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Temperature and stress fields of multi-track laser cladding 被引量:8
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作者 ZHAO Hong-yun ZHANG Hong-tao +1 位作者 XU Chun-hua YANG Xian-qun 《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第S02期495-501,共7页
Based on genetic algorithm and neural network algorithm,the finite element analyses on the temperature fields and stress fields of multi-track laser cladding were carried out by using the ANSYS software.The results sh... Based on genetic algorithm and neural network algorithm,the finite element analyses on the temperature fields and stress fields of multi-track laser cladding were carried out by using the ANSYS software.The results show that,in the multi-track cladding process,the temperature field ellipse leans to the cladding formed,and the front cladding has preheating function on the following cladding.During cladding,the longitudinal stress is the largest,the lateral stress is the second,and the thickness direction stress is the smallest.The center of the cladding is in the tensile stress condition.The longitudinal tensile stress is higher than the lateral or thickness direction stress by several times,and the tensile stress achieves the maximum at the area of joint between the cladding and substrate.Therefore,it is inferred that transversal crack is the most main crack form in multi-track laser cladding.Moreover,the joint between cladding and substrate is the crack sensitive area,and this is consistent with the actual experiments. 展开更多
关键词 finite element analysis multi-track cladding stress field transversal crack
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An online fast multi-track locating algorithm for high-resolution single-event effect test platform 被引量:2
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作者 Yu-Xiao Hu Hai-Bo Yang +3 位作者 Hong-Lin Zhang Jian-Wei Liao Fa-Tai Mai Cheng-Xin Zhao 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第5期86-100,共15页
