基于快速鲁棒相关和粒子滤波器的图像拼接方法

合集下载

MeanShift算法和粒子滤波相结合的运动目标视频跟踪技术_缪鑫

６６Mean Shift 算法和粒子滤波相结合的运动目标视频跟踪技术缪鑫（中国电子科技集团公司第二十八研究所，江苏南京210007）摘要：基于帧间视频图像的运动目标跟踪技术，已经成为计算机视觉领域的一个研究热点，在很多领域被越来越广泛使用，特别在航空航天、医药卫生、国防建设以及国民经济的实用性逐渐被人们重视，具有良好的发展前景。

文章结合Mean Shift 算法、粒子滤波算法两种算法的优缺点，提出了将Mean Shift 算法与粒子滤波算法相结合，利用Mean Shift 算法的聚类作用，将粒子样本收敛在更接近目标的真实位置的区域，满足鲁棒性、实时性和抗遮挡的要求，能够应用于高实时性的视频图像处理领域。

关键词：目标视频跟踪；遮挡；Mean Shift 算法；粒子滤波算法中图分类号：TP274.2文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2015）01-0066-02运动目标视频跟踪技术，目的是用计算机代替人，对视频图像中的目标物体进行判别和感知，该项技术在很多领域被越来越广泛的使用，特别在航空航天、医药卫生、国防建设以及国民经济的实用性逐渐被人们重视，具有良好的发展前景。

目标跟踪是很多计算机视觉应用的关键技术，好的算法必须要解决目标在遮挡情况下的跟踪问题。

为解决目标遮挡问题，大致可有如下四类算法：（1）基于目标特征匹配算法。

（2）基于动态贝叶斯网络模型来精确地对遮挡过程建模。

（3）基于颜色分布的粒子滤波。

（4）多子范本匹配方法[1]。

在目标的变形、旋转的情况下，Mean Shift 算法的表现较好，因其利用梯度优化的方法，实现快速的定位目标，而能够实时地跟踪非刚性目标。

但是在目标被严重遮挡的特殊情况下，如：多个目标被同一物体遮挡，单个目标对应状态可能不是局部极值点，逐渐丢失目标，达不到目标跟踪的要求。

而粒子滤波算法，通常可用来解决非线性问题，采用多个粒子，对跟踪的不确定性有了判别，从而保证算法的鲁棒性。

鲁棒性优化的原理、评估方法及应用-放射医学论文-基础医学论文-医学

鲁棒性优化的原理、评估方法及应用-放射医学论文-基础医学论文-医学鲁棒性优化的原理、评估方法及应用放射医学论文基础医学论文医学放射医学作为一门重要的医学分支，应用广泛且发展迅猛。

