 multi-target tracking data association joint probabilistic data association classification information track coalescence maneuvering target.
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基于改进YOLOv8和Byte Track的鲈鱼个体运动特征提取方法
6
作者 于佳禾 刘丽伟 +2 位作者 徐玲 于辉辉 陈英义 《农业工程学报》 北大核心 2025年第5期182-190,共9页
鱼类个体运动特征提取是分析鱼类行为的重要环节,为进一步解决鲈鱼行为识别中存在小目标个体和复杂背景导致检测难,以及在多条鲈鱼跟踪过程中因遮挡和非线性运动而频繁发生的ID错误切换问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8和ByteTrack... 鱼类个体运动特征提取是分析鱼类行为的重要环节,为进一步解决鲈鱼行为识别中存在小目标个体和复杂背景导致检测难,以及在多条鲈鱼跟踪过程中因遮挡和非线性运动而频繁发生的ID错误切换问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8和ByteTrack的鱼类个体运动特征提取方法。首先对YOLOv8n模型进行了轻量化优化,用ODConv替换了主干网络的下采样卷积,并用Wise-IoUv3 Loss代替了原有的CIoU Loss,以此降低模型大小并提高检测速度和精度。然后对ByteTrack算法分别进行优化,通过应用扩展和线性卡尔曼滤波来适应目标的非线性运动和加速变化,以及引入高斯轨迹插值后处理策略,减少了遮挡情况下的错误身份切换。改进后的YOLOv8算法在模型大小和参数上与原YOLOv8模型分别降低了约2/3,精度、召回率分别提升了0.4和0.5个百分点,具有较高的检测精度及良好的鲁棒性和实时性。改进后的ByteTrack算法平均多目标跟踪准确率(multiple object tracking accuracy,MOTA)为88.7%,多目标跟踪精度(multiple object tracking precision,MOTP)为83.8%,平均每个测试视频的ID切换次数(identity switches,IDs)仅为37,帧率(frames per second,FPS)为95帧/s,能够满足实时跟踪需求。该研究提出的改进YOLOv8和ByteTrack的鲈鱼个体运动特征提取方法能够在实际养殖场景下实现较为稳定的鲈鱼个体实时跟踪,可为大规模无接触式实际水产养殖监测提供技术支持。 展开更多
关键词 计算机视觉 深度学习 特征提取 目标检测 多目标跟踪
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基于DF-Track的水下鱼体跟踪方法
7
作者 吴江 李然 +2 位作者 范利利 王宁 王客程 《现代电子技术》 北大核心 2024年第20期153-159,共7页
鱼类跟踪是分析鱼类行为、评估其健康水平的关键步骤。然而,由于真实水下养殖鱼群具有运动非线性、高外观相似度、鱼体互相遮挡、特征信息损失严重等特点,多目标跟踪鱼类是一项非常具有挑战性的任务。针对水下鱼体反射产生的伪影以及鱼... 鱼类跟踪是分析鱼类行为、评估其健康水平的关键步骤。然而,由于真实水下养殖鱼群具有运动非线性、高外观相似度、鱼体互相遮挡、特征信息损失严重等特点,多目标跟踪鱼类是一项非常具有挑战性的任务。针对水下鱼体反射产生的伪影以及鱼体运动非线性、相互遮挡导致跟踪轨迹碎片化的问题,提出一种水下多鱼跟踪模型DF-Track。该模型采用基于检测的跟踪(TBD)范式,首先在YOLOv8的C2f结构中引入聚合感知注意力机制(APFA),提高在前向过程中提取图像特征的能力;然后使用SDI多层次特征融合模块对YOLOv8中的feature fusion部分进行重设计,减少特征融合阶段不同层级特征信息的冲突问题;最后提出一种优化轨迹管理的跟踪模型DF-Track,并引入Focal-EIoU补偿匹配空间中的运动估计偏差,平衡几何一致性。实验结果表明:与原YOLOv8相比,所提算法的精确率提高了1.7%,平均精度均值提高了2.1%;DF-Track与其他MOT跟踪算法相比,HOTA达到70.9%,MOTA达到91.9%,IDF1达到80.4%。证明DF-Track模型在水下鱼类跟踪任务中具有较好的性能。 展开更多
关键词 多目标跟踪 水下鱼体 DF-track模型 非线性运动 几何一致性 运动估计偏差补偿
