陕西省教育厅科研计划项目(2013JK1109)
- 作品数：3 被引量：7H指数：2
- 相关作者：卢健潘峰徐德民张福斌黄杰更多>>
- 相关机构：西安工程大学西北工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于模糊推理的多特征融合粒子滤波算法
- 2017年
- 论文利用模糊推理方法提出了一种基于多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法不但有效继承了传统的固定权值融合方法,并且依据模糊推理对跟踪期间信息的可靠性来输出权值的大小。根据目标模型的形状信息和颜色信息特征的观测似然函数获取各自在跟踪过程中的权值;依据模糊推理,对跟踪期间某一个变化明显而丢失目标的特征信息改变其权值,同时相应的改变另一个特征信息的权值继续无误差的来跟踪目标。与现有的经典的算法相比,提出的算法有更好的跟踪性能及较小的定位误差。实验结果表明了论文所提出算法的有效性。
- 卢健潘峰李阳
- 关键词：模糊推理粒子滤波
- 第二小方向导数信息熵的兴趣点检测被引量：2
- 2016年
- 目的为了提高兴趣点检测的定位准确性和对噪声的鲁棒性,提出利用图像轮廓线及其邻域内像素点方向导数信息熵检测兴趣点的方法。方法首先利用多方向Gabor虚部滤波器提取图像灰度变化信息得到第二小方向导数。然后利用Canny边缘检测器提取边缘映射,并填补断裂边缘映射提取边缘轮廓线。最后求解图像边缘轮廓线及其邻域内像素点对应的第二小方向导数所对应的信息熵归一化值并作为新的兴趣点测度。和直接由灰度变化信息及分析边缘轮廓形状或曲率提取兴趣点的方法相比,本文算法结合了两种算法的思想,利用轮廓线上及其邻域内的像素点梯度方向信息熵值作为兴趣点测度。同时不同于同质及边缘区域的梯度方向变化,兴趣点处的梯度方向变化信息呈现各向异性的特性,利用兴趣点第二小方向导数(第一小方向导数可能为零)对应的信息熵值作为新的兴趣点测度可提高算法的定位准确性.结果通过对检测图像进行仿射变换和加入高斯噪声处理后,分别利用Harris算子、CSS算子、He&Yung算子和本文算法提取图像兴趣点,并比较各算法在仿射变换和高斯噪声情况下检测到的兴趣点的平均重复率和定位误差两个性能指标的平均值。其中本文算法的性能指标平均值为1.625,远高于Harris(3.25)、He&Yung(2.625)和CSS(2.5)三大兴趣点检测算子。结论通过与典型的3种算法相对比,本文算法具有较好的平均重复率及噪声鲁棒性,尤其是图像在外界干扰的旋转变换和尺度变换下对兴趣点的定位性有着更好的检测性能。
- 卢健黄杰潘峰
- 关键词：兴趣点检测信息熵
- 共同观测环境多UUV协同导航被引量：5
- 2013年
- 协同导航方法是一种利用无人水下航行器(UUV)之间相对位置信息,提高配备低精度自定位传感器个体定位精度的方法。然而个体间相对位置的改变,即协同结构的不同,会导致不同的定位精度。当多个UUV由于相距较近,被在较远处的配备高精度定位传感器的另一UUV上的同一声纳同步观测时,即它们处于"共同观测环境"中,各个UUV所受到的噪声干扰具有相同或相近的性质。因此,可以利用误差间这种相关性对量测信息进行粗估计,再利用合适的滤波器融合粗估计量测与航位推算估计以提高配备低自定位精度传感器UUV位置估计的精度。最后的仿真结果显示了这种处理方法的有效性和一致性。
- 卢健徐德民张福斌
- 关键词：蒙特卡洛方法协同导航无人水下航行器