在放射医学的实践中，为了保证诊断结果的准确性和稳定性，提高影像质量和疾病诊断的可信度，鲁棒性优化成为一种重要的手段。

本论文将着重探讨鲁棒性优化的原理、评估方法以及其在放射医学中的应用。

一、鲁棒性优化原理鲁棒性优化是指在实际应用中，通过在系统中引入一定程度的冗余，使得系统对各种干扰因素和不确定性具有强健性。

在放射医学领域中，鲁棒性优化的原理主要包括以下几个方面。

1. 信号处理技术鲁棒性优化中的信号处理技术主要针对图像数据的处理。

比如在辐射剂量计算中，为了减小各种因素对剂量计算结果的影响，可以基于模型订正或者增加剂量分配的冗余，提高系统的鲁棒性。

2. 特征提取与选择特征提取与选择是鲁棒性优化的关键环节。

通过合理选择影像中的关键特征，可以减少噪声和其他干扰因素对诊断结果的影响。

比如在肿瘤检测中，可以通过计算形状特征、纹理特征等来提高肿瘤检测的准确性和鲁棒性。

3. 算法优化算法优化是鲁棒性优化的重要手段。

通过改进或设计新的算法，可以提高系统对各种噪声和变化的适应能力。

例如，对于放射源和探测器位置的微小变化，可以采用基于机器学习的方法来优化图像重建算法，从而提高图像质量和诊断准确性。

二、鲁棒性优化的评估方法为了评估鲁棒性优化的效果，我们需要选择合适的评估方法和指标。

以下是几种常用的评估方法。

1. 灵敏度分析灵敏度分析是评估系统对输入参数变化的鲁棒性的一种方法。

通过改变系统参数或输入数据的扰动幅度，观察输出结果的变化情况，可以评估系统在不同干扰因素下的鲁棒性。

2. 参数估计参数估计是通过对输入参数进行统计分析，估计系统对参数变化的鲁棒性。

通过观察参数估计结果的方差、置信区间等指标，可以评估系统在不同干扰条件下对参数的稳定性和可信度。

粒子滤波器基本原理

基础。
采样阶段
1
采样阶段是粒子滤波器中最重要的步骤之一，其目的是从状态空间中生成一组样本，这些样本代表了系统状态的可能取值。
2
常用的采样方法包括随机采样、重要性采样等，根据具体问题和数据特性选择合适的采样方法。
3
在采样过程中，每个样本都会被赋予一个权重，用于表示该样本代表系统状态的可靠程度。
无人驾驶
无人驾驶是另一个重要的应用场景。在无人驾驶系统中，车辆需要实时感知周围环境并做出决策，以确保安全行驶。粒子滤波器在无人驾驶中主要用于传感器融合和定位。
通过将多个传感器（如GPS、IMU、轮速传感器等）的数据融合，粒子滤波器能够提供高精度的车辆位置和姿态信息。同时，粒子滤波器能够处理传感器数据的不确定性，提高车辆在复杂环境下的定位精度和鲁棒性。
粒子滤波器的参数需要手动调整，如粒子的数量、权重等，这可能会增加使用难度。
对初值敏感
粒子滤波器对初值的选择较为敏感，如果初值选择不当，可能会导致滤波器的性能下降。
粒子滤波器的改进方
06
向
权重更新策略的改进
重要性采样
在权重更新过程中，采用重要性采样技术，根据目标分布和观测数据之间的相似度，调整粒子的权重，以提高滤波器的性能。
机器人导航
机器人导航是粒子滤波器的另一个应用领域。在机器人导航中，粒子滤波器主要用于估计机器人的位置、速度和方向，以实现自主导航。
机器人通过传感器（如激光雷达、摄像头等）获取环境信息，并利用粒子滤波器进行数据融合和状态估计。粒子滤波器能够处理传感器数据的不确定性，并有效应对机器人运动过程中的噪声和干扰。通过不断更新粒子的权重和位置，粒子滤波器能够使机器人精确地跟踪实际环境变化，实现稳定导航。

基于序列图像的粒子滤波跟踪算法

ｏｊｃｕｉｇｐｒｃｓｅｈｄｓｍ．ｈｏｇｅｓｆａｅｓｕａｏ，ｈｌｏｔｍｄｓｒｅｉｐｐｒａｅｅｃａａｔ — ｂｅｔｓａｉｅｉｔｎｔｌｗｇｅａＴｒｈｔｔｒｍｌｔｎｔｅｇｒｈｅｃｂｄｉｔｓａｅｓｂｔｒｈｃｒｕｈｏｗｉｉａｉｉｎｈｈｔｒｅｉｃｏａ－ｍｅａｃｒｃｎｂｓｔａｏｖｎｉａｏｊｃｔｃｉｇａｏｉｍ．ｓｓｆｅｔ，ｃｕａｙａｄｒｕｔｈｎｃｎｅｔｎｌｂｅｔｒｋｎｇｒｈｉｔｒｌｉｏｏａｌｔＫｅｏｄ：ｅｕｎｅｉａｅｐｒｃｅｌｒｂｃｔｃｉｇｅａｐｅｙｗｒｓｓｑｅｃｇ；ａｉｔ；ｏｊｔｒｋｎ；ｒｓｍｌｍｔｌｆｅｉｅａ
文章编号：６３０５２０）６０４ —４１７ —９Ｘ｛０７０ —０６０
基于序列图像的粒子滤波跟踪算法
张成，杨淑莹
（天津理工大学计算机科学与技术学院，天津３０９）０１１
摘
要：于序列图像的目标跟踪方法研究已成为当前计算机视觉领域的一个重要研究内容．基构建一个准确、实时和
ＺＨＡＮＧｅｇ，ＹＡＮＧｈ — ｉｇＣｈｎＳｕｙｎ
（ｃｏｌｆｏｐｔｃｎｅａｄＴｃｎｌｙＴａｊｎｖｒｉｆｅｈｏｏ，ｉｊ０１１Ｃｉ）Ｓｈｏｏｍｕｒｉｃｎｅｈｏｏ，ｉｉＵｉｓｙｏＴｃｎｌｇＴａｉ３０９，ｈｎＣｅＳｅｇｎｎｅｔｙｎｎａ