To improve the efficiency and accuracy of single-event effect(SEE)research at the Heavy Ion Research Facility at Lanzhou,Hi’Beam-SEE must precisely localize the position at which each heavy ion hitting the integrated... To improve the efficiency and accuracy of single-event effect(SEE)research at the Heavy Ion Research Facility at Lanzhou,Hi’Beam-SEE must precisely localize the position at which each heavy ion hitting the integrated circuit(IC)causes SEE.In this study,we propose a fast multi-track location(FML)method based on deep learning to locate the position of each particle track with high speed and accuracy.FML can process a vast amount of data supplied by Hi’Beam-SEE online,revealing sensitive areas in real time.FML is a slot-based object-centric encoder-decoder structure in which each slot can learn the location information of each track in the image.To make the method more accurate for real data,we designed an algorithm to generate a simulated dataset with a distribution similar to that of the real data,which was then used to train the model.Extensive comparison experiments demonstrated that the FML method,which has the best performance on simulated datasets,has high accuracy on real datasets as well.In particular,FML can reach 238 fps and a standard error of 1.6237μm.This study discusses the design and performance of FML. 展开更多
关键词 Beam tracks multi-track location Rapid location High accuracy Synthetic data Deep neural network Single-event effects Silicon pixel sensors HIRFL
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An iterative ITI cancellation method for multi-head multi-track bit-patterned magnetic recording systems
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作者 Santi Koonkamkhai Piya Kovintavewat 《Digital Communications and Networks》 SCIE CSCD 2021年第1期107-112,共6页
Bit-Pattemed Magnetic Recording(BPMR)is one of the emerging data storage technologies,which promises an Areal Density(AD)of about 4 Tb/in2.However,a major problem practically encountered in a BPMR system is Inter-Trac... Bit-Pattemed Magnetic Recording(BPMR)is one of the emerging data storage technologies,which promises an Areal Density(AD)of about 4 Tb/in2.However,a major problem practically encountered in a BPMR system is Inter-Track Interference(ITI)that can deteriorate the overall system performance,especially