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融合改进的Camshift与Kalman滤波的复杂环境下隔震支座位移测量研究
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作者 杜永峰 熊小桥 +2 位作者 范宁 韩博 李虎 《地震工程学报》 北大核心 2025年第4期767-780,共14页
为解决传统的Camshift算法在隔震工程应用时过度依赖颜色信息、易受周围环境干扰的问题,提出一种基于视觉的隔震支座位移测量方法。首先,对采集到的视频进行图像预处理。然后,通过调节由Canny算子获取的目标边缘信息和由Camshift算法得... 为解决传统的Camshift算法在隔震工程应用时过度依赖颜色信息、易受周围环境干扰的问题,提出一种基于视觉的隔震支座位移测量方法。首先,对采集到的视频进行图像预处理。然后,通过调节由Canny算子获取的目标边缘信息和由Camshift算法得到的颜色信息的权重,生成融合信息直方图,从而增强算法在目标跟踪时的稳定性。当目标未被遮挡时,直接使用改进的Camshift算法来获取目标位置;当目标发生遮挡时,通过目标被遮挡面积判断遮挡程度,引入Kalman增益来预测目标位置,将预测和观测结果融合后得到目标新的位置状态估计。随后,通过坐标转换获取真实位移信息。该方法准确性通过三层钢框架结构模型的振动台试验得以验证,结果表明,采用视觉方法测量与拉线式位移计测量的结果所得最大位移误差均小于6.84%,两者相关性也均在0.91之上。最后,将该视觉方法应用到某实际工程中,通过对比一个监测点视觉位移测量与拉线式位移计的数据,发现二者误差值仅为0.15 mm,精度达到了98.56%,进一步表明该方法能够适应光照变化、灰尘和遮挡等复杂的隔震层环境,具有良好的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 隔震支座位移 CAMSHIFT算法 kalman滤波 复杂环境
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基于粒子滤波和滑动平均扩展Kalman滤波的多径估计算法 被引量:13
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作者 程兰 王志远 +1 位作者 陈杰 谢刚 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期709-716,共8页
多径干扰是高精度定位的主要误差源,估计多径参数对消除多径误差,提高导航系统定位精度具有重要意义。针对扩展Kalman滤波(EKF)在进行多径参数估计时,存在对初值敏感,估计结果在真值附近具有较大波动的缺点,该文提出一种基于粒子滤波(PF... 多径干扰是高精度定位的主要误差源,估计多径参数对消除多径误差,提高导航系统定位精度具有重要意义。针对扩展Kalman滤波(EKF)在进行多径参数估计时,存在对初值敏感,估计结果在真值附近具有较大波动的缺点,该文提出一种基于粒子滤波(PF)和滑动平均EKF的多径估计算法。该算法首先利用PF得到多径参数的粗略估计值,并将该值作为EKF的初始估计值,以克服EKF对初值敏感的问题。接着对EKF的估计结果进行滑动平均,并将平均后的滤波结果作为多径参数的估计结果。仿真结果表明,改进后的多径估计算法可有效降低估计结果的波动幅度,同时解决了EKF对初值敏感的问题。 展开更多
关键词 参数估计 粒子滤波 扩展kalman滤波 多径干扰
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基于两级扩展Kalman滤波的海上多平台误差配准算法 被引量:7
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作者 王成飞 王航宇 石章松 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期851-855,共5页