基于鲁棒信息滤波器的图像雅可比矩阵在线估计

ｓｓｍｍｄｌｔｉｓＲｂｓＩｆｒｔｎＦｌｒ（ＩｏｅｔｔＩｙｔｏｅ，ｕｉｚｏｕｔｎｏｍａｏｉｅＲＦ）ｔｓｍａＪｅｌｅｉｔｉｅＭ，ａｄｒａｚｓｍｖｎ —ｂｅｔｎｅｉｏｉｇｏｊ — ｌｅｃ
（Ｊ，ｎｎｌｚｓｔｏｓａｅｎＫｌｎＦｌｒＦｚｙＡａｔｅＫｌａｉｅｎａｔｌＦｌｒＩＭ）ａｄａａｅｈｄｓｄｏａｙｍｅｂｍａｉｅ，ｕｚｄｐｉａｍｎＦｌｒｄＰｒｃｉｅ，ｔｖｔａｉｅｔ
ｍｅｈｄｔｏ．
Ｋｅｒｓｉｕｅｖｉｇ；ｉｇａｏｉｎｍａｒ；Ｋａｍａｉｅ；ＲｏｕｔＩｆｒｔｎＦｌｒｙｗｏｄ：ｖｓａｓｒｏｎｌｍａｅＪｃｂａｔｘｉｌｎＦｈｒｂｓｎｏｍａｉｉｅｏｔ
１３３
基于鲁棒信息滤波器的图像雅可比矩阵在线估计
张捷，刘丁
（西安理工大学自动化与信息工程学院，陕西西安７０４）１０８
摘要：对现有的图像雅可比矩阵无标定求解方法，针分析了基于Ｋｌｎ滤波、糊自适应Ｋｌｎａｍａ模ａｍａ滤波和粒子滤波的图像雅可比矩阵在线估计的优缺点。为了进一步提高未知环境下的系统估计精
ＯｎｉｅＥｓｍａｏｆＩｇａｏｉｎＭａｒｘＢａｅｎＲｏｕｔＩｆｒｔｎＦｌｅｌｔｔｎｏｍａｅＪｃｂａｔｉｓｄｏｂｓｎｏｍａｉｉｒｎｉｉｏｔ

基于均值移动与粒子滤波融合的跟踪算法

第３卷第１期８４
、０－８，ｌ３
・
计
算
机
工
程
２１０２年７月
Ｊｌ２２ｕｙ０１
ＮＯ．４１
ＣｏｐｔｒＥｎｉｅｒｎｍｕｅｇｎｅｉｇ
人工智能及识别技术・
文章编号：０３２（１）＿ｌ＿３文献１０＿４８０２４＿５一２ｌ０ｏ０标识码：Ａ
ａｇｒｈｌｏｉｍ．Ｂｔｆｔｅｎｗｌｏｉｍｓｔｋｅｎｓｉｒｔａｄｐｒｉｌｌｒｎａｅ．ＴｈｕｅｆｐｒｉｌｓｉｏｔｎｎｄｔｅｎｍｂｒｏｔｏｈｏｈｅａｇｒｔｈａｅＭａ — ｈｆｆｓｎａｔｃｅｆｔｉｇｌｔｒｔｉｉｅｅｎｍｂｒｏａｃｅｓｃｎｓｔａｈｕｅｆｔａｐｒｉｌｓｉｄｐｉｅｘｅｉｅｔｌｅｕｔｈｗｈｔｃｍｐｅｔｘｓｉｇａｇｒｔｍｓｈｅｒａ・ｉｆｅａｇｒｈｓｉｐｏｅ，ｉｒｃｉｇａｔｃｅｓａａｔ．Ｅｐｒｍｎｓｌｓｏｔａｏ￣ｄｗｉｅｉｔｌｏｉｖａｒｓｈｎｈ，ｔｅｌｔｍｅｏｗｌｏｉｍｓｉｎｔｍｒｖｄｗｈｌｔａｋｎｅａｃｒｃｎｎｔｉｔｒｅｅｃｂｉｔｔｏｔｓｇｉｃｎｅｌｅｃｕａｙａｄａｉｎｅｆｒｎｅａｌｙｗｉｕｉｎｆａｔｃｉ． — ｉｈｉｄｎ