at high ADs.This paper proposes an iterative ITI cancellation method for an m-head m-track BPMR system,which uses m heads to read m adjacent tracks and decodes them simultaneously.To cancel the ITI,we subtract the weighted readback signals of adjacent tracks,acting as the ITI signals,from the readback signal of the target track,before passing the refined readback signal to a turbo decoder.Then,the decoded data will be employed to reconstruct the ITI signal for the next turbo iteration.Experimental results indicate that the proposed system performs better than the conventional system that uses one head to read one data track.Furthermore,we also find out that the proposed system is more robust to media noise and track misregistration than the conventional system. 展开更多
关键词 Emerging magnetic recording technology Multi-head multi-track Inter-track interference Turbo decoder
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基于YOLOv8s多阶段算法的幼猪吮乳行为识别研究
4
作者 陈创业 刘兹豪 +4 位作者 胡天让 谢晓丽 李洋 陈立涛 刘根新 《农机化研究》 北大核心 2026年第3期185-193,共9页
针对幼猪吮乳行为识别精度不足和个体目标跟踪困难的问题,采用以计算机视觉为基础的自动检测体系,整合YOLOv8s、DeepSORT、LSTM 3个算法模块,提出了一种多阶段的行为识别方法。首先,通过YOLOv8s对视频里的幼猪目标进行实时检测,再借助De... 针对幼猪吮乳行为识别精度不足和个体目标跟踪困难的问题,采用以计算机视觉为基础的自动检测体系,整合YOLOv8s、DeepSORT、LSTM 3个算法模块,提出了一种多阶段的行为识别方法。首先,通过YOLOv8s对视频里的幼猪目标进行实时检测,再借助DeepSORT算法来实行跨帧目标追踪并分配唯一标识;然后,把多张连续检测图片输入到LSTM模型里进行时序建模,从而判定出该段时间范围内的幼猪是否正在吮乳。于养殖场的母猪产房拍摄了26 320张照片、采集了4 930组行为序列数据集进行试验,结果表明,在mAP@0.5评价标准下,以YOLOv8s模型为基准的目标检测准确率为91.7%,召回率为92.3%,系统整体追踪准确值(MOTA)达到85.6%,且系统可在复杂的养殖环境下做到稳定运行。将该系统布置到云端平台上,可进行云端处理、数据可视化和远程监控等功能,即时展示每头幼猪的吮乳次数和时长,快速找出进食异常的幼猪个体,优化管理效率。 展开更多
关键词 幼猪行为识别 目标检测 多目标跟踪 时序模型 吮乳监测 智能养殖
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关联策略多特征增强的多目标跟踪
5
作者 陈云芳 方倩 +1 位作者 吕尊威 张伟 《计算机科学》 北大核心 2026年第3期231-239,共9页
在复杂场景下,多目标跟踪面临密集的目标遮挡、目标非线性运动、关联匹配算法欠佳导致身份匹配错误以及频繁的身份切换等问题。对此,以ByteTrack为基线算法,充分利用现有的判别性特征,从运动模型、弱特征数据关联、匹配算法3个方面对其... 在复杂场景下,多目标跟踪面临密集的目标遮挡、目标非线性运动、关联匹配算法欠佳导致身份匹配错误以及频繁的身份切换等问题。对此,以ByteTrack为基线算法,充分利用现有的判别性特征,从运动模型、弱特征数据关联、匹配算法3个方面对其关联策略进行改进,提出了一种关联策略多特征增强的多目标跟踪算法。首先,针对常规卡尔曼滤波难以对非线性运动的目标位置进行预测的问题,利用预测相似度以及检测置信度动态调整卡尔曼滤波的噪声协方差,提升运动模型对位置预测的准确性。其次,整合二次关联算法,在低置信度检测框和第一次关联后未匹配的轨迹之间,执行弱特征数据关联,减少其与轨迹之间的匹配错误。最后,针对低置信度检测目标,利用相对深度对检测目标以及轨迹进行分解,并采用级联匹配算法进行关联,有效减少IoU匹配碰撞,提高了算法在密集遮挡场景下的跟踪表现。在MOT17与MOT20测试集上,所提算法的HOTA分别为64.5%与63.2%,与基线算法相比,所有评估指标均取得显著提升。 展开更多
