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为解决遮挡条件下的目标跟踪问题,提高定位精度,提出一种基于两级隐式形状模型的目标跟踪算法。首先利用Fast Hessian检测子提取待跟踪目标及周围区域的局部关键点区域构建码本字典,用SURF描述子获取码本的特征描述矢量建立码本支持模型,然后利用广义Hough变换建立码本字典集与目标之间的共生关系,通过隐式形状模型进行在线学习更新,最后通过寻找投票空间中的极大值来对目标进行定位,根据跟踪过程中目标遮挡程度的不同,分别赋予目标自身码本投票及周围码本投票不同权重,提高不同遮挡状态下目标定位精度。实验结果表明,在目标被遮挡甚至不可见或者丢失后重新回到视场时,该算法均能鲁棒地定位出目标。 相似文献
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为解决超声传感器只能确定位置不能确定方向的问题,提出一种新的定位方法.首先,针对超声波传感器数量最小化及安装位置最优化问题,对定位系统进行数学建模;然后,在理论推算得出的指定位置安装超声波发射模块和接收模块,再配以射频程控交换机以及51单片机,建立起定位系统的物理配置模型;最后,利用最小二乘法对测得的数据进行处理,得到精确的位置和方向估计.实验结果表明:该定位方法可在同一参考系中唯一地确定自主移动机器人的位置和方向,并且对机器人的最佳位置和方向估算结果与真实值非常接近. 相似文献