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Algorithm for Multi-laser-target Tracking Based on Clustering Fusion
8
作者 张立群 李言俊 张科 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2007年第1期28-32,共5页
Multi-laser-target tracking is an important subject in the field of signal processing of laser warners. A clustering method is applied to the measurement of laser warner, and the space-time fusion for measurements in ... Multi-laser-target tracking is an important subject in the field of signal processing of laser warners. A clustering method is applied to the measurement of laser warner, and the space-time fusion for measurements in the same cluster is accomplished. Real-time tracking of multi-laser-target and real-time picking of multi-laser-signal are introduced using data fusion of the measurements. A prototype device of the algorithm is built up. The results of experiments show that the algorithm is very effective. 展开更多
关键词 激光报警器 多目标跟踪 算法 聚类融合 信息处理
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改进ViT的RGB-T多模态交互跟踪算法研究 被引量:1
9
作者 吴波 张荣芬 刘宇红 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期267-277,共11页
针对之前的RGB-T目标跟踪工作中,直接将可见光RGB和热红外TIR图像的特征连接在一起,或者从搜索图像中抽取候选框,对孤立的RGB和TIR候选框对进行融合,导致无法充分利用不同模态之间的互补信息,还引入了冗余背景噪声的问题,提出了一种基... 针对之前的RGB-T目标跟踪工作中,直接将可见光RGB和热红外TIR图像的特征连接在一起,或者从搜索图像中抽取候选框,对孤立的RGB和TIR候选框对进行融合,导致无法充分利用不同模态之间的互补信息,还引入了冗余背景噪声的问题,提出了一种基于改进ViT(vision Transformer)的多模态交互的RGB-T跟踪算法。使用高效多头自注意力(efficient multi-head self-attention,EMSA),加强各个注意力头部之间的信息交互;引入AdaptMLP模块,可以更灵活地处理数据,强化模型的非线性表达能力;设计了MHT(MLP-mixer hybrid Transformer)模块,在Transformer模块的注意力分支提取特征的同时,MLP-Mixer分支在空间和通道上对输入进行特征信息提取,将两个分支的特征进行融合;将MHT模块输出的特征信息馈送到TBSI(bridging search region interaction with template)层中,进行跨模态信息交互。在公开的大规模RGB-T数据集LasHeR测试集上进行测试,得到的精确度、归一化精度和成功率分别为66.9%、63.5%和53.5%,分别比基准算法提高了1.8、1.6和1.3个百分点。实验结果表明,所提算法能够提高跟踪器的性能。 展开更多
关键词 RGB-T跟踪 混合多层感知机 多模态交互 模板融合 高效多头自注意力
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基于改进多区delta-tracking方法的蒙特卡罗中子输运跟踪与临界计算验证 被引量:1
10
作者 陈珍平 谢金森 +3 位作者 郭倩 张震宇 谢超 于涛 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期261-270,共10页