关键词 多目标跟踪 联合检测跟踪 数据关联
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基于3D LiDAR传感器的多级关联目标跟踪算法
6
作者 胡功林 唐向阳 《传感器与微系统》 北大核心 2026年第2期150-155,共6页
针对自动驾驶系统中多目标跟踪(MOT)技术的性能提升需求,提出了一种基于3D激光雷达(LiDAR)传感器的新型3D MOT方法。该方法通过融合短期与长期关联的多级关联机制增强目标匹配鲁棒性:短期关联利用连续帧间目标运动的连续性,长期关联则... 针对自动驾驶系统中多目标跟踪(MOT)技术的性能提升需求,提出了一种基于3D激光雷达(LiDAR)传感器的新型3D MOT方法。该方法通过融合短期与长期关联的多级关联机制增强目标匹配鲁棒性:短期关联利用连续帧间目标运动的连续性,长期关联则评估检测与轨迹的一致性,并引入图卷积网络(GCN)量化匹配程度,同时通过维护非活动轨迹池减少长时遮挡导致的ID切换。在KITTI数据集上的实验表明,所提方法实现了75.65%的高阶跟踪精度(HOTA)指标,较3D MOT的基准方法(AB3DMOT)提升5.66%,且ID切换次数(IDS)减少74次,验证了其在复杂道路环境中具有更高的跟踪准确性与稳定性。 展开更多
关键词 3D激光雷达 目标跟踪 多级关联 图卷积网络
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面向短道速滑场景的运动一致性多目标跟踪方法
7
作者 李宗民 张明珠 +1 位作者 肖倩 柴世杰 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第4期353-362,共10页
短道速滑是多目标跟踪(multi-object tracking,MOT)的一个重要应用领域,在收集运动员数据及自动战术分析等方面起着至关重要的作用。然而现有的MOT基准很少关注该领域,这限制了其发展。提出了一个短道速滑场景下的多目标跟踪数据集,将... 短道速滑是多目标跟踪(multi-object tracking,MOT)的一个重要应用领域,在收集运动员数据及自动战术分析等方面起着至关重要的作用。然而现有的MOT基准很少关注该领域,这限制了其发展。提出了一个短道速滑场景下的多目标跟踪数据集,将其命名为SkatingMOT,并揭示了该数据集存在的三个关键挑战:(1)外观高度相似的小尺度目标;(2)快速变速运动模式;(3)频繁的遮挡与重叠。针对以上挑战,进一步提出了一个新的多目标跟踪框架SkatingSORT。在这项工作中,设计了一个遮挡感知模块对目标的可见度进行评估;在运动分支中,修改Kalman滤波以适应场景中复杂的运动模式,并在关联中引入弱线索;在外观分支中,考虑到遮挡及外观相似问题,提出了嵌入特征自适应模块。该方法在SkatingMOT上的准确度高达94.86%,与现有最先进的方法相比具有显著的优势。在MOT17和DanceTrack数据集上的实验表明,该方法以即插即用和免训练的方式对其他跟踪器和场景表现出一定的泛化性。 展开更多
关键词 短道速滑 多目标跟踪 卡尔曼滤波 运动估计
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基于改进ByteTrack与YOLOv10的无人机多目标跟踪算法
8
作者 张忠民 叶聪 《兵工学报》 北大核心 2026年第1期261-271,共11页
无人机多目标跟踪技术是无人机领域的一个重要研究方向,目前大多数多目标跟踪技术难以平衡跟踪任务的精度和实时性。针对此问题,设计小目标检测算法MT-YOLOv10,采用轻量化特征融合模块MSKFF(Multi-Selective Kernel Feature Fusion)增... 无人机多目标跟踪技术是无人机领域的一个重要研究方向,目前大多数多目标跟踪技术难以平衡跟踪任务的精度和实时性。针对此问题,设计小目标检测算法MT-YOLOv10,采用轻量化特征融合模块MSKFF(Multi-Selective Kernel Feature Fusion)增强特征融合效果,提升无人机空中检测能力。在跟踪算法中,通过向卡尔曼滤波引入自适应因数增强对噪声的自适应能力,同时改变卡尔曼滤波输入的状态向量以及引入轨迹置信度信息,提升对目标位置的预测能力,改进后的跟踪算法命名为PAC-ByteTrack。MT-YOLOv10在VisDrone2019-DET数据集上的检测实验结果显示其精度和mAP 50较基线算法提升4.3%和6.5%。将MT-YOLOv10和PAC-ByteTrack相结合,在VisDrone2019-MOT(Multi-Object Tracking)和UAVDT两大无人机数据集上展开测评,其HOTA(Harmonized Overlap and Tracking Aumulator)分别提升4.467%和1.831%,性能优于大多数现有跟踪算法。新算法实现了稳定连续的跟踪,为无人机跟踪任务提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 无人机 YOLOv10 ByteTrack 卡尔曼滤波 多目标跟踪