一种改进的快速特征点信息匹配算法

一种改进的快速特征点信息匹配算法随着图像处理领域的发展，快速特征点信息匹配算法变得越来越重要。

在很多领域，如计算机视觉、机器人、无人机等，图像处理任务中的快速特征点信息匹配算法都扮演着重要的角色。

然而，现有的快速特征点信息匹配算法中存在一些问题，如误匹配率高、算法效率低等。

本文提出了一种改进的快速特征点信息匹配算法。

该算法主要针对现有算法存在的问题，采用了一些新的策略来提升匹配精度和算法效率。

首先，我们采用sift算法来提取图像的特征点，因为sift算法具有较高的特征点稳定性和鲁棒性，可用于不同视角和光照条件下的图像匹配。

其次，我们对现有的特征点匹配算法进行优化。

我们观察到，在现有的算法中，匹配过程中往往只使用了特征点的局部信息，而忽略了整个图像的全局信息。

因此，我们提出了一种新的匹配策略：将图像划分成若干个小的分块，在匹配时，首先对每个分块求出其特征向量，然后再根据分块之间的相似度计算整幅图像的相似度。

这种匹配策略能够有效利用整个图像的信息，从而提高匹配的精度和准确率。

另外，我们还采用了多尺度匹配策略。

在现有的算法中，往往只在同一尺度的图像上进行匹配。

然而，在不同尺度下的图像中具有不同的特征点密度和相对位置，因此，我们采用了多尺度匹配策略来提高匹配的覆盖率和准确率。

具体而言，我们将图像缩放到不同的尺度下，在每个尺度下提取特征点，并进行匹配。

最后，将匹配结果进行汇总，得到最终的匹配结果。

最后，我们采用了一些技巧来提高算法的效率。

首先，在特征点匹配前，我们采用了一些预处理的策略，如去除一些重复的特征点和不稳定的特征点。

此外，我们还采用了一些高效的数据结构和算法来加速匹配过程。

通过实验验证，我们发现，相比于现有的特征点匹配算法，我们提出的算法具有更高的匹配精度和覆盖率，同时算法效率也得到了一定程度的提高。

因此，我们相信该算法在实际应用中具有很大的潜力和价值。

基于鲁棒子空间学习的粒子滤波跟踪算法

关键词：目标跟踪；粒子滤波；增量子空间学习；鲁棒特征空间学习
中图分类号：Ｔ３１４Ｐ９．文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２１）９３７ —６０１３９（０１０ —５９０
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．９１８ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０１０．０ｓ
但是当在长时间的跟踪或目标表面变化比较剧烈时，使跟踪会
０引言
在各种跟踪算法中，子滤波算法因其简单、应性强、粒适很
发生偏移，导致跟丢目标。在文献［］，ｐｏ４中Ｊｓｎ等人采用三个ｅ混合分量来表示目标的表面模型，中稳定分量表示运动估计其
中相对不变的部分，时分量表示目标运动中快速变化的部瞬
容易执行以及可以与其他的算法相融合等特点，现在已成为应用最广、最有效的方法之一 ’ 。粒子滤波能够同时跟踪多个】
假设，用一组随机的加权采样粒子来近似状态空间的后验概并
和其他物体的遮挡、目标的旋转而不断发生变化，因此跟踪算
法要能够随时适应表面的这种变化。通常跟踪算法所采用的目标表面模型要么是固定的，么被迅速地更新，些更新策要这略在目标运动时间比较短，目标的表面变化不大时比较有效。

基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪

基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪随着计算机视觉研究的深入，行人目标检测与跟踪在智能监控、自动驾驶等领域中得到了广泛应用。

基于HOG（Histogram of Oriented Gradients）和粒子滤波器的方法是一种常用且有效的行人目标检测与跟踪算法。

HOG是一种用于图像特征提取的方法，通过计算图像中局部区域的梯度直方图来描述图像的特征。

在行人目标检测中，首先将图像分成多个小的块，并计算每个块的梯度直方图。

然后，通过将这些直方图串联起来，得到整个图像的特征描述。

最后，利用支持向量机（SVM）等分类器进行目标检测。

而粒子滤波器是一种用于目标跟踪的方法，通过利用目标在连续帧之间的运动模型和观测模型来估计目标的位置。

在行人目标跟踪中，首先通过HOG方法提取目标的特征。

然后，根据目标的运动模型和观测模型，利用粒子滤波器算法进行目标位置的估计和更新。

通过不断迭代，可以实现对行人目标的准确跟踪。

基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪算法具有以下优点。

首先，HOG方法能够有效地提取图像中的行人特征，具有较高的检测准确率。

其次，粒子滤波器算法能够根据目标的运动模型和观测模型进行目标位置的估计和更新，具有较好的跟踪鲁棒性。

最后，该算法结合了目标检测和跟踪的优点，能够实现对行人目标的精确检测和跟踪。

然而，基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪算法也存在一些挑战和不足之处。

首先，HOG方法对光照、遮挡等因素较为敏感，可能影响检测准确性。

其次，粒子滤波器算法对目标的运动模型和观测模型的选择较为敏感，需要进行合理的参数设置和模型训练。

此外，算法的实时性和计算复杂度也是需要考虑的问题。

综上所述，基于HOG和粒子滤波器的行人目标检测与跟踪算法具有广泛应用前景。

通过不断改进和优化算法，可以提高行人目标检测与跟踪的准确性和鲁棒性，为智能监控、自动驾驶等领域的应用提供更好的支持。

多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪

多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪一、本文概述随着视频监控技术的不断发展，多摄像机视频监控系统已成为公共安全、交通管理、商业监控等领域的重要工具。