传统蒙特卡罗程序进行中子输运跟踪时,当中子穿越不同材料边界时需频繁大量地计算中子到材料边界的距离,若中子平均自由程大于局部模型的宏观尺寸,则大量的距离计算会显著降低中子输运跟踪效率。为弥补传统中子输运跟踪方法带来的潜在... 传统蒙特卡罗程序进行中子输运跟踪时,当中子穿越不同材料边界时需频繁大量地计算中子到材料边界的距离,若中子平均自由程大于局部模型的宏观尺寸,则大量的距离计算会显著降低中子输运跟踪效率。为弥补传统中子输运跟踪方法带来的潜在效率降低的缺陷,本文提出了改进多区delta-tracking中子输运跟踪方法,通过引入虚截面来对模型进行多区的虚拟均匀化处理,进而在中子输运跟踪时可不考虑材料边界穿越问题,理论上可提高中子输运跟踪效率。将改进多区delta-tracking中子输运跟踪方法在多功能辐射输运模拟仿真平台MOSRT系统中进行了程序实现。利用基准题和全堆芯模型开展了临界计算验证,证明了本文方法及程序的正确性和有效性。 展开更多
关键词 蒙特卡罗 中子输运跟踪 多区delta-tracking 临界计算
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一致性Multi-Agent编队控制综述 被引量:5
11
作者 梅权 姚佩阳 《电光与控制》 北大核心 2017年第1期54-57,共4页
多智能体系统一致性编队控制研究范围涵盖多无人机、机器人、水下无人航行器的编队运动问题,是系统控制领域的研究热点之一。从一致性编队生成和编队跟随两个方面回顾了近年来一致性编队控制的主要研究成果,总结了基于一致性编队控制研... 多智能体系统一致性编队控制研究范围涵盖多无人机、机器人、水下无人航行器的编队运动问题,是系统控制领域的研究热点之一。从一致性编队生成和编队跟随两个方面回顾了近年来一致性编队控制的主要研究成果,总结了基于一致性编队控制研究的最新进展,最后简要叙述了该领域中一些有待解决的问题及可能的研究方向。 展开更多
关键词 multi-AGENT 编队生成 编队跟随 LYAPUNOV函数
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基于YOLO v8n-seg和改进Strongsort的多目标小鼠跟踪方法 被引量:13
12
作者 梁秀英 贾学镇 +3 位作者 何磊 王翔宇 刘岩 杨万能 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期295-305,345,共12页
多目标小鼠跟踪是小鼠行为分析的基本任务,是研究社交行为的重要方法。针对传统小鼠跟踪方法存在只能跟踪单只小鼠以及对多目标小鼠跟踪需要对小鼠进行标记从而影响小鼠行为等问题,提出了一种基于实例分割网络YOLO v8n-seg和改进Strongs... 多目标小鼠跟踪是小鼠行为分析的基本任务,是研究社交行为的重要方法。针对传统小鼠跟踪方法存在只能跟踪单只小鼠以及对多目标小鼠跟踪需要对小鼠进行标记从而影响小鼠行为等问题,提出了一种基于实例分割网络YOLO v8n-seg和改进Strongsort相结合的多目标小鼠无标记跟踪方法。使用RGB摄像头采集多目标小鼠的日常行为视频,标注小鼠身体部位分割数据集,对数据集进行增强后训练YOLO v8n-seg实例分割网络,经过测试,模型精确率为97.7%,召回率为98.2%,mAP50为99.2%,单幅图像检测时间为3.5 ms,实现了对小鼠身体部位准确且快速地分割,可以满足Strongsort多目标跟踪算法的检测要求。针对Strongsort算法在多目标小鼠跟踪中存在的跟踪错误问题,对Strongsort做了两点改进:对匹配流程进行改进,将未匹配上目标的轨迹和未匹配上轨迹的目标按欧氏距离进行再次匹配;对卡尔曼滤波进行改进,将卡尔曼滤波中表示小鼠位置和运动状态的小鼠身体轮廓外接矩形框替换为以小鼠身体轮廓质心为中心、对角线为小鼠体宽的正方形框。经测试,改进后Strongsort算法的ID跳变数为14,MOTA为97.698%,IDF1为85.435%,MOTP为75.858%,与原Strongsort相比,ID跳变数减少88%,MOTA提升3.266个百分点,IDF1提升27.778个百分点,与Deepsort、ByteTrack和Ocsort相比,在MOTA和IDF1上均有显著提升,且ID跳变数大幅降低,结果表明改进Strongsort算法可以提高多目标无标记小鼠跟踪的稳定性和准确性,为小鼠社交行为分析提供了一种新的技术途径。 展开更多
关键词 小鼠行为 多目标跟踪 YOLO v8n-seg Strongsort
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CNN-Transformer特征融合多目标跟踪算法 被引量:6