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一种基于复合框架的城市道路场景车辆轨迹提取方法
9
作者 田晟 冯帅涛 李嘉 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期31-51,共21页
城市道路车辆轨迹提取对智能交通监管至关重要,但现有技术存在检测精度低、身份跳变导致轨迹断裂等问题。为了解决这些问题,本文提出融合改进YOLOv7-tiny检测、StrongSORT跟踪与Savitzky-Golay滤波优化的复合框架(integrated framework ... 城市道路车辆轨迹提取对智能交通监管至关重要,但现有技术存在检测精度低、身份跳变导致轨迹断裂等问题。为了解决这些问题,本文提出融合改进YOLOv7-tiny检测、StrongSORT跟踪与Savitzky-Golay滤波优化的复合框架(integrated framework of improved YOLOv7-tiny detection,StrongSORT tracking,and Savitzky-Golay filtering optimization,IYSSG)。该框架能够利用交通监控设备采集的城市道路监控视频数据,高效提取不同车辆目标的轨迹。经过实验评估,IYSSG框架在3个主要任务中表现出色。在车辆检测方面,改进后的YOLOv7-tiny算法在保障检测速度的同时,精度、召回率和mAP@0.5相较于原始YOLOv7-tiny算法分别提升2.5、8.5和3.7个百分点;在车辆跟踪方面,StrongSORT算法相比于DeepSORT算法,MOTA(multiple object tracking accuracy)和MOTP(multiple object tracking precision)指标分别取得4.92和2.7个百分点的提升;在车辆轨迹提取与优化方面,Savitzky-Golay滤波算法有效解决因视频抖动和算法误差等客观因素导致的轨迹点缺失和轨迹不平滑问题,有助于研究人员从交通监控视频中提取精确的车辆轨迹,从而更好地分析定位交通问题。 展开更多
关键词 YOLOv7-tiny 目标检测 深度学习 多目标跟踪 轨迹提取 城市道路 车辆轨迹
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多传感器数据融合下齿轮箱轴心轨迹跟踪方法
10
作者 熊强强 齐志艺 樊鑫 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第1期212-217,共6页
在齿轮箱中,振动源可能包含多种频率成分,导致轴心轨迹呈现出复杂的多频特征。而单一传感器在捕捉和分离这些多频成分时存在局限性,容易产生多频成分混叠现象,影响轴心轨迹跟踪效果。因此,提出多传感器数据融合下齿轮箱轴心轨迹跟踪方... 在齿轮箱中,振动源可能包含多种频率成分,导致轴心轨迹呈现出复杂的多频特征。而单一传感器在捕捉和分离这些多频成分时存在局限性,容易产生多频成分混叠现象,影响轴心轨迹跟踪效果。因此,提出多传感器数据融合下齿轮箱轴心轨迹跟踪方法。分析齿轮箱转子运动状态,获取齿轮箱轴心轨迹图,并利用多传感器数据融合技术采集齿轮箱轴心轨迹图中所示的转子4种典型运动状态的特征信息,将不同通道的特征信息加权融合,生成反映轴心轨迹变化的特征信息图,突出不同频率成分的特征。通过全局平均池化模块降维,提取最具代表性的频率成分,利用Softmax函数归一化处理,动态调整权重,生成加权特征图,有效分离多频成分,最终输出多传感器数据融合结果。将多传感器数据融合结果带入卡尔曼滤波算法中,通过观测矩阵和观测噪声协方差矩阵,动态调整预测值,使其更接近真实值,避免多频成分混叠。实现当前时刻轴心轨迹的有效跟踪。实验结果表明,经由所提方法融合后的轴心轨迹与其各自对应的故障完全吻合,且轴心轨迹简洁清晰,信噪比可以保持在40dB以上。说明所提方法可以有效跟踪齿轮箱轴心轨迹,为齿轮箱状态监测提供了新的技术手段。 展开更多
关键词 多传感器数据融合 轴心轨迹跟踪 转子运动状态 多频成分分离 卡尔曼滤波算法
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基于多维预测的多目标跟踪算法
11
作者 钟志峰 严诗玛 +2 位作者 易晓婕 孙玉坤 张智浩 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第1期46-54,共9页
