为提高非匀速RFID(Radio Frequency Identification)数据流情形下的数据清洗准确性,在传统数据清洗算法SMURF(statistical SMoothing for unreliable RFID data)的基础上,提出了一种基于标签速度和滑动子窗口的RFID数据清洗方法。该方...为提高非匀速RFID(Radio Frequency Identification)数据流情形下的数据清洗准确性,在传统数据清洗算法SMURF(statistical SMoothing for unreliable RFID data)的基础上,提出了一种基于标签速度和滑动子窗口的RFID数据清洗方法。该方法考虑到标签速度对滑动窗口调整的影响,依据标签速度动态调整置信度δ,同时进一步划分滑动窗口,对子窗口中的标签数据进行统计采样,并将其与整个滑动窗口的统计采样处理结果联合起来,以及时检测出标签的跃迁现象,从而准确判断标签的运动情况。实验表明,该方法有效地降低了平均错误率和积极读现象的出现频度,提高了数据准确性。展开更多
当舰载或机载光电传感器晃动、掉帧或者目标做复杂战术机动时,跟踪目标在相邻帧间会突然改变原来的运动轨迹,此时如何有效跟踪突然机动目标是一个难点问题。首先利用基于组合基于(speeded up robust features,SURF)特征描述子的二帧差...当舰载或机载光电传感器晃动、掉帧或者目标做复杂战术机动时,跟踪目标在相邻帧间会突然改变原来的运动轨迹,此时如何有效跟踪突然机动目标是一个难点问题。首先利用基于组合基于(speeded up robust features,SURF)特征描述子的二帧差分法进行背景差分,然后再利用卡尔曼滤波给出目标的预测位置,在以此为中心的搜索区域内用Mean shift跟踪方法寻找目标的最佳匹配,同时逐帧根据卡尔曼滤波的先验预测误差协方差判断目标是否出现机动。在检测到目标机动后,利用基于显著密度的高效子窗口搜索方法快速检测视场内的所有可疑目标,最后利用SURF算法进行特征匹配筛选出原始跟踪目标并返回目标位置,实现突然机动目标的自动可靠跟踪。仿真实验表明,新系统无论针对常规运动目标还是突然机动目标都能保证又快又准的跟踪效果。展开更多
文摘为提高非匀速RFID(Radio Frequency Identification)数据流情形下的数据清洗准确性,在传统数据清洗算法SMURF(statistical SMoothing for unreliable RFID data)的基础上,提出了一种基于标签速度和滑动子窗口的RFID数据清洗方法。该方法考虑到标签速度对滑动窗口调整的影响,依据标签速度动态调整置信度δ,同时进一步划分滑动窗口,对子窗口中的标签数据进行统计采样,并将其与整个滑动窗口的统计采样处理结果联合起来,以及时检测出标签的跃迁现象,从而准确判断标签的运动情况。实验表明,该方法有效地降低了平均错误率和积极读现象的出现频度,提高了数据准确性。
文摘当舰载或机载光电传感器晃动、掉帧或者目标做复杂战术机动时,跟踪目标在相邻帧间会突然改变原来的运动轨迹,此时如何有效跟踪突然机动目标是一个难点问题。首先利用基于组合基于(speeded up robust features,SURF)特征描述子的二帧差分法进行背景差分,然后再利用卡尔曼滤波给出目标的预测位置,在以此为中心的搜索区域内用Mean shift跟踪方法寻找目标的最佳匹配,同时逐帧根据卡尔曼滤波的先验预测误差协方差判断目标是否出现机动。在检测到目标机动后,利用基于显著密度的高效子窗口搜索方法快速检测视场内的所有可疑目标,最后利用SURF算法进行特征匹配筛选出原始跟踪目标并返回目标位置,实现突然机动目标的自动可靠跟踪。仿真实验表明,新系统无论针对常规运动目标还是突然机动目标都能保证又快又准的跟踪效果。