13
作者 张英俊 白小辉 谢斌红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期180-190,共11页
在卷积神经网络(CNN)中,卷积运算能高效地提取目标的局部特征,却难以捕获全局表示;而在视觉Transformer中,注意力机制可以捕获长距离的特征依赖,但会忽略局部特征细节。针对以上问题,提出一种基于CNN-Transformer双分支主干网络进行特... 在卷积神经网络(CNN)中,卷积运算能高效地提取目标的局部特征,却难以捕获全局表示;而在视觉Transformer中,注意力机制可以捕获长距离的特征依赖,但会忽略局部特征细节。针对以上问题,提出一种基于CNN-Transformer双分支主干网络进行特征提取和融合的多目标跟踪算法CTMOT(CNN-transformer multi-object tracking)。使用基于CNN和Transformer双分支并行的主干网络分别提取图像的局部和全局特征。使用双向桥接模块(two-way braidge module,TBM)对两种特征进行充分融合。将融合后的特征输入两组并行的解码器进行处理。将解码器输出的检测框和跟踪框进行匹配,完成多目标跟踪任务。在多目标跟踪数据集MOT17、MOT20、KITTI以及UADETRAC上进行评估,CTMOT算法的MOTP和IDs指标在四个数据集上均达到了SOTA效果,MOTA指标分别达到了76.4%、66.3%、92.36%和88.57%,在MOT数据集上与SOTA方法效果相当,在KITTI数据集上达到SOTA效果。由于同时完成目标检测和关联,能够端到端进行目标跟踪,跟踪速度可达35 FPS,表明CTMOT算法在跟踪的实时性和准确性上达到了较好的平衡,具有较大潜力。 展开更多
关键词 多目标跟踪 TRANSFORMER 特征融合
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基于改进Tracktor的行人多目标跟踪算法 被引量:3
14
作者 谌海云 黄忠义 +1 位作者 王海川 余鸿皓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第8期242-249,共8页
在多目标视频跟踪中,针对受交互遮挡等影响导致检测偏差从而致使目标身份丢失的问题,提出一种基于改进Tracktor的行人多目标跟踪算法DUTracktor。在检测框回归中设计一个动态更新模块,利用孪生网络对建议框进一步检测定位;利用时序信息... 在多目标视频跟踪中,针对受交互遮挡等影响导致检测偏差从而致使目标身份丢失的问题,提出一种基于改进Tracktor的行人多目标跟踪算法DUTracktor。在检测框回归中设计一个动态更新模块,利用孪生网络对建议框进一步检测定位;利用时序信息增强模块更新当前帧更适合的模板,建立全局上下文关系;并通过像素相关进行特征融合,从而增强目标边缘信息和尺度信息;利用相机运动补偿和融合相似矩阵构建二级关联跟踪机制,建立检测框和轨迹更强大的关联性,提高目标跟踪的鲁棒性。在公开的MOT16数据集上进行实验测试,并与当前主流算法相比,该算法跟踪精度表现较优,具有良好的鲁棒性,FPS稳定在24帧。 展开更多
关键词 计算机视觉 多目标跟踪 tracktor 孪生网络
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BEVTrack:基于难例挖掘训练的端到端三维多目标跟踪方法 被引量:1
15
作者 张弘 万家旭 +2 位作者 陈海波 张健 李旭亮 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第1期152-165,共14页
多目标跟踪已经成为自动驾驶系统中的一个关键组成部分,其目的是在连续的视频流与点云流中识别、定位并标识所有感兴趣的目标。目前三维多目标跟踪方法多依赖人工多阶段调参以保证整体跟踪性能,难以对复杂遮挡或运动进行有效建模。而现... 多目标跟踪已经成为自动驾驶系统中的一个关键组成部分,其目的是在连续的视频流与点云流中识别、定位并标识所有感兴趣的目标。目前三维多目标跟踪方法多依赖人工多阶段调参以保证整体跟踪性能,难以对复杂遮挡或运动进行有效建模。而现有的三维端到端多目标跟踪方法,如MUTR等,精度普遍较低。其核心原因为三维空间中的特征聚合和感知相对于二维图像更具挑战性,简单的网络难以实现复杂的三维特征聚合,并大量的噪声信息与难例信息干扰严重,影响模型的特征提取能力。针对以上问题,本文提出了一种基于难例挖掘训练的端到端多目标跟踪框架BEVTrack。针对三维特征关联问题,本文设计了基于鸟瞰图(BEV)位置编码的三维跟踪查询。通过基于BEV特征的三维跟踪查询,本文方法能够更好地将跟踪查询与实际三维特征进行有效关联,从而大幅度提升了跟踪精度。同时,模型依靠BEV数据进行特征关联,仅需轻量化的网络便可以实现快速有效的跟踪。针对数据噪声问题,本文提出了面向多目标跟踪的难例挖掘训练,通过针对检测难例与跟踪难例分别处理,训练模型去除检测错误噪声与跟踪匹配的能力,从而提升在真实场景下模型处理噪声信息与难例干扰的能力。在实验结果方面,基于Nuscenes数据集,我们进行了大量的对比实验与模型消融实验,实验结果证明本文的方法在该数据集上取得了领先的性能。 展开更多