针对多目标跟踪领域的经典算法DeepSORT跟踪效率低以及目标ID产生错误切换的问题,提出一种基于多维预测的多目标跟踪算法MP-DeepSORT。在该算法中,加权融合了卡尔曼滤波、LSTM、GM和ARIMA这4种预测模型,以获取更准确的目标位置预测数据... 针对多目标跟踪领域的经典算法DeepSORT跟踪效率低以及目标ID产生错误切换的问题,提出一种基于多维预测的多目标跟踪算法MP-DeepSORT。在该算法中,加权融合了卡尔曼滤波、LSTM、GM和ARIMA这4种预测模型,以获取更准确的目标位置预测数据进行关联匹配。同时,引入卷积块注意力模块(CBAM)对重识别网络OSnet进行改进,形成OS_Cnet用于替换DeepSORT算法内置的外观特征提取网络。实验结果表明,该算法相较于原始算法,MOTA指标提高2.7%,IDsw指标降低13.3%。通过数据和可视化展示,在视频流跟踪的准确性上有明显提升,目标ID产生错误切换问题上有明显改善。 展开更多
关键词 多目标跟踪 特征提取 重识别 卡尔纳曼滤波 长短期记忆模型 灰色模型 自回归差分滑动平均模型
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基于眼动追踪技术的多信息标志版面视认风险分布研究
12
作者 黄利华 赵晓华 +1 位作者 缪明月 乔剑锋 《安全与环境学报》 北大核心 2026年第1期100-112,共13页
为解决快速路高架路段大间距出口标志信息供需失衡问题,借助眼动追踪技术开展室内试验。设计77种不同标志,提取并分析28种眼动数据指标,从视认效率、难度、疲劳三个维度构建评价体系。运用重复测量方差分析与逼近理想解排序法(Technique... 为解决快速路高架路段大间距出口标志信息供需失衡问题,借助眼动追踪技术开展室内试验。设计77种不同标志,提取并分析28种眼动数据指标,从视认效率、难度、疲劳三个维度构建评价体系。运用重复测量方差分析与逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS),探究多信息标志多维视认特性。结果表明,28种眼动指标能有效评估驾驶员视认特性,精准表征视认微观特征。标志中路名数量越多,驾驶员视认效率越低、难度越大、疲劳程度越高,整体视认风险增加。建议标志信息数量一般不超过6条,特殊情况可扩展至9条。此外,目的路名在版面的位置对视认风险影响显著,应合理设置版面优先级。 展开更多
关键词 安全工程 城市快速路 多信息标志 眼动追踪技术 视认风险 逼近理想解排序法
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高速嫁接机多路供夹机构试验研究 被引量:1
13
作者 李慧文 林承蔚 +4 位作者 杨旭 黄思 初麒 陈治盛 辜松 《农机化研究》 北大核心 2026年第3期78-84,共7页
针对现有嫁接机存在作业生产效率不理想的问题,提出了一种茄果类高速嫁接机嫁接夹多路供夹机构。基于贴接嫁接法使用嫁接夹固定嫁接幼苗的方法,以一体式嫁接夹为研究对象,设计了一种主要由振动盘、精量排夹装置、直线模组、落夹轨道、... 针对现有嫁接机存在作业生产效率不理想的问题,提出了一种茄果类高速嫁接机嫁接夹多路供夹机构。基于贴接嫁接法使用嫁接夹固定嫁接幼苗的方法,以一体式嫁接夹为研究对象,设计了一种主要由振动盘、精量排夹装置、直线模组、落夹轨道、嫁接夹开夹手和对位针等组成的嫁接夹多路供夹机构,在嫁接机一个嫁接作业循环中可同时提供6个嫁接夹,完成6株嫁接苗切口的同时固定。对供夹机构进行了落夹作业性能试验,探究落夹轨道宽度与嫁接夹宽度的相对差、落夹轨道高度与嫁接夹高度的相对差、对位针直径对落夹成功率的影响,结果表明:落夹轨道宽度与嫁接夹宽度的相对差为1 mm、落夹轨道高度与嫁接夹高度的相对差为1.5 mm、对位针直径为1.5 mm时,多路供夹机构的落夹性能最好,落夹成功率可达98%以上,此时多路供夹机构作业效率达3 240个/h,可满足高速嫁接作业的要求。研究结果可为高速嫁接机的研制与开发提供技术参考。 展开更多
关键词 高速嫁接机 嫁接夹 贴接法 供夹机构 多路 轨道
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星凸形不规则形状多扩展目标PMBM滤波器
14
作者 陈辉 刘孟波 +1 位作者 连峰 韩崇昭 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2026年第1期49-60,共12页