为了建立统一态势图,利用平台的低精度导航信息和相互测量的位置信息来进行海上多平台传感器数据位置对准,避免了对高精度导航设备的依赖以及将地表近似为平面所带来的误差。分析数据位置对准过程中的主要误差来源,给出对准的坐标变换模... 为了建立统一态势图,利用平台的低精度导航信息和相互测量的位置信息来进行海上多平台传感器数据位置对准,避免了对高精度导航设备的依赖以及将地表近似为平面所带来的误差。分析数据位置对准过程中的主要误差来源,给出对准的坐标变换模型,分别构建关于导航系统误差和传感器系统误差的测量方程和状态方程,设计两级扩展Kalman滤波配准算法对两种系统误差进行在线估计和补偿,完成海上多平台的误差配准,为后续数据关联和融合提供更高精度的传感器数据。仿真实验结果验证了算法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 海上协同 两级扩展kalman滤波 误差配准
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基于IPSO-PF算法的疲劳裂纹扩展预测
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作者 靳婷 王晓磊 +1 位作者 刘宇 袁建明 《机械强度》 北大核心 2025年第4期47-53,共7页
传统Paris公式预测裂纹扩展时忽略了裂纹扩展过程中各种不确定因素的影响,导致预测的裂纹扩展过程与真实的裂纹扩展过程相差较大。为提高疲劳裂纹扩展预测的精度,提出了一种基于改进粒子群优化粒子滤波(Improved Particle Swarm Optimiz... 传统Paris公式预测裂纹扩展时忽略了裂纹扩展过程中各种不确定因素的影响,导致预测的裂纹扩展过程与真实的裂纹扩展过程相差较大。为提高疲劳裂纹扩展预测的精度,提出了一种基于改进粒子群优化粒子滤波(Improved Particle Swarm Optimization-Particle Filtering,IPSO-PF)算法的疲劳裂纹扩展预测方法。首先,在粒子滤波(Particle Filtering,PF)算法的框架上,利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对基于观测信息更新后的部分粒子进行优化,保持大权值的粒子状态不变,将小权值的粒子趋向于高似然区域,设计了IPSO-PF算法;然后,将IPSO-PF算法与Paris公式结合,构建了基于Paris公式和IPSO-PF算法的疲劳裂纹扩展预测模型;最后,使用公开的2024-T351铝合金数据集对该模型的有效性进行了验证。结果表明,与传统PF算法相比,IPSO-PF算法能够提高粒子的多样性,使用IPSO-PF算法构建的裂纹扩展预测模型的预测误差为2.6%,优于基于PF算法的9.2%。 展开更多
关键词 疲劳裂纹 裂纹扩展预测 粒子滤波 粒子群优化 算法优化
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一种基于扩展Kalman滤波的多径估计算法 被引量:5
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作者 程兰 谢刚 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第5期575-579,共5页
定位系统中,噪声环境下的多径估计是消除多径干扰的前提。提出了一种基于扩展Kal-man滤波(EKF)的多径估计算法,可以有效的估计多径信号的时间延迟和幅度。分析了本地码估计偏差、EKF的估计初值、相关间距以及采样频率对多径估计性能的... 定位系统中,噪声环境下的多径估计是消除多径干扰的前提。提出了一种基于扩展Kal-man滤波(EKF)的多径估计算法,可以有效的估计多径信号的时间延迟和幅度。分析了本地码估计偏差、EKF的估计初值、相关间距以及采样频率对多径估计性能的影响。结果表明,EKF在估计多径信号时,EKF初值不仅影响其收敛速度,而且EKF初值中的幅度初值决定其是否收敛。同时,EKF时间延迟估计误差可以通过提高采样频率和增加最大早晚码间距来减小。 展开更多
关键词 定位系统 多径 扩展kalman滤波 参数估计
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基于扩展Kalman滤波器算法的移动机器人同步定位与建图 被引量:6
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作者 楼晓春 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第24期2927-2930,共4页