关键词 多目标跟踪 端到端 难例挖掘 TRANSFORMER
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长联大跨钢桁梁桥-无砟轨道静动力适应性研究 被引量:1
16
作者 朱志辉 任增震 +1 位作者 郑纬奇 余志武 《铁道工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期65-72,共8页
研究目的:为研究高速铁路长联大跨钢桁梁桥铺设无砟轨道的适应性,本文以我国首座铺设无砟轨道的长联大跨钢桁梁桥-郑济高铁黄河特大桥为研究对象,基于梁轨相互作用原理建立钢桁梁桥-无砟轨道精细化非线性分析模型,分析无缝线路强度、变... 研究目的:为研究高速铁路长联大跨钢桁梁桥铺设无砟轨道的适应性,本文以我国首座铺设无砟轨道的长联大跨钢桁梁桥-郑济高铁黄河特大桥为研究对象,基于梁轨相互作用原理建立钢桁梁桥-无砟轨道精细化非线性分析模型,分析无缝线路强度、变形协调性、轨道静态铺设精度指标的变化规律,研究钢桁梁桥-无砟轨道静力适应性;基于车桥耦合动力学理论建立车-轨-桥耦合动力学模型,分析不同温度下的车桥耦合振动及行车性能,研究钢桁梁桥-无砟轨道动力适应性。研究结论:(1)长联大跨钢桁梁桥-无砟轨道体系的无缝线路强度、变形协调性、轨道静态不平顺及行车性能指标等指标均满足规范要求,静动力适应性表现良好;(2)温度梯度对无砟轨道层间压缩量、扣件滑移量影响显著,与整体温差相比,分别增大了51.08%和50.00%;(3)温度梯度劣化轨道静态中短波不平顺,与整体温差相比,10 m弦长、30 m基线长指标分别增大了144.12%和76.06%,60 m弦长指标基本不变;(4)温度梯度对轮重减载率影响显著,对脱轨系数、横向轮轨力等其他安全性和舒适度指标影响较小。 展开更多
关键词 高速铁路 长联大跨钢桁梁桥 无砟轨道 静力性能 动力响应 适应性
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基于多策略改进的SMC-GTO电机速度跟踪控制 被引量:1
17
作者 岳凡 艾尔肯·亥木都拉 郑威强 《现代电子技术》 北大核心 2024年第16期69-75,共7页
针对传统控制算法在农业机器人驱动电机速度控制方面存在的响应时间长、跟踪效果差以及参数整定难度大,导致驱动电机转速难以在短时间内收敛至预期值的问题,提出一种基于多策略改进的SMC-GTO电机速度跟踪控制算法。首先,为了缩短驱动电... 针对传统控制算法在农业机器人驱动电机速度控制方面存在的响应时间长、跟踪效果差以及参数整定难度大,导致驱动电机转速难以在短时间内收敛至预期值的问题,提出一种基于多策略改进的SMC-GTO电机速度跟踪控制算法。首先,为了缩短驱动电机速度响应时间,提高速度跟踪效果,设计了一种新型趋近率的改进滑模控制器(I-SMC);其次,为了快速整定滑模控制器参数,引入了多策略改进的大猩猩部队优化算法(MIGTO)。仿真结果表明:I-SMC能够将电机运行过程中的动态误差累计与过冲控制在0 rad/s内,并且可以在0.4 s内响应至预定速度。MIGTO算法在开发和探索阶段均展现出卓越的性能,尤其在整定基于新型趋近率的改进滑模控制器参数工作中表现突出。该研究通过引入I-SMC和MIGTO算法,成功改进了驱动电机速度控制方式,有效缩短了响应时间,提升了速度跟踪效果。 展开更多
关键词 SMC-GTO 多策略改进 速度跟踪 农业机器人 驱动电机 参数整定
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一种基于Multi-Egocentric视频运动轨迹重建的多目标跟踪算法 被引量:13
18
作者 欧伟奇 尹辉 +1 位作者 许宏丽 刘志浩 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期246-253,共8页
