检索结果-南通市图书馆

基于低秩-稀疏联合表示的视频序列运动目标检测（英文）

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

系统仿真学报 2018年第12期30卷 4693-4702页

作者：杨磊庞芳胡豁生上海大学机电工程与自动化学院上海200444 埃塞克斯大学计算机科学与电气工程学院

对于固定摄像机的视频序列,假设背景具有低秩特征,动态前景具有稀疏特性,提出了一种基于低秩稀疏联合表示的运动检测方法。思路如下:通过图像预处理降低视频序列的噪声;估计连续帧之间的光流,生成二进制运动掩模作为运动权重矩阵;基于... 详细信息

对于固定摄像机的视频序列,假设背景具有低秩特征,动态前景具有稀疏特性,提出了一种基于低秩稀疏联合表示的运动检测方法。思路如下:通过图像预处理降低视频序列的噪声;估计连续帧之间的光流,生成二进制运动掩模作为运动权重矩阵;基于子空间学习理论,建立了低秩背景与稀疏前景的优化模型;利用ADMM-BCD迭代算法得到视频背景和前景。实验结果表明,该方法优于其他同类运动检测方法,对慢速运动目标检测效果良好。

关键词：鲁棒主成分分析子空间学习背景-前景建模运动检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

软海底强干扰环境下的集矿车自适应定位

高技术通讯 2009年第11期19卷 1159-1163页

作者：朱洪前胡豁生桂卫华中南大学信息科学与工程学院长沙410083 中南林业科技大学物流学院长沙410004 艾塞克斯大学计算机科学及电子工程学院

针对海底集矿车长基线声学定位受工作噪声干扰以及航位推算精度受打滑干扰等问题,基于附加打滑参数的履带车运动学模型和根据湖试数据对导航系统过程噪声与测量噪声的描述,并提出了一种自适应时滞扩展卡尔曼滤波方法。该方法利用新息序... 详细信息

针对海底集矿车长基线声学定位受工作噪声干扰以及航位推算精度受打滑干扰等问题,基于附加打滑参数的履带车运动学模型和根据湖试数据对导航系统过程噪声与测量噪声的描述,并提出了一种自适应时滞扩展卡尔曼滤波方法。该方法利用新息序列实现噪声统计特性自适应,然后考虑测量数据时延带来的影响,通过卡尔曼滤波器将长基线定位信息与航位推算信息进行融合,得到集矿车的位置估计。仿真结果证实,该自适应卡尔曼滤波器能有效地适应过程噪声与测量噪声统计特性的变化,比常规卡尔曼滤波器具有更好的海底集矿车定位效果。

关键词：海底强干扰集矿车自适应定位卡尔曼滤波

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于UKF的海底集矿车组合导航研究

中国矿业大学学报 2010年第2期39卷 238-243页

作者：朱洪前胡豁生桂卫华中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 中南林业科技大学物流学院湖南长沙410004 艾塞克斯大学计算机科学与电子工程学院

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在海底集矿车组合导航系统应用时存在着计算复杂、线性化误差大等问题,基于附加打滑参数的履带车运动学模型,将无色卡尔曼滤波(UKF)用于集矿车长基线声学导航(LBL)与推算导航(DR)的组合导航系统中.考虑到测量数... 详细信息

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在海底集矿车组合导航系统应用时存在着计算复杂、线性化误差大等问题,基于附加打滑参数的履带车运动学模型,将无色卡尔曼滤波(UKF)用于集矿车长基线声学导航(LBL)与推算导航(DR)的组合导航系统中.考虑到测量数据时延,组合导航系统融合LBL与DR信息,得到海底集矿车位置估计.研究结果表明:采用EKF方法,测量数据时延0,0.5,2s时,东向定位精度为0.14,0.32,0.48m,北向定位精度为0.13,0.28,0.44m;采用UKF方法,测量数据时延0,0.5,2s时,东向定位精度为0.10,0.26,0.37m,北向定位精度为0.09,0.24,0.34m.测量数据时延越短,EKF,UKF的位置估计效果都会越好.但与EKF方法相比,UKF方法能够明显减少组合导航系统的线性化误差,提高海底集矿车导航系统的精度与稳定性.

关键词：海底集矿车非线性卡尔曼滤波组合导航

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

移动机器人的运动预测控制

仪器仪表学报 2000年第2期21卷 155-158页

作者：谷东兵胡豁生 Michael Brady 长春光学精密机械学院长春130022 英国牛津大学

本文简要介绍了移动机器人的路径控制问题 ,并根据广义预测控制的概念提出了运动预测控制方法 ,对移动机器人非线性模型使用了中间变量及

关键词：广义预测控制移动机器人运动控制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

移动传感器网络编队覆盖搜索控制算法

复杂系统与复杂性科学 2013年第3期10卷 37-44页

作者：薛志斌曾建潮胡豁生薛颂东青海大学智能系统与控制实验室西宁810016 太原科技大学复杂系统与计算智能实验室太原030024 埃塞克斯大学以人为本机器人研究室

受生物群体聚集机理的启发,运用势场理论与牛顿——拉夫逊迭代技术,借助具有碰撞规避功能的有限感知群体动力学模型,实现了动态未知环境下无线传感器网络分布式节点的编队部署及其在执行区域内的编队覆盖搜索,丰富了已有的覆盖搜索控制... 详细信息