针对移动机器人的同步定位与建图(SLAM)问题,提出了一种基于改进的扩展Kalman滤波算法的同步定位与建图方法。通过建立基于直线特征提取的机器人观测模型,推导了SLAM建图的预测和更新算式,设计了基于特征点数目的SLAM预测与更新率算子,... 针对移动机器人的同步定位与建图(SLAM)问题,提出了一种基于改进的扩展Kalman滤波算法的同步定位与建图方法。通过建立基于直线特征提取的机器人观测模型,推导了SLAM建图的预测和更新算式,设计了基于特征点数目的SLAM预测与更新率算子,实现了移动机器人的同步定位与建图。实验结果表明该方法有效、可行。 展开更多
关键词 移动机器人 同步定位与建图 扩展kalman滤波 直线特征
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基于扩展卡尔曼滤波的钠离子电池SOC估计 被引量:2
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作者 张福建 赵席 +1 位作者 郑新月 邓富金 《电池》 北大核心 2025年第1期99-103,共5页
精确估计荷电状态(SOC)对于钠离子电池的合理使用至关重要。以18650型钠离子电池作为研究对象,在实验室钠离子电池阶段放电实验数据基础上,建立二阶RC等效电路模型,利用PyCharm软件进行SOC曲线仿真,对比扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计的SO... 精确估计荷电状态(SOC)对于钠离子电池的合理使用至关重要。以18650型钠离子电池作为研究对象,在实验室钠离子电池阶段放电实验数据基础上,建立二阶RC等效电路模型,利用PyCharm软件进行SOC曲线仿真,对比扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计的SOC曲线与实际曲线,验证算法的有效性和鲁棒性。增加补偿电压后,EKF算法能较好地估计电池的SOC,平均误差为1.79%,整体模型精度优于标准卡尔曼滤波算法,且最大误差减少了1.6个百分点,同时针对不同SOC初值具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 钠离子电池 扩展卡尔曼滤波(EKF)算法 二阶RC等效电路 荷电状态(SOC) 补偿电压
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改进扩展Kalman滤波的显微视觉压电驱动定位
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作者 杨柳 何贺 +1 位作者 程佳佳 李东洁 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期1868-1878,共11页
在显微视觉领域,压电驱动定位技术因其在微观尺度的高精度特性和灵活性备受关注。然而,由于定位过程中涉及图像处理、传输和控制等方面的时延,导致图像雅可比矩阵的估计会出现较大误差。因此,本文提出了一种改进扩展Kalman滤波算法用来... 在显微视觉领域,压电驱动定位技术因其在微观尺度的高精度特性和灵活性备受关注。然而,由于定位过程中涉及图像处理、传输和控制等方面的时延,导致图像雅可比矩阵的估计会出现较大误差。因此,本文提出了一种改进扩展Kalman滤波算法用来预测图像雅可比矩阵,大幅度降低时间延迟因素。首先,将辨识得到的Bouc-Wen模型与扩展Kalman滤波算法的状态观测方程相结合,使得状态观测方程更全面地考虑压电平台的迟滞非线性特性,有效地提高了对压电平台速度和位置的预测;其次,结合Bouc-Wen模型的扩展Kalman滤波算法在面对非线性问题时,采用的是泰勒级数,这将导致扩展Kalman滤波算法对高度非线性的函数无法提供良好的近似,从而导致在估计雅可比矩阵的时候引入较大的近似误差,故本文将采用神经网络对高度非线性函数进行近似,进而对图像雅可比矩阵进行估计。最后,通过搭建一个显微视觉的压电驱动实验平台,进行位置跟踪实验,仿真实验表明,输入信号分别为正弦信号和三角波信号时,改进扩展Kalman滤波算法跟踪误差均值分别为0.199μm和0.132μm,而扩展Kalman滤波算法的跟踪误差均值分别为0.692μm和0.513μm,结果验证了改进算法的优越性和可行性。 展开更多
关键词 扩展kalman滤波 高度非线性方程 图像雅可比矩阵 显微视觉 压电驱动
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模糊自适应Kalman滤波算法在SINS/DR组合导航的应用 被引量:1