针对复杂不确定环境下具有不规则形状的多扩展目标跟踪问题,提出一种星凸形不规则形状多扩展目标泊松多伯努利混合(PMBM)滤波算法。分别利用泊松点过程(PPP)和多伯努利混合(MBM)对未知目标集合和现有目标集合进行建模,有效表示潜在目标... 针对复杂不确定环境下具有不规则形状的多扩展目标跟踪问题,提出一种星凸形不规则形状多扩展目标泊松多伯努利混合(PMBM)滤波算法。分别利用泊松点过程(PPP)和多伯努利混合(MBM)对未知目标集合和现有目标集合进行建模,有效表示潜在目标信息,并建立高效的多目标密度递推形式;采用随机超曲面模型对任意星凸形扩展目标的量测源分布进行精准建模,利用最优非线性滤波求解高度非线性的伪量测方程,在推导扩展目标泊松多伯努利混合(ETPMBM)滤波器的基础上,详细推导并提出高斯混合星凸形不规则形状多扩展目标PMBM滤波算法;该算法能够建立更紧凑的多伯努利全局假设,从而高效递推包含不规则形状等多特征信息的多扩展目标概率密度。通过多扩展目标和多群目标跟踪仿真实验验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 多扩展目标跟踪 随机超曲面模型 泊松多伯努利混合 最优非线性滤波 高斯混合
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多信息融合角度关联多目标跟踪算法
15
作者 钱梦浩 陈伟 +1 位作者 徐小平 孙瑞胜 《国防科技大学学报》 北大核心 2026年第1期227-237,共11页
针对大量虚假关联鬼点导致的跟踪精度下降问题,提出了一种基于角度量测与目标运动特性融合的双级鬼点剔除与目标跟踪算法。该算法采取“先关联后估计”的协同定位策略,通过建立角度量测噪声与定位误差之间的映射关系,构建了视域栅格地... 针对大量虚假关联鬼点导致的跟踪精度下降问题,提出了一种基于角度量测与目标运动特性融合的双级鬼点剔除与目标跟踪算法。该算法采取“先关联后估计”的协同定位策略,通过建立角度量测噪声与定位误差之间的映射关系,构建了视域栅格地图及能量积累矩阵;剖析了视域内真实目标与虚假关联鬼点间的空间几何分布特征,基于Hough变换的思想设计了一种新型剔除判据,实现了鬼点的一级粗剔除;通过研究目标定位模糊区散布特征及运动特性,利用运动参数辨识构建预测跟踪门,从运动学层面实现了鬼点的二级精剔除。实验结果表明,所提算法在目标跟踪精度方面相较于现有算法取得了显著提升,鬼点剔除率达到91.734%,有效解决了多目标跟踪中的虚假关联问题。 展开更多
关键词 角度协同 多目标跟踪 虚假关联 鬼点目标
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量测驱动的多站无源水下多目标跟踪算法
16
作者 吕盈 齐滨 +3 位作者 郝宇 梁国龙 李宇昂 惠晨昕 《声学学报》 北大核心 2026年第2期559-573,共15页
在水下多站无源声呐系统中,融合多站纯方位量测数据以实现多目标联合跟踪定位时常面临目标先验位置未知、量测关联复杂度高等问题。本文提出了一种量测驱动的多站联合观测的无源水下多目标跟踪算法。该算法基于广义标签多伯努利框架融... 在水下多站无源声呐系统中,融合多站纯方位量测数据以实现多目标联合跟踪定位时常面临目标先验位置未知、量测关联复杂度高等问题。本文提出了一种量测驱动的多站联合观测的无源水下多目标跟踪算法。该算法基于广义标签多伯努利框架融合多源观测信息,并引入量测驱动机制动态生成新生目标组件。随后结合次模优化理论,选取关键量测与预测组件进行关联,有效降低计算复杂度。实验结果表明,即使在存在漏检、虚警和测量噪声等复杂环境下,所提算法仍表现出良好的稳定性。与现有方法相比,其平均最优子模式分配度量提升了28.36%,同时显著降低了计算开销,为构建高效的多站水下感知系统提供了算法支撑。 展开更多
关键词 多目标跟踪 无源声呐 广义标签多伯努利算法 量测驱动机制 次模优化理论
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环视BEV多层级语义车位自适应加权配准算法
17
作者 史兴领 朱添翼 +2 位作者 黄刘生 檀杰 赵晓东 《光学技术》 北大核心 2026年第1期109-114,共6页
车载BEV空间配准技术作为智能驾驶车辆的重要手段,一直是自动驾驶领域研究的热点。在BEV空间,如何自适应的提高配准精度,成为自动驾驶BEV空间应用的难点。针对视觉数据深度估计误差会随距离累积、激光数据在低强度场景鲁棒性差和多源配... 车载BEV空间配准技术作为智能驾驶车辆的重要手段,一直是自动驾驶领域研究的热点。在BEV空间,如何自适应的提高配准精度,成为自动驾驶BEV空间应用的难点。针对视觉数据深度估计误差会随距离累积、激光数据在低强度场景鲁棒性差和多源配准强依赖于时间同步精度,时序偏差易引发错位等问题,提出环视BEV多层级语义车位加权配准方法,即基于环视BEV拼接图后的语义识别结果,获取车位等语义特征信息,对车位进行多层级跟踪,确定配准初始位姿,基于车载传感器成像精度与距离相关原理,配准平差中引入基于欧式距离的自适应权重计算,从而提高配准精度和鲁棒性。该方法极大提高了配准精度,鲁棒性高,能够较好的基于配准结果进行建图与定位。地下车库环视数据集的建图与定位结果验证了利用本算法进行BEV空间配准的精度与效果。 展开更多
关键词 环视BEV 多层级跟踪 自适应加权 配准
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轻量化低慢小无人机多目标检测及跟踪方法