受生物群体聚集机理的启发,运用势场理论与牛顿——拉夫逊迭代技术,借助具有碰撞规避功能的有限感知群体动力学模型,实现了动态未知环境下无线传感器网络分布式节点的编队部署及其在执行区域内的编队覆盖搜索,丰富了已有的覆盖搜索控制算法。以尽可能少的工作节点达到了网络的连通性覆盖要求,原理简单,节能性好,实用,仿真结果验证了该算法的有效性。

关键词：人工势场无线传感器网络有限感知群体编队节点部署覆盖搜索

基于谐波小波和Prony算法的转子不平衡信号提取

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

仪器仪表学报 2012年第11期33卷 2516-2522页

作者：李传江费敏锐胡豁生张自强邓丽上海大学机电工程与自动化学院中国上海200072 上海师范大学信息与机电工程学院中国上海201418 英国艾塞克斯大学计算机科学系英国科尔切斯特CO43SQ

高精度动平衡测量系统中的信噪比很低,尤其是在邻近频率干扰背景下,常规的快速博里叶变换(fast Fourier trasformation,FFT)等方法无法准确提取不平衡信号。提出一种基于谐波小波和Prony算法的不平衡信号提取方法,先采用自适应谐波小波... 详细信息

高精度动平衡测量系统中的信噪比很低,尤其是在邻近频率干扰背景下,常规的快速博里叶变换(fast Fourier trasformation,FFT)等方法无法准确提取不平衡信号。提出一种基于谐波小波和Prony算法的不平衡信号提取方法,先采用自适应谐波小波带通滤波提高信噪比,然后以滤波后的数据作为样本,采用Prony算法识别不平衡信号的幅值和相位,有效解决了邻近频率干扰导致的不平衡信号无法准确提取的问题。仿真和实验结果表明,该方法具有精度高、重复性好等优点,特别适合于信噪比较低的高精度动平衡测量系统中。

关键词：不平衡信号谐波小波 Prony算法邻近频率干扰

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

250线材轧机精轧机组控制系统的仿真研究

中南大学学报(自然科学版) 1982年第4期 97-104页

作者：胡豁生中南矿冶学院自动化系

本文应用DMJ—3B模拟计算机对250线材轧机精轧机组可控硅控制系统进行了模似、分析和综合,给出了仿真结果。为解决原系统所存在的结构合理性、电流断续和参数选择等问题,提供了合理方案和可靠依据。仿真研究结果成功地应用于现场,显著... 详细信息

本文应用DMJ—3B模拟计算机对250线材轧机精轧机组可控硅控制系统进行了模似、分析和综合,给出了仿真结果。为解决原系统所存在的结构合理性、电流断续和参数选择等问题,提供了合理方案和可靠依据。仿真研究结果成功地应用于现场,显著地改善了原系统的调节性能。

关键词：控制系统仿真模型数学模型轧制设备精轧机组线材轧机仿真研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于唇形的智能轮椅人机交互

控制工程 2013年第3期20卷 501-505页

作者：张毅刘娇罗元胡豁生重庆邮电大学信息无障碍工程研发中心智能系统及机器人研究所重庆400065 英国艾塞克斯大学计算机科学与电子工程学院

提出了一种新颖的基于唇形的智能轮椅人机交互方法。该方法通过定义不同的唇形来控制智能轮椅的运动,使用者在噪杂环境中也能进行和谐、方便地人机交互。首先使用adaboost算法在视频帧中实时、准确地检测唇部,然后通过离散余弦变换(Disc... 详细信息

提出了一种新颖的基于唇形的智能轮椅人机交互方法。该方法通过定义不同的唇形来控制智能轮椅的运动,使用者在噪杂环境中也能进行和谐、方便地人机交互。首先使用adaboost算法在视频帧中实时、准确地检测唇部,然后通过离散余弦变换(Discrete Cosine Transform DCT)提取唇部特征。针对经DCT变换后特征矢量维数较高以及支持向量机(Support Vector Machine SVM)在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出的优势,最后使用SVM进行唇形的识别,并将识别结果转换成控制指令来控制轮椅的运动。实验证明,该方法能有效地识别不同唇形并可用于实时控制智能轮椅的运动。

关键词：唇形人机交互 adaboost DCT SVM

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

微速差双转子系统不平衡信号提取方法

振动与冲击 2013年第14期32卷 29-33页

作者：李传江张自强费敏锐胡豁生上海师范大学信息与机电工程学院上海201418 上海大学机电工程与自动化学院上海200072 英国艾塞克斯大学计算机科学系

微速差双转子系统的两个频率相近不平衡信号形成拍振,传统不平衡信号提取方法的精度和快速性不佳。提出一种以数字带通滤波后数据为样本的改进型Prony方法用于识别两个转子的频率,可以有效解决微差双转子系统中转差不易测量的难题,把最... 详细信息

微速差双转子系统的两个频率相近不平衡信号形成拍振,传统不平衡信号提取方法的精度和快速性不佳。提出一种以数字带通滤波后数据为样本的改进型Prony方法用于识别两个转子的频率,可以有效解决微差双转子系统中转差不易测量的难题,把最小二乘方法用于识别已知频率的两个不平衡信号的幅值和相位,可以在噪声背景下快速、准确的实现参数估计。最后给出了详细的仿真结果和分析,证明了该方法的正确性。

关键词：微速差双转子系统不平衡信号 Prony方法