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作者 许建国 周源 王少蕾 《兵工自动化》 北大核心 2024年第9期1-6,共6页
针对里程仪测量误差导致组合导航精度降低的问题,提出基于系统工作状态和滤波器新息状态相结合的模糊自适应算法。根据新息的变化确定模糊规则,修正里程仪输出增益,使新息始终保持在零均值附近,利用修正后的新息修正观测噪声方差,降低... 针对里程仪测量误差导致组合导航精度降低的问题,提出基于系统工作状态和滤波器新息状态相结合的模糊自适应算法。根据新息的变化确定模糊规则,修正里程仪输出增益,使新息始终保持在零均值附近,利用修正后的新息修正观测噪声方差,降低导航定位的偏差。仿真实验结果证明,该算法能够很好地提高组合导航定位的精度。 展开更多
关键词 SINS/DR组合导航 里程仪 模糊自适应算法 kalman滤波
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基于WOA优化扩展卡尔曼算法的锂离子电池SOC估算研究
10
作者 许傲然 戴菁 +2 位作者 谷彩莲 冷雪敏 魏家和 《电源学报》 北大核心 2025年第2期232-239,共8页
工业和经济的发展对能源造成了巨大的消耗,同时也带来了严重的能源危机和环境污染,而构建安全、清洁的能源互联网络是解决当今社会发展和环境、能源关系的途径。现在各国都提出新能源电动汽车发展政策,锂离子电池作为电动汽车的核心部... 工业和经济的发展对能源造成了巨大的消耗,同时也带来了严重的能源危机和环境污染,而构建安全、清洁的能源互联网络是解决当今社会发展和环境、能源关系的途径。现在各国都提出新能源电动汽车发展政策,锂离子电池作为电动汽车的核心部件直接关系着它的行驶性能和安全性。电池的荷电状态SOC(state-of-charge)作为锂离子电池应用在各个行业的核心参数,其估算精度直接关系到电池的使用寿命和效率。针对电动汽车应用中电池SOC估算精度存在的问题进行研究,提出基于鲸鱼优化算法WOA(whale optimization algorithm)优化扩展卡尔曼滤波EKF(extended Kalman filter)的SOC估算方法,在构建系统噪声和观测噪声的协方差矩阵的基础上,在动态工况下利用改进优化后的WOA-EKF算法优化噪声协方差矩阵,提高SOC估算精度。并在MATLAB/Simulink中进行了模型参数辨识和对比仿真验证,结果表明:基于WOA优化扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池SOC估算能够在不同的工况下控制SOC估算误差在2%以内,在促进电池在新能源领域中的进一步发展方面具有一定的研究意义。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态估算 观测噪声 鲸鱼优化算法-扩展卡尔曼滤波
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基于扩展Kalman滤波的室内WiFi-PDR融合定位算法 被引量:16
11
作者 刘庆 关维国 +1 位作者 李顺康 王芳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期66-71,77,共7页
为解决室内WiFi定位精度较低及行人航位推算(PDR)定位存在累积误差的问题,提出一种基于扩展Kalman滤波(EKF)的WiFi-PDR融合定位算法。WiFi通过改进的WKNN算法实现匹配定位,根据定位点与K近邻点的接收信号强度指示相对偏差进行权值修正,... 为解决室内WiFi定位精度较低及行人航位推算(PDR)定位存在累积误差的问题,提出一种基于扩展Kalman滤波(EKF)的WiFi-PDR融合定位算法。WiFi通过改进的WKNN算法实现匹配定位,根据定位点与K近邻点的接收信号强度指示相对偏差进行权值修正,PDR定位采用多重约束条件的步态检测和在线步长估计方法。在此基础上,将EKF作为WiFi和PDR定位的融合滤波器,以降低WiFi定位回跳和PDR累计误差,从而提高定位精度。实验结果表明,在多次行迹转弯条件下,该融合定位算法的定位精度可达1.8 m。 展开更多
关键词 室内定位 WiFi定位 行人航位推算 扩展kalman滤波 融合定位
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一种基于扩展Kalman滤波器的神经网络学习算法 被引量:8
12
作者 李江 杨慧中 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第B11期230-234,共5页