在这些系统中，运动目标的检测与跟踪是实现自动监控、事件识别和行为分析的关键技术。

本文旨在探讨多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪的相关技术，分析其原理、方法及应用现状，并对未来的发展趋势进行展望。

本文将介绍多摄像机视频监控系统的基本构成和特点，阐述运动目标检测与跟踪在多摄像机系统中的重要性和应用价值。

随后，将详细介绍运动目标检测的基本原理和方法，包括背景建模、帧间差分、光流法等，并分析它们在多摄像机系统中的适用性和优缺点。

接着，本文将重点讨论运动目标的跟踪技术，包括基于特征的方法、基于滤波的方法、基于深度学习的方法等。

我们将分析这些方法的原理、实现步骤及性能评估，并探讨它们在多摄像机系统中的实际应用效果。

还将讨论多摄像机之间的目标匹配与数据融合技术，以实现跨摄像机的目标跟踪。

本文将总结多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪技术的现状和挑战，并展望未来的发展趋势。

随着深度学习、计算机视觉等技术的不断进步，我们相信未来的运动目标检测与跟踪技术将更加精确、高效和智能化，为视频监控领域的发展带来更大的突破和创新。

二、相关技术研究综述随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，多摄像机视频监控中的运动目标检测与跟踪已成为当前研究的热点。

该领域涉及多个研究方向，包括图像处理、模式识别等。

本节将对与运动目标检测与跟踪相关的技术研究进行综述。

关于运动目标检测，主要的方法包括帧间差分法、背景建模法、光流法等。

帧间差分法通过比较连续帧之间的差异来检测运动目标，这种方法计算简单，但对光照变化敏感。

背景建模法通过建立背景模型，将当前帧与背景模型进行比较以检测运动目标，适用于静态背景的场景。

光流法基于像素亮度在图像序列中的变化来估计像素的运动，适用于动态背景的场景。

运动目标的跟踪是视频监控中的另一个关键任务。

基于粒子滤波的融合定位技术

基于粒子滤波的融合定位技术随着物联网、5G等技术的日益普及和深入应用，人们对于定位技术的需求也越来越高。

而融合定位技术因其准确性和鲁棒性成为了当下最受关注的一种技术手段之一。

基于粒子滤波的融合定位技术由于其良好的适应性和准确性，被广泛应用于车联网、智能家居、环境监测等领域中。

一、粒子滤波的基本原理粒子滤波(Particle Filtering) 是一种基于蒙特卡罗方法的随机融合定位技术，其本质是利用粒子来描述随机变量，通过逐步分步的处理来逐步推断目标状态，从而达到优化目标状态的目的。

具体来说，粒子滤波通过不断的递推，生成一批粒子的状态表示，然后利用粒子权重表示各个状态的可能性大小，根据不同的权重，选取部分粒子进行更新、采样和预测，最终求得目标状态的概率密度函数。

二、粒子滤波的应用场景粒子滤波适用于需要处理非线性、非高斯的连续动态系统的情况。

其应用场景广泛，比如目标跟踪、目标识别、航迹预测、无线定位、宇航飞行轨道优化等。

融合不同的传感器信息，如GPS信号、IMU信号、相机图像和深度图像等，可以实现定位、导航等功能。

三、基于粒子滤波的融合定位技术的优点基于粒子滤波的融合定位技术优点如下：1. 对非线性和非高斯变量的状态估计尤为适用。

2. 同时优化多个传感器的信息，提高定位的准确性和鲁棒性。

3. 前后各时间步的状态变量都被考虑进去，适应实时系统。

4. 由于其是一种基于数据驱动的方法，可以快速应对不同时期，传感器噪声和环境变化引起的误差和漂移。

四、基于粒子滤波的融合定位技术的局限和解决方法局限：1. 粒子数量过小或分布不均匀，会导致定位精度降低。

2. 粒子数量过大，运算量大、计算时间增加。

解决方法：1. 通过适当调整粒子数量及其均匀分布，可以提升定位准确性。

2. 引入分布式计算和GPU计算等技术，可快速解决粒子数量过大带来的运算量和时间问题。

五、粒子滤波在实际定位应用中的应用1. 车载定位系统：车载定位系统是一个典型的基于粒子滤波的融合定位技术应用场景，根据GPS、IMU、地图等传感器的信息，提供车辆位置等实时信息。

