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国家自然科学基金(61104210)

作品数:4 被引量:14H指数:2
相关作者:王冬丽周彦周彦更多>>
相关机构:湘潭大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金湖南省自然科学基金湖南省教育厅科研基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 2篇鲁棒
  • 2篇鲁棒性
  • 2篇目标跟踪
  • 1篇单目视觉
  • 1篇地图构建
  • 1篇压缩感知
  • 1篇三维重建
  • 1篇视觉目标跟踪
  • 1篇同时定位与地...
  • 1篇加权
  • 1篇关键帧
  • 1篇感知
  • 1篇MULTIP...
  • 1篇NONLIN...
  • 1篇OBSERV...
  • 1篇ONE-SI...
  • 1篇ORB
  • 1篇PSEUDO
  • 1篇SLAM
  • 1篇BASED_...

机构

  • 3篇湘潭大学

作者

  • 3篇王冬丽
  • 2篇周彦
  • 1篇周彦

传媒

  • 1篇光学技术
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇Intern...
  • 1篇Journa...

年份

  • 1篇2021
  • 1篇2019
  • 1篇2018
  • 2篇2013
4 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于加权多实例学习的压缩感知目标跟踪被引量:2
2018年
为了处理运动目标跟踪中的遮挡、光照变化以及背景杂乱等问题,提出了一种基于加权多实例学习的压缩感知目标跟踪方法。在提取图像块类Haar特征的基础上,采用随机投影方法对高维特征进行压缩,结合加权多实例学习策略,在boosting学习框架下训练分类器,根据分类器最大响应值得到跟踪目标图像块。使用矩形框手动标定第一帧图像的目标,对后续帧采样的正负实例的类哈尔特征进行压缩,通过这些样本特征训练分类器,得到跟踪结果。实验结果表明,所提算法具有较高的跟踪精度、实时性和鲁棒性,对所选的四个具有挑战性的视频序列,跟踪成功率都能超过89%,帧率也超过26f/s。
阳岳生王冬丽周彦
关键词:目标跟踪压缩感知鲁棒性
面向半稠密三维重建的改进单目ORB-SLAM被引量:8
2021年
构建更详细的地图以及估计更精准的相机位姿一直都是同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)技术所追求的目标,但是以上目标与实时性要求、较低的计算代价和受限的计算资源条件是相矛盾的。提出一种在单目ORB-SLAM(Oriented FAST and Rotated BRIEF-SLAM)方法的基础上利用关键帧中提取到的直线特征进行半稠密三维重建的方法。由ORB-SLAM实时提供一组关键帧及其对应的相机位姿信息和一系列地图点,提出一种关键帧再剔除算法进一步减少冗余帧数目,使用直线段提取方法提取各帧中的直线段,使用纯几何约束方法对以上检测得到的直线段进行匹配,生成一个由直线段构成的半稠密三维场景模型。实验结果表明新方法持续稳定的运行,能在低计算代价条件下快速地在线三维重建。
周彦旷鸿章牟金震王冬丽刘宗明
关键词:单目视觉三维重建同时定位与地图构建
Non-fragile Observer Design for Fractional-order One-sided Lipschitz Nonlinear Systems被引量:3
2013年
This paper is concerned with the problem of the full-order observer design for a class of fractional-order Lipschitz nonlinear systems. By introducing a continuous frequency distributed equivalent model and using an indirect Lyapunov approach, the sufficient condition for asymptotic stability of the full-order observer error dynamic system is presented. The stability condition is obtained in terms of LMI, which is less conservative than the existing one. A numerical example demonstrates the validity of this approach.
Yong-Hong LanWen-Jie LiYan ZhouYi-Ping Luo
关键词:FRACTIONAL-ORDER
基于深度强化学习的视觉目标跟踪
针对传统判别式算法中利用正负样本训练出的分类器判别性不强,无法处理好变形、光照变化、遮挡、旋转,难以进行鲁棒跟踪等问题,本文提出了基于深度强化学习的目标跟踪算法。该算法采用卷积神经网络提取图像特征,通过强化学习在全连接层...
王冬丽阳岳生周彦
关键词:视觉目标跟踪鲁棒性
文献传递
A multiple maneuvering targets tracking algorithm based on a generalized pseudo-Bayesian estimator of first order被引量:1
2013年
We describe the design of a multiple maneuvering targets tracking algorithm under the framework of Gaussian mixture probability hypothesis density(PHD) filter.First,a variation of the generalized pseudo-Bayesian estimator of first order(VGPB1) is designed to adapt to the Gaussian mixture PHD filter for jump Markov system models(JMS-PHD).The probability of each kinematic model,which is used in the JMS-PHD filter,is updated with VGPB1.The weighted sum of state,associated covariance,and weights for Gaussian components are then calculated.Pruning and merging techniques are also adopted in this algorithm to increase efficiency.Performance of the proposed algorithm is compared with that of the JMS-PHD filter.Monte-Carlo simulation results demonstrate that the optimal subpattern assignment(OSPA) distances of the proposed algorithm are lower than those of the JMS-PHD filter for maneuvering targets tracking.
Shi-cang ZHANGJian-xun LILiang-bin WUChang-hai SHI
共1页<1>
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