为了解决前馈神经网络BP算法在处理非线性对象时 ,收敛速度慢 ,易陷入局部极值 ,需调节参数多等的缺陷 ,提出将扩展卡尔曼滤波 (EKF)算法引入神经网络的学习中 .把前馈网络的所有权值、阈值作为EKF算法的状态 ,网络输出作为EKF的观测 .... 为了解决前馈神经网络BP算法在处理非线性对象时 ,收敛速度慢 ,易陷入局部极值 ,需调节参数多等的缺陷 ,提出将扩展卡尔曼滤波 (EKF)算法引入神经网络的学习中 .把前馈网络的所有权值、阈值作为EKF算法的状态 ,网络输出作为EKF的观测 .同时为了防止滤波发散 ,对算法做了改进 .仿真结果表明 ,该算法比BP算法在收敛速度、抗噪能力方面都有明显提高 。 展开更多
关键词 前馈神经网络 BP算法 扩展kalman滤波 滤波发散
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基于观测方程重构滤波算法的锂离子电池荷电状态估计 被引量:8
13
作者 黄凯 孙恺 +2 位作者 郭永芳 王子鹏 李森茂 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2214-2224,共11页
滤波算法中观测方程的准确性在电池状态评估中起着决定性作用。然而,该文通过试验发现,由于温度、工作电流和荷电状态(SOC)的影响,即使使用精度较高的电池模型,扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中观测方程的输出值与实际电压之间仍会存在较大误... 滤波算法中观测方程的准确性在电池状态评估中起着决定性作用。然而,该文通过试验发现,由于温度、工作电流和荷电状态(SOC)的影响,即使使用精度较高的电池模型,扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中观测方程的输出值与实际电压之间仍会存在较大误差,即产生了较大的新息。该文提出一种基于观测方程重组的增强型扩展卡尔曼滤波(E-EKF)算法。该算法的核心思想是利用具有温度、SOC和电流自适应能力的误差修正策略对观测方程进行重组,实现算法中新息的降低,进而提高SOC估计的准确性。使用两种不同温度下的典型工况试验对E-EKF算法的性能进行了验证。试验结果表明,该算法能够适应不同的温度和工况,并具有较高的SOC估计精度。 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波算法 误差修正方程 观测方程重组 SOC 估计
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多旋翼姿态解算中的改进自适应扩展Kalman算法 被引量:18
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作者 张欣 白越 +3 位作者 赵常均 王日俊 宫勋 续志军 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期3384-3390,共7页
提出了一种改进的Sage-Husa自适应扩展Kalman滤波算法,用于保证多旋翼无人机在噪声统计特性未知且时变、振动为主要扰动源、姿态角高动态变化等飞行条件下飞行姿态角解算的精度与稳定性。该算法采用微机电系统陀螺仪实时动态解算的姿态... 提出了一种改进的Sage-Husa自适应扩展Kalman滤波算法,用于保证多旋翼无人机在噪声统计特性未知且时变、振动为主要扰动源、姿态角高动态变化等飞行条件下飞行姿态角解算的精度与稳定性。该算法采用微机电系统陀螺仪实时动态解算的姿态角方差估计系统噪声方差;并采用自适应滤波算法在线估计量测噪声方差,从而保证滤波的精度与稳定性;同时引入滤波器收敛性判据,结合强跟踪Kalman滤波算法来抑制滤波发散。飞行实验与分析表明:改进算法解算的俯仰角与横滚角均方根误差分别为1.722°和1.182°,明显优于常规的Sage-Husa自适应滤波算法。实验还显示:改进的算法自适应能力强、实时性好、精度高、运行可靠,能够满足多旋翼无人机自主飞行的需要,若对参数进行适当修改,还可应用于其它动态性能要求较高的导航信息测量系统中。 展开更多
关键词 多旋翼无人机 姿态解算 自适应滤波 扩展kalman滤波
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基于Kalman滤波算法的电力变压器顶层油温预测研究 被引量:19