粒子群算法求解鲁棒优化问题

粒子群算法求解鲁棒优化问题
粒子群优化算法（Particle（Swarm（Optimization，PSO）是一种启发式优化算法，可以用于解决鲁棒优化问题。

鲁棒优化问题是指在面对不确定性、噪声或干扰时，依然能够找到较好的解决方案的优化问题。

PSO算法的基本思想是模拟鸟群或粒子群在搜索空间中寻找最优解的过程。

每个（粒子”代表了搜索空间中的一个解，通过迭代过程不断更新粒子的位置和速度，以寻找全局最优解或局部最优解。

PSO求解鲁棒优化问题的方法：
1.适应性权重调整：在PSO算法中引入适应性权重，使得粒子在搜索过程中对于不同环境的变化具有不同的敏感度。

适应性权重可以根据问题的特点和需求来设计，使得算法更具鲁棒性。

2.种群多样性维护：维护种群的多样性有助于避免过早收敛到局部最优解。

可以通过引入多样性保持机制，如多样性促进策略或种群重启等，增加算法的鲁棒性。

3.自适应参数调节：PSO算法中的参数（如惯性权重、学习因子等）的自适应调节可以使算法更灵活地适应不同问题和环境条件。

4.鲁棒性函数设计：在目标函数中加入对于不确定性或噪声的鲁棒性评估指标，从而使PSO算法更倾向于寻找对于不确定性更加稳健的最优解。

5.多目标优化和多模态优化策略：在PSO中使用多目标优化或多模态优化的策略，使算法能够处理多个可能存在的最优解或多个子问题，增加鲁棒性。

在解决鲁棒优化问题时，结合上述方法，调整和设计PSO算法的
参数和策略，使其能够更好地适应不确定性和噪声，寻找到更加鲁棒和稳健的优化解。

基于鲁棒EKF的MEMS-INS／GNSS／VO 组合导航方法

第４４卷　第６期系统工程与电子技术Ｖｏｌ．４４　Ｎｏ．６２０２２年６月ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＪｕｎｅ２０２２文章编号：１００１５０６Ｘ（２０２２）０６１９９４０７　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２１０５２１；修回日期：２０２１０９２２；网络优先出版日期：２０２２０１１７。

网络优先出版地址：ｈｔｔｐｓ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２２０１１７．１８２１．００４．ｈｔｍｌ基金项目：陕西省自然科学基础研究计划（２０２０ＪＱ４９１，２０１９ＪＭ４３４）资助课题通讯作者．引用格式：李文华，汪立新，沈强，等．基于鲁棒ＥＫＦ的ＭＥＭＳＩＮＳ／ＧＮＳＳ／ＶＯ组合导航方法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２２，４４（６）：１９９４２０００．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＬＩＷＨ，ＷＡＮＧＬＸ，ＳＨＥＮＱ，ｅｔａｌ．ＭＥＭＳＩＮＳ／ＧＮＳＳ／ＶＯｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｎａｖｉｇａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｒｏｂｕｓｔＥＫＦ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２２，４４（６）：１９９４２０００．基于鲁棒犈犓犉的犕犈犕犛犐犖犛／犌犖犛犛／犞犗组合导航方法李文华，汪立新，沈　强，李　灿，吴宗收（火箭军工程大学导弹工程学院，陕西西安７１００２５）摘　要：针对传统惯导／卫导组合导航在复杂环境下易受干扰，观测量异常从而影响导航性能的问题，提出了基于鲁棒扩展卡尔曼滤波（ｅｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ，ＥＫＦ）的组合导航方法。

设计了基于微惯性导航系统（ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｉｎｅｒｔｉａｌｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ＭＥＭＳＩＮＳ）、全球导航卫星系统（ｇｌｏｂａｌｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓａｔｅｌｌｉｔｅｓｙｓｔｅｍ，ＧＮＳＳ）及视觉里程计（ｖｉｓｕａｌｏｄｏｍｅｔｒｙ，ＶＯ）的融合框架，给出了在ＧＮＳＳ信号失效情形下的导航滤波模型，并将ＥＫＦ与Ｈｕｂｅｒ方法结合，克服观测量受噪声干扰时对导航性能的影响，以提升系统鲁棒性。

