在分析红外场景模型的基础上提出了用自适应 Wiener 滤波器估计起伏背景、自适应门限分割、基于邻域管道目标检测的小目标检测方法。采用连续采集的红外图像序列进行了实验,仿真了不同信噪比(SNR)条件下的目标并给出了目标检测结果及其...在分析红外场景模型的基础上提出了用自适应 Wiener 滤波器估计起伏背景、自适应门限分割、基于邻域管道目标检测的小目标检测方法。采用连续采集的红外图像序列进行了实验,仿真了不同信噪比(SNR)条件下的目标并给出了目标检测结果及其分析。结果表明,算法能够从信噪比大于 2.0的图像序列中检测出目标轨迹。展开更多
针对农业温室环境中,由于超宽带(Ultra-wideband,UWB)定位技术干扰免疫差和统计特性未知而面临定位精度不足的问题,本文提出一种基于改进自适应卡尔曼滤波(Improved adaptive Kalman filter,IAKF)算法的UWB定位技术。首先,引入异常检测...针对农业温室环境中,由于超宽带(Ultra-wideband,UWB)定位技术干扰免疫差和统计特性未知而面临定位精度不足的问题,本文提出一种基于改进自适应卡尔曼滤波(Improved adaptive Kalman filter,IAKF)算法的UWB定位技术。首先,引入异常检测机制,以识别滤波过程中的发散现象;进而,通过实时更新量测噪声协方差矩阵,抑制滤波发散,在噪声强波动情况下增强算法适应性;同时,开展3种不同环境噪声下仿真定位试验,对比分析UWB、IAKF、自适应卡尔曼滤波(Adaptive Kalman filter,AKF)及卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)算法性能。仿真结果表明,IAKF算法展现出更强的适应性及鲁棒性。以自主开发农用履带车辆为定位载体,于农业温室环境中开展UWB定位试验。试验结果表明,温室环境中,履带车辆在视距(Line of sight,LOS)和非视距(Non line of sight,NLOS)场景下,较AKF和KF算法,IAKF算法定位精度分别提高22.2%、13.0%和20.0%、15.4%。展开更多
文摘在分析红外场景模型的基础上提出了用自适应 Wiener 滤波器估计起伏背景、自适应门限分割、基于邻域管道目标检测的小目标检测方法。采用连续采集的红外图像序列进行了实验,仿真了不同信噪比(SNR)条件下的目标并给出了目标检测结果及其分析。结果表明,算法能够从信噪比大于 2.0的图像序列中检测出目标轨迹。
文摘针对农业温室环境中,由于超宽带(Ultra-wideband,UWB)定位技术干扰免疫差和统计特性未知而面临定位精度不足的问题,本文提出一种基于改进自适应卡尔曼滤波(Improved adaptive Kalman filter,IAKF)算法的UWB定位技术。首先,引入异常检测机制,以识别滤波过程中的发散现象;进而,通过实时更新量测噪声协方差矩阵,抑制滤波发散,在噪声强波动情况下增强算法适应性;同时,开展3种不同环境噪声下仿真定位试验,对比分析UWB、IAKF、自适应卡尔曼滤波(Adaptive Kalman filter,AKF)及卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)算法性能。仿真结果表明,IAKF算法展现出更强的适应性及鲁棒性。以自主开发农用履带车辆为定位载体,于农业温室环境中开展UWB定位试验。试验结果表明,温室环境中,履带车辆在视距(Line of sight,LOS)和非视距(Non line of sight,NLOS)场景下,较AKF和KF算法,IAKF算法定位精度分别提高22.2%、13.0%和20.0%、15.4%。