15
作者 王永强 岳国良 +3 位作者 何杰 刘宏亮 毕建刚 陈素芬 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2014年第8期74-79,86,共7页
油浸式电力变压器油温是影响变压器运行寿命和负载能力的重要因素,与变压器顶层油温密切相关。运行在高温、过负荷情况下的变压器容易因为绕组热点温度过高导致早期故障,而顶层油温是变压器热点温度的重要指标。为能精确预测变压器顶层... 油浸式电力变压器油温是影响变压器运行寿命和负载能力的重要因素,与变压器顶层油温密切相关。运行在高温、过负荷情况下的变压器容易因为绕组热点温度过高导致早期故障,而顶层油温是变压器热点温度的重要指标。为能精确预测变压器顶层油温,通过分析基于变压器热路模型的顶层油温动态微分方程,构造基于Kalman滤波的顶层油温状态方程和测量方程,建立了顶层油温实时最优估计模型,实时地预测变压器顶层油温。结合现场实测数据对比分析Kalman滤波模型及IEEE导则推荐模型预测结果,结果表明Kalman滤波模型相对IEEE导则推荐模型具备更高的精度,为油浸式变压器顶层油温预测提供一种新的参考。 展开更多
关键词 油浸式变压器 热模型 顶层油温 kalman滤波算法 预测模型
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采用Kalman滤波算法预测变压器绕组热点温度 被引量:25
16
作者 苏小平 陈伟根 +3 位作者 奚红娟 周渠 潘翀 钱国超 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1909-1916,共8页
油浸式电力变压器绕组热点温度是影响变压器绝缘寿命的重要参量,为精确预测绕组热点温度,通过分析考虑负载动态变化和顶层油温相对绕组热点温度的动态变化的微分方程,构造基于Kalman滤波的热点温度状态方程和测量方程,建立了热点温度实... 油浸式电力变压器绕组热点温度是影响变压器绝缘寿命的重要参量,为精确预测绕组热点温度,通过分析考虑负载动态变化和顶层油温相对绕组热点温度的动态变化的微分方程,构造基于Kalman滤波的热点温度状态方程和测量方程,建立了热点温度实时最优估计模型;利用实验室搭建的基于光纤光栅传感的温升试验平台测试数据,通过模拟智能电网中变压器热点温度监测数据中的噪声以及因传感器失效所引起的某时间段的数据缺失,验证了Kalman滤波模型的内插能力和滤波能力;根据某电站主变压器现场监测的变压器热点温度的有限实时数据,以及相关误差的统计信息,对所建模型进行外推,实时地预测热点温度,并与IEEE导则推荐模型的预测结果进行了对比。结果表明,基于Kalman滤波的热点温度模型更接近实测值,其在2月份和9月份的平均绝对百分比误差(1.5730%,0.8866%)和均方根误差(0.8180°C,0.8562°C),均优于IEEE导则模型的预测结果,具有较好的内插、平滑以及外推性能,为实时监测变压器绕组热点温度提供了一种新的工具。 展开更多
关键词 电力变压器 热点温度 kalman滤波算法 线性随机微分系统 状态估计 预测模型
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基于扩展Kalman滤波器的PMSM高性能控制系统 被引量:35
17
作者 郑泽东 李永东 +1 位作者 Maurice Fadel 肖曦 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期18-23,29,共7页
扩展Kalman滤波器考虑了系统噪声和测量噪声的影响,是一种基于最优控制理论的非线性估计方法。本文提出一种新型的用于永磁同步电机(PMSM)的基于扩展Kalman滤波器(EKF)的状态观测器,可以把有限精度的光电码盘信号的量化误差考虑为测量噪... 扩展Kalman滤波器考虑了系统噪声和测量噪声的影响,是一种基于最优控制理论的非线性估计方法。本文提出一种新型的用于永磁同步电机(PMSM)的基于扩展Kalman滤波器(EKF)的状态观测器,可以把有限精度的光电码盘信号的量化误差考虑为测量噪声,从而可以精确观测转子位置和转子转速。电机不需要知道转子初始位置就可以起动。该状态观测器还可以观测负载转矩,利用观测的负载转矩形成对给定转矩的前馈补偿,可以大大改善负载转矩波动过程中的转速控制性能。在轻负载时永磁同步电机定子电流较小,因此电流测量过程中的噪声和干扰对系统性能的影响就非常明显。Kalman滤波器可以有效消除电流测量值中的干扰和测量噪声,提高系统在轻载时的性能。仿真和实验结果验证了该系统的性能。 展开更多