基于快速判别式尺度估计的核相关滤波方法

基于快速判别式尺度估计的核相关滤波方法
核相关滤波算法是一种常用的目标跟踪算法，在实时目标跟踪和图像处理等领域有广
泛应用。

然而，传统的核相关滤波算法受到尺度变化和旋转变化的干扰，如何提高算法的
鲁棒性一直是研究的热点之一。

本文提出了一种基于快速判别式尺度估计的核相关滤波方法，通过快速判别式尺度估计来实现尺度的自适应估计，进而提高核相关滤波算法的鲁棒性。

快速判别式尺度估计是通过分析分辨率金字塔中的不同尺度图像来实现的。

分辨率金
字塔是一种以不同分辨率的图像为层数建立的图像结构，图像的尺度从底部到顶部逐渐缩小。

通过对分辨率金字塔中的不同尺度图像进行分析，可以得到目标在不同尺度下的特征。

当目标的尺度发生变化时，通过比较不同尺度下的特征，可以快速估计目标的实际尺度。

在基于快速判别式尺度估计的核相关滤波方法中，首先通过分辨率金字塔构建不同尺
度的图像，然后通过快速判别式尺度估计算法来估计目标的尺度。

在目标跟踪时，采用核
相关滤波算法来实现目标的定位。

核相关滤波算法通过计算模板和搜索窗口之间的相似度
来确定目标位置，其中模板是以目标中心点为中心的小区域，搜索窗口是在图像周围设定
的一个大区域。

在传统的核相关滤波算法中，模板的尺度是根据目标的大小来事先设定的，但是当目标的尺度发生变化时，模板尺度的不匹配会导致算法的性能下降。

通过采用基于
快速判别式尺度估计的核相关滤波方法，可以实现目标尺度的自适应估计，进而提高算法
的鲁棒性。

SLAM的研究历程简述

SLAM的研究历程简述Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 是一种通过地图构建和定位实现同时进行的技术。

它在机器人、无人驾驶车辆和增强现实等领域具有重要的应用，是一项关键技术。

1995年，Sebastian Thrun 和 Montemerlo等人利用激光雷达传感器和滤波器技术，提出了一种基于扩展卡尔曼滤波 (extended Kalman filters) 的 SLAM 方法。

他们的方法通过融合来自激光雷达的距离信息和机器人的运动数据，实现了在一个较小的室内环境中的实时定位和映射。

之后的十年，研究者们在传感器技术、滤波器和优化算法方面取得了许多进展。

他们提出了各种改进型的滤波器和优化算法，以提高定位和映射的精度和效率。

此外，研究者们开始将其他传感器（如相机和惯性测量单元）与激光雷达结合使用，以获取更丰富的环境信息。

2024年，地图构建算法 FastSLAM2.0 的提出，开创了基于粒子滤波器的SLAM 方法。

这种方法使用粒子滤波器来估计机器人的位置，并利用配准算法进行地图构建。

FastSLAM2.0 在实时性和鲁棒性方面取得了很大的突破，使得在大型环境中的定位和映射成为可能。

随着计算机性能的提高和传感器的发展，SLAM技术的研究进入了一个新的阶段。

2024年左右，基于图优化的SLAM方法成为主流。

这些方法将定位和地图构建问题建模为图的优化问题，利用图优化算法求解机器人的位置和地图。

例如，研究者们提出了基于因子图的SLAM方法，将机器人的运动模型、传感器测量和约束关系表示为因子图，并使用最大后验估计或最小二乘法来优化图。

近年来，深度学习在SLAM领域的应用也引起了广泛关注。

研究者们利用深度学习算法来提取和分析传感器数据，以实现更精确的定位和映射。

例如，他们使用卷积神经网络来提取图像中的特征，并通过神经网络的回归或分类模型来预测机器人的位置。

未来，SLAM技术的研究仍将面临一些挑战。

基于ORB特征匹配的电子稳像算法

基于ORB特征匹配的电子稳像算法电子稳像技术是一种可以提高视频图像质量的重要技术。

其中，基于ORB特征匹配的电子稳像算法，是一种较为先进的技术，能有效减少图像抖动和模糊现象，提高图像稳定性和清晰度。

该算法主要是通过ORB特征点检测和匹配实现的。

ORB全称为Oriented FAST and Rotated BRIEF，是一种快速的特征描述算法。

它的原理是基于FAST（Features from Accelerated Segment Test）和BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）。

FAST是一种检测图像中关键点的算法，它能快速识别图像中具有不同对比度的区域，并产生关键点。

BRIEF是一种描述关键点的算法，它通过比较关键点周围像素的灰度值来产生一个二进制编码，实现对关键点的描述。

ORB算法将FAST和BRIEF结合起来，实现了快速且鲁棒的特征点检测和描述。

在基于ORB特征匹配的电子稳像算法中，首先通过ORB算法检测输入视频帧的特征点，并提取它们的描述子。

然后，将当前帧的特征点与之前帧中的特征点进行匹配。

匹配时可以用一些方法，如最邻近匹配、次近邻匹配或最近双向匹配等。

通过匹配，就可以得到一个变换矩阵，该矩阵可以将当前帧中的特征点变换到之前帧中对应的特征点的位置上。

这个变换矩阵可以应用到整个当前帧中的像素，实现整帧图像的稳定。

值得注意的是，基于ORB特征匹配的电子稳像算法并不是完美无缺的。

它可能会受到一些因素的影响，如场景变化、光照变化、遮挡等。

当场景发生变化时，即使使用ORB算法也可能无法正确地匹配特征点。

此时，可以考虑在算法中增加一些适应性机制，如自适应控制关键点数量、自适应调整匹配窗口大小等。

总之，基于ORB特征匹配的电子稳像算法是一种非常有效的算法，可以显著提高视频图像的质量和稳定性。

虽然它也存在一些问题和限制，但这并不影响它在实际应用中的广泛使用。

图像识别中的模型鲁棒性优化方法探索(四)