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作者 樊小冬 谭天一 吴江 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2026年第2期610-619,共10页
为有效地探测城镇、厂区等复杂环境中的低慢小无人机(UAV)目标,提出一种轻量化多无人机目标视觉检测及跟踪方法。该方法以CenterNet目标检测算法为基础,通过引入多层次特征融合和快速空间金字塔池化(SPPF)结构,并采用MobileNet轻量化主... 为有效地探测城镇、厂区等复杂环境中的低慢小无人机(UAV)目标,提出一种轻量化多无人机目标视觉检测及跟踪方法。该方法以CenterNet目标检测算法为基础,通过引入多层次特征融合和快速空间金字塔池化(SPPF)结构,并采用MobileNet轻量化主干网络,实现对小型无人机目标的准确检测。为解决长焦相机跟踪无人机目标过程中的不稳定问题,提出一种基于优化DeepSORT的无人机多目标跟踪方法。采用自适应噪声卡Kalman波器进行目标轨迹预测,同时引入相机运动补偿模块和BYTE目标关联算法,以实现对多个无人机目标的准确跟踪。构建小型无人机目标检测及跟踪数据集,对算法进行训练和测试,并在嵌入式设备Jetson NX上进行部署验证。实验结果显示,所提算法平均模型参数量减少了56.9%,mAP提高了1.18%,平均计算量减少了66.5%。在Jetson NX上,单帧图像平均处理时间为36.4 ms,平均模型大小为14.5 MB。该算法具有较好的检测准确性和运行实时性,适用于算力较小的边缘设备部署。 展开更多
关键词 低慢小无人机 轻量化 目标检测 多目标跟踪 深度学习
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开角范围约束下分布式无源声呐网络多目标跟踪方法
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作者 郑策 王一名 +2 位作者 孙思博 乔钢 吴罗柽 《声学学报》 北大核心 2026年第2期574-591,共18页
针对开角约束条件下分布式无源声呐网络的多目标跟踪问题,提出一种基于广义协方差交叉融合的标签多伯努利跟踪方法。通过划分全局开角覆盖范围,将各节点的多目标后验密度分解为重叠区域和非重叠区域部分,并推导出融合后多目标后验密度... 针对开角约束条件下分布式无源声呐网络的多目标跟踪问题,提出一种基于广义协方差交叉融合的标签多伯努利跟踪方法。通过划分全局开角覆盖范围,将各节点的多目标后验密度分解为重叠区域和非重叠区域部分,并推导出融合后多目标后验密度的解析表达式;进一步改进了基于广义协方差交叉散度的批次匹配方法,无需邻节点开角范围的先验信息,有效解决了节点间批次缺失和不一致问题。仿真实验结果表明,该方法实现了不同开角覆盖范围场景下各个节点目标信息的融合,有效提升了目标跟踪精度和稳定性。SwellEx-96海试数据处理结果进一步表明,通过约束声呐节点的有效开角范围,可以避免端射方向观测精度下降对融合性能的影响。 展开更多
关键词 分布式系统 无源声呐 多目标跟踪 广义协方差交叉
原文传递
一种面向隐身目标跟踪的雷达组网系统资源优化分配算法
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作者 黄洁瑜 张浩为 +3 位作者 谢军伟 李正杰 齐铖 丁梓航 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2026年第2期470-481,共12页
传统集中式多输入多输出(MIMO)雷达组网探测过程中,通常利用雷达散射截面(RCS)统计模型进行资源优化。但隐身目标RCS具有动态起伏特性,这会导致目标跟踪精度下降甚至是目标丢失。针对此问题,提出一种面向隐身目标跟踪的集中式MIMO雷达... 传统集中式多输入多输出(MIMO)雷达组网探测过程中,通常利用雷达散射截面(RCS)统计模型进行资源优化。但隐身目标RCS具有动态起伏特性,这会导致目标跟踪精度下降甚至是目标丢失。针对此问题,提出一种面向隐身目标跟踪的集中式MIMO雷达组网系统波束及功率资源优化分配算法。利用协方差交叉(CI)融合滤波算法对目标状态进行估计,推导CI融合准则下的预测贝叶斯克拉美罗下界(BCRLB);基于目标RCS与雷达预测观测角度相关的特性对目标RCS进行预测,并以各个目标BCRLB加权和为目标函数,建立RCS预测模型下的波束及功率优化算法;设计一种基于贡献度的快速求解算法对模型进行求解。仿真结果表明:在隐身目标RCS动态起伏场景下,相比于RCS统计模型策略,所提算法能有效利用目标RCS信息实现更优的资源分配,进而提升隐身目标跟踪精度。 展开更多
关键词 集中式MIMO雷达组网 预测贝叶斯克拉美罗下界 雷达散射截面预测 快速求解算法 波束及功率分配 多目标跟踪
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