关键词 扩展kalman滤波 状态观测器 负载观测 初始位置 前馈补偿
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结合扩展卡尔曼滤波的CamShift移动目标跟踪算法 被引量:26
18
作者 李明锁 井亮 +2 位作者 邹杰 冯星 姜长生 《电光与控制》 北大核心 2011年第4期1-5,共5页
CamShift算法是一种利用颜色信息对移动目标进行跟踪的算法,当目标快速运动或者受到干扰时容易导致跟踪失败。因此提出了一种结合CamShift与扩展卡尔曼滤波的移动目标跟踪算法,使用扩展卡尔曼滤波对目标运动速度和空间位置进行预测,同... CamShift算法是一种利用颜色信息对移动目标进行跟踪的算法,当目标快速运动或者受到干扰时容易导致跟踪失败。因此提出了一种结合CamShift与扩展卡尔曼滤波的移动目标跟踪算法,使用扩展卡尔曼滤波对目标运动速度和空间位置进行预测,同时采用目标加权直方图改进CamShift算法。所研究的算法能有效地克服目标背景干扰,存在干扰目标或目标部分被遮挡的情况下,仍能实现有效跟踪。实验结果表明,所研究的方法能够对移动目标持续稳定地跟踪。 展开更多
关键词 目标跟踪 CAMSHIFT算法 扩展卡尔曼滤波 直方图加权
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Kalman滤波融合优化Mean Shift的目标跟踪算法 被引量:7
19
作者 韩涛 吴衡 +3 位作者 张虎龙 侯海啸 邹强 张兴国 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期56-62,共7页
目标跟踪中,目标的背景变化、形状改变、遮挡,往往会导致跟踪失败,而跟踪的实时性和准确性是必须考虑的问题。本文首先对Mean Shift算法进行了介绍,接着对Mean Shift算法进行了优化:修正Mean Shift算法迭代权值,修正后主要信息贡献更加... 目标跟踪中,目标的背景变化、形状改变、遮挡,往往会导致跟踪失败,而跟踪的实时性和准确性是必须考虑的问题。本文首先对Mean Shift算法进行了介绍,接着对Mean Shift算法进行了优化:修正Mean Shift算法迭代权值,修正后主要信息贡献更加突出,次要信息受到抑制,避免了开方的繁琐运算,降低了运算量。提出了目标模板更新算法,解决了背景变化和目标形状改变时跟踪失败的问题。然后在水平位置和竖直位置建立Kalman滤波器,同时将优化Mean Shift算法与Kalman滤波融合,解决了目标完全遮挡后无法继续跟踪的问题。仿真实验表明,本文提出的目标跟踪算法在目标遮挡,目标形状改变,目标跟踪失败的情况下具有更高的跟踪精度,更高的实时性和鲁棒性。 展开更多
关键词 kalman滤波 Mean SHIFT算法 目标跟踪 模板更新
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基于扩展Kalman粒子滤波的汽车行驶状态和参数估计 被引量:12
20
作者 包瑞新 贾敏 +1 位作者 Edoardo Sabbioni 于会龙 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期301-306,共6页
汽车行驶过程中的某些参数通常需要通过实验室内较为昂贵的试验设备获得,测量成本较高,而获取车辆的行驶状态和参数对于车辆行驶过程中的控制有着重要的意义。通常情况下,需要将车辆行驶状态变量和侧偏刚度等参数进行联合估计。这些参... 汽车行驶过程中的某些参数通常需要通过实验室内较为昂贵的试验设备获得,测量成本较高,而获取车辆的行驶状态和参数对于车辆行驶过程中的控制有着重要的意义。通常情况下,需要将车辆行驶状态变量和侧偏刚度等参数进行联合估计。这些参数将会被用于车辆动力学模型来分析汽车的操纵状态。本文建立了包含定常统计特性噪声的汽车动力学模型,利用龙格-库塔方法模拟模型,引入扩展Kalman滤波技术,生成粒子滤波重要性概率密度函数,对状态和参数同时进行估计,仿真结果表明,扩展Kalman粒子滤波技术改善了标准粒子滤波算法的精度,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 车辆 扩展kalman滤波 粒子滤波动力学模型 龙格-库塔方法
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