图像识别中的模型鲁棒性优化方法探索随着人工智能的快速发展，图像识别技术已经成为AI领域的重要研究方向。

然而，在实际应用中，图像识别模型的鲁棒性问题成为了一个亟待解决的难题。

鲁棒性是指模型对于输入数据中的噪声、干扰、扭曲等变化具有良好的适应能力。

本文将探讨图像识别中的模型鲁棒性优化方法。

在图像识别领域，深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），已经取得了令人瞩目的成就。

然而，现有的模型仍然存在一些问题，例如对于输入数据的微小扰动过于敏感，这导致模型的预测结果出现误差。

为了解决这一问题，研究人员提出了一系列模型鲁棒性优化方法。

一种常见的方法是对抗性训练。

该方法通过在训练集中添加具有扰动的样本来提高模型的鲁棒性。

具体而言，通过引入对抗性样本，即经过人为扰动的图像数据，可以使模型学习到对这种扰动具有鲁棒性的特征。

这种方法的思想是通过让模型在原始图像和扰动图像之间进行区分，从而增强模型的鲁棒性。

然而，该方法也存在一些问题，例如对抗性样本的生成和定义非常困难。

除了对抗性训练外，还有一些其他的模型鲁棒性优化方法。

例如，通过正则化方法来约束模型的权重，从而减少模型对噪声和干扰的敏感性。

这种方法的关键思想是通过对模型进行一定的限制，使其对特定的输入变化具有较强的稳定性。

此外，还有一些基于模型结构改进的方法，例如引入注意力机制和跳跃连接等。

这些方法通过增加模型的灵活性和对局部特征的关注程度，提高了模型的鲁棒性。

另外，还有一些方法将领域知识和先验信息融入到模型的设计中，以提高模型的鲁棒性。

例如，在医疗图像识别领域，由于噪声和图像质量的问题，模型的鲁棒性往往较差。

为了解决这一问题，研究人员开始利用医疗专家的先验知识，例如对疾病影像的典型特征和变异情况进行建模，在模型设计中加入这些知识，从而提高模型的鲁棒性和准确性。

最后，需要注意的是，在图像识别中，模型鲁棒性的提升和模型的性能之间可能存在一定的权衡。

例如，对抗性训练方法可以有效提高模型的鲁棒性，但也会导致模型对于一些原始图像的预测结果不准确。

基于多域分析和全局优化的全景图拼接方法

基于多域分析和全局优化的全景图拼接方法葛诚;彭启民;刘鹏;贾云得【期刊名称】《中国图象图形学报》【年(卷),期】2006(011)007【摘要】为了快速鲁棒地进行全景图的拼接,提出了一种基于频率域和空间域特性的全局优化全景图拼接方法.该全景拼接过程分为局部对齐和全局对齐两个阶段.在局部对齐过程中,先使用相位相关法进行粗对齐,而在根据相位相关确定的重叠区域内部,则通过设计一种基于特征点的粒子滤波器来校正相位相关的结果;在全局对齐中,则是使用基于光差的全局优化方法在子像素级进行精确对齐,由于初值准确,因此全局算法能迅速收敛.但是由于全局优化会带来较大的参数空间,为此需使用小局部大全局的策略来降低参数空间.实验表明,该拼接方法在帧间光照变化较大、重叠区域较少、摄像机没有标定的情况下能够鲁棒地完成全景图的拼接.【总页数】6页(P971-976)【作者】葛诚;彭启民;刘鹏;贾云得【作者单位】北京理工大学计算机科学与工程系,北京,100081;北京理工大学计算机科学与工程系,北京,100081;北京理工大学计算机科学与工程系,北京,100081;北京理工大学计算机科学与工程系,北京,100081【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于约束逼近投影变换的全景图像拼接方法 [J], 余清洲;陈水利;蔡国榕;苏松志;吴云东2.基于三维旋转模型的红外全景图像拼接方法 [J], 谢安宁;张宏伟;赵志刚;孟智勇;王增国3.一种基于基准视场扩散拼接的全景图像投影方法 [J], 晏细兰4.一种基于基准视场扩散拼接的全景图像投影方法 [J], 晏细兰5.基于虚拟现实的柱面全景图像拼接方法研究 [J], 王丹丹;陈康因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。