Egocentric视频具有目标运动剧烈、遮挡频繁、目标尺度差异明显及视角时变性强的特点,给目标跟踪任务造成了极大的困难。本文从重建不同视角Egocentric视频中各目标的运动轨迹出发,提出一种基于Multi-Egocentric视频运动轨迹重建的多目... Egocentric视频具有目标运动剧烈、遮挡频繁、目标尺度差异明显及视角时变性强的特点,给目标跟踪任务造成了极大的困难。本文从重建不同视角Egocentric视频中各目标的运动轨迹出发,提出一种基于Multi-Egocentric视频运动轨迹重建的多目标跟踪算法,该方法基于多视角同步帧之间的单应性约束解决目标遮挡和丢失问题,然后根据多视角目标空间位置约束关系通过轨迹重建进一步优化目标定位,并采用卡尔曼滤波构建目标运动模型优化目标运动轨迹,在BJMOT、EPLF-campus4数据集上的对比实验验证了本文算法在解决Multi-Egocentric视频多目标跟踪轨迹不连续问题的有效性。 展开更多
关键词 multi-egocentric视频 轨迹重建 多目标跟踪 单应性约束 对极几何约束 空间重构 卡尔曼滤波 运动模型
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基于Bytetrack的多目标跟踪算法在斑马鱼毒性行为识别中的应用 被引量:7
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作者 赵海翔 崔鸿武 +4 位作者 黄桢铭 王磊 李皓 崔正国 曲克明 《渔业科学进展》 CSCD 北大核心 2024年第2期136-149,共14页
利用计算机视觉技术识别斑马鱼(Danio rerio)在不同污染物暴露下的行为变化是水质毒性评价的常用方法之一,但传统方法存在效率低、面对遮挡和复杂环境时性能差等缺陷。针对这些问题,本研究使用基于Bytetrack的多目标跟踪算法追踪斑马鱼... 利用计算机视觉技术识别斑马鱼(Danio rerio)在不同污染物暴露下的行为变化是水质毒性评价的常用方法之一,但传统方法存在效率低、面对遮挡和复杂环境时性能差等缺陷。针对这些问题,本研究使用基于Bytetrack的多目标跟踪算法追踪斑马鱼在4种污染物(Zn、Pb、Cr和苯酚)暴露2 h后的行为变化,对斑马鱼在4种浓度梯度中的平均速度、最大速度、最低速度、平均碰撞次数和行为轨迹等指标进行分析。结果显示,算法的追踪精度、漏检率和检测时间(每300帧)分别能达到90.26%、16.33%和0.19 min,检测时间和精度相比于传统目标检测方法有较大提升。同时,根据污染物不同,该方法能准确识别特定污染物环境中斑马鱼相应的运动状态及轨迹变化,可实现精确识别和实时响应,在鱼类毒性行为识别领域具有重要参考意义。 展开更多
关键词 计算机视觉 多目标跟踪 斑马鱼 行为分析
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基于状态向量增强ByteTrack的新生羔羊活动量自动计算方法 被引量:3
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作者 林庆霞 顾兴健 +5 位作者 陈新文 熊迎军 张国敏 王锋 张生福 陆明洲 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第13期146-155,共10页
为评价母羊繁殖性能并及时发现分娩栏中的弱活力羔羊,该研究提出一种基于状态向量增强ByteTrack的新生羔羊活动量自动计算方法。针对传统ByteTrack算法在跟踪目标被遮挡时易发生身份切换的问题,引入置信度信息增强的状态向量,提高跟踪... 为评价母羊繁殖性能并及时发现分娩栏中的弱活力羔羊,该研究提出一种基于状态向量增强ByteTrack的新生羔羊活动量自动计算方法。针对传统ByteTrack算法在跟踪目标被遮挡时易发生身份切换的问题,引入置信度信息增强的状态向量,提高跟踪算法区分遮挡与被遮挡羔羊的能力。针对跟踪目标丢失导致轨迹预测不准确的问题,构建目标丢失期间的虚拟轨迹并重更新轨迹状态向量,以纠正轨迹误差。在获取各羔羊活动轨迹后,计算各羔羊帧间移动距离统计羔羊活动量。在江苏海门山羊研发中心采集的新生羔羊活动视频数据集上,测试状态向量增强的ByteTrack多目标跟踪算法性能。测试结果表明,研究提出的多目标跟踪方法在高阶跟踪精度、多目标跟踪精度、多目标跟踪准确度、IDF1得分上分别达到80.8%、86.1%、84.5%和92.2%,相较于现有算法的最高精度,分别提高2.7、0.2、2.3和3.9个百分点。该研究所提方法能够实现同窝多只新生羔羊的稳定跟踪,为新生羔羊活动量的自动计算、母羊繁殖性能的自动评估提供技术支撑。 展开更多
关键词 动物 目标检测 多目标跟踪 数据关联 遮挡 羔羊活动量
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