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面向多目标跟踪的数据关联方法研究综述
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作者 李天成 谢昱昕 +1 位作者 李固冲 范红旗 《雷达科学与技术》 北大核心 2025年第1期10-31,共22页
目标跟踪广泛应用于要地防御、防空反导和无人驾驶等军事和民用领域。相比单目标跟踪,多目标跟踪往往涉及到未知数目的多个目标以及杂波、漏检等复杂情况,所面临的一个技术难点是数据关联,包括量测与目标航迹之间的关联以及不同传感器... 目标跟踪广泛应用于要地防御、防空反导和无人驾驶等军事和民用领域。相比单目标跟踪,多目标跟踪往往涉及到未知数目的多个目标以及杂波、漏检等复杂情况,所面临的一个技术难点是数据关联,包括量测与目标航迹之间的关联以及不同传感器之间航迹关联等。本文梳理了多目标跟踪应用中数据关联主要的解决思路,首次将经典数据关联方法分为确定性数据关联和概率性数据关联,前者包括最近邻、全局最近邻和多假设跟踪,后者包括概率数据关联、联合概率数据关联和概率多假设跟踪,系统阐述和对比了这些典型算法及其扩展方法的基本原理、各自适用条件和优缺点,给出它们之间的关联性,并指出近年来智能学习、优化算法等也为数据关联问题提供了新的解决思路。特别是在视觉跟踪领域,关联跟踪与目标特征学习、场景感知密切结合,给数据关联带来了新的挑战。本文对上述各类方法和思路进行了分析和总结,并展望了未来发展趋势。 展开更多
关键词 多目标跟踪 数据关联 确定性关联 概率性关联
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基于关键节点子团的乳腺癌候选疾病模块挖掘算法 被引量:2
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作者 王一斌 程咏梅 张绍武 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期265-270,共6页
为解决乳腺癌疾病模块挖掘方法中基因表达谱样本数量少、数据不完整、存在噪声和偏差的问题,提出了一种基于关键节点子团和局部适应度的候选疾病模块挖掘算法——KNGLF算法.该算法首先将候选基因与致病基因间的重叠相似性得分和功能相... 为解决乳腺癌疾病模块挖掘方法中基因表达谱样本数量少、数据不完整、存在噪声和偏差的问题,提出了一种基于关键节点子团和局部适应度的候选疾病模块挖掘算法——KNGLF算法.该算法首先将候选基因与致病基因间的重叠相似性得分和功能相似性得分进行融合,通过比较融合得分与阈值,筛选出关键节点,并构建关键节点子团;然后,基于局部适应度及不同节点对应的不同判定标准,扩展挖掘候选疾病模块;最后,根据富集分析结果确定候选疾病基因模块.实验结果表明,与现有其他乳腺癌模块挖掘算法相比,KNGLF中关键节点选择算法所得平均排名较小,曲线下面积较大.KNGLF算法挖掘出15个具有较显著生物意义的乳腺癌候选疾病模块.此外,KNGLF算法还可扩展至其他疾病候选模块. 展开更多
关键词 乳腺癌 疾病模块挖掘 候选基因打分 关键节点子团 局部适应度
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基于局部精确直方图匹配的无人机景象匹配导航色彩恒常算法 被引量:6
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作者 靳珍璐 潘泉 +2 位作者 赵春晖 魏妍妍 马娟娟 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期674-680,共7页
为了解决无人机景象匹配导航中实时图和基准图之间的色彩差异性问题,提出了一种基于局部精确直方图匹配的色彩恒常算法。将实时图分成一系列子块图像,根据景象匹配辅助导航系统预测的无人机位姿信息,获得实时图与基准图的粗略对应关系,... 为了解决无人机景象匹配导航中实时图和基准图之间的色彩差异性问题,提出了一种基于局部精确直方图匹配的色彩恒常算法。将实时图分成一系列子块图像,根据景象匹配辅助导航系统预测的无人机位姿信息,获得实时图与基准图的粗略对应关系,考虑平移、尺度、旋转等补偿,选取基准图中与实时图子块对应的基准图子块,求解每对子块图像红、绿、蓝颜色通道色彩直方图的颜色映射关系,并根据建立的颜色映射关系,对实时图子块的三个颜色通道进行变换,从而降低实时图与基准图之间的色彩差异。试验结果表明,所提色彩恒常算法对光源颜色估计的欧拉角误差约降低到传统色彩恒常算法的20%,相比于不采用色彩恒常处理的景象匹配算法,将景象匹配平均误差降低了约70%,由于算法中引入了分块处理机制,能够克服多光源成像导致的色彩差异,具有并行计算的优势,便于工程应用。 展开更多
关键词 色彩恒常 局部精确直方图匹配 几何校正 景象匹配导航 无人机
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基于MUBF算法的微机械陀螺输出降噪方法 被引量:1
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作者 周洁 梁彦 +1 位作者 王小旭 潘泉 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期2457-2461,共5页
针对微机械(micro electro mechanical system,MEMS)陀螺输出漂移不确定性,提出采用最小上限滤波(minimum upper-bound filter,MUBF)算法实现MEMS陀螺输出信号降噪处理,该算法将漂移看作陀螺输出信号中的未知干扰,通过获取漂移变化方差... 针对微机械(micro electro mechanical system,MEMS)陀螺输出漂移不确定性,提出采用最小上限滤波(minimum upper-bound filter,MUBF)算法实现MEMS陀螺输出信号降噪处理,该算法将漂移看作陀螺输出信号中的未知干扰,通过获取漂移变化方差上限,利用凸优化动态寻优得到角速率估计。相比卡尔曼滤波算法(Kalman filter,KF),MUBF算法可以在陀螺输出漂移模型未知的情况下工作,弱化陀螺信号降噪处理条件。陀螺静态和动态实验结果表明:MUBF算法能够有效降低陀螺噪声且优于KF算法降噪效果,该算法为MEMS陀螺降噪研究提供新思路。 展开更多
关键词 微机械陀螺 漂移建模 最小上限滤波 凸优化
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