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基于融合理论的车载锂电池系统荷电状态估计

基于融合理论的车载锂电池系统荷电状态估计

作者：黄渝坤重庆理工大学

学位级别：硕士

新能源汽车以其节能减排、环保高效的特性,正在逐渐改变传统的汽车产业结构,为全球汽车产业带来新的发展机遇。锂离子电池作为新能源汽车的核心能源,其荷电状态(State of Charge,SOC)的准确估计是新能源汽车电池管理系统的关键所在,直... 详细信息

新能源汽车以其节能减排、环保高效的特性,正在逐渐改变传统的汽车产业结构,为全球汽车产业带来新的发展机遇。锂离子电池作为新能源汽车的核心能源,其荷电状态(State of Charge,SOC)的准确估计是新能源汽车电池管理系统的关键所在,直接关系到车辆的续航里程、行驶性能以及电池的安全性和寿命。然而,锂离子电池的强时变非线性特性,在复杂环境下存在鲁棒性和适应性差等技术瓶颈,使得电池SOC的精确估计成为一大难题。本文分别以锂离子单体电池和电池组为研究对象,开展了基于融合理论的锂离子电池系统SOC估计方法研究。首先,本文搭建电池测试平台,开展锂离子电池单体电池和电池组特性实验及动态工况的测试,分别建立电池解析模型和数据驱动模型,对两种模型的预测结果进行评估,基于此,提出一种解析模型和数据驱动模型的离线融合方法。结果表明,所建立的融合模型鲁棒性好,在宽温度全SOC区间的端电压预测误差均方根误差在18m V以内。其次,采用有序加权平均算子融合算法实现单体电池SOC估计。基于融合模型建立新的状态空间方程,分别开展容积卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和中心差分卡尔曼滤波的锂离子单体电池SOC估计,分析三种滤波算法的SOC估计结果的特点,采用有序加权平均算子实现三种算法融合估计单体电池SOC。结果表明,所提出的电池SOC融合估计方法有效融合了三种算法的估计精度、鲁棒性和收敛性,能够在宽温度全SOC范围实现准确的SOC估计,估计误差在1%以内。最后,基于电池组不一致性量化指标实现电池组SOC估计。考虑电池组单体电池间的不一致性,以12串3并电池组为研究对象,采用余弦相似度量化电池组不一致性,确定电池组特征单体,并构建适用于电池组所有单体电池的温度-开路电压-SOC三维关系。基于电池组支路电流之间的差异,采用贝叶斯概率密度公式分配支路SOC权重,实现多支路SOC融合的电池组SOC估计。结果表明,所构建的温度-开路电压-SOC响应面能实现准确的端电压预测,且均方根误差在31m V以内;所提出的多支路SOC融合估计方法在宽温度全SOC区间下的估计误差的均方根误差小于0.4%,最大绝对误差小于1.3%。

关键词：新能源汽车锂离子电池电池建模 SOC估计融合算法

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面向单兵作战的枪械辅助瞄准系统研究

面向单兵作战的枪械辅助瞄准系统研究

作者：韦符平重庆理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着我国逐步突破技术封锁,不断提升光电探测器件的整体技术水平,我国已经能够生产高性能的光电探测器件。但是我国在枪械光电瞄准镜方面与世界先进行列相比仍存在差距。因此,依托于国产光电探测器件研发一款面向单兵作战的枪械... 详细信息

近年来,随着我国逐步突破技术封锁,不断提升光电探测器件的整体技术水平,我国已经能够生产高性能的光电探测器件。但是我国在枪械光电瞄准镜方面与世界先进行列相比仍存在差距。因此,依托于国产光电探测器件研发一款面向单兵作战的枪械辅助瞄准系统,有利于增强国防技术的自主可控性,为建设世界一流军队做出贡献。本文主要工作内容包括:(1)研究分析传统枪械瞄准系统的工作原理,提出设计一款基于国产光电器件的枪械瞄准辅助系统。(2)对激光测距的三种技术方案进行分析,选择脉冲式激光测距方案为本次课题的技术方案。并在此基础上选择国产AL0905P75WT18-03FW型激光二极管与AAS0905 L0500 LCC3-2-B型雪崩光电二极管作为本课题的光电器件。激光二极管的中心波长为905 nm,位于人眼安全波段。为使得激光二极管的发光脉宽、发光频率等参数可控,保证二极管发光触发信号尽量陡峭,故使用FPGA与国产功率MOS管作为激光触发信号的控制器件。(3)根据激光二极管的发光面直径与APD的光敏面直径,设置激光发射光学系统的出射孔径为28 mm,发散角为5 mrad,并根据公式计算得出焦距为73 mm;设置激光接收光学系统的系统孔径为28 mm,视场角为8 mrad,并根据公式计算得出焦距为62.5 mm,并利用ZEMAX软件对系统光学结构进行设计和优化;在光学系统相关参数确定的基础上,根据光电器件的选型以及测距技术方案,根据激光回波能量的计算结果,先用两个三极管级联构成达林顿电路,再使用国产运算放大器对激光接收信号进行进一步处理。利用Keil5调试时间数字转换器,配置其相关寄存器,实现对激光飞行时间的高精度测量;利用Quartus II进行FPGA程序编写,实现对激光发射信号的各项参数进行控制;最后利用Solid Works软件对望远系统、激光收发光学系统及整机的外壳进行绘制。(4)对系统各个子模块进行功能验证;对系统误差的来源进行分析,并在程序中做出优化,一定程度上减小了系统误差;搭建整机系统与试验平台,验证系统测距能力,经过试验验证,本课题设计的枪械瞄准辅助系统最大量程大于1300 m,测量精度优于±1.71 m,达到预期设计指标。

关键词：枪械辅助瞄准系统国产光电器件飞行时间法测距电路光学设计

压电光栅电压传感器器件耦合模式对传感特性的影响研究

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压电光栅电压传感器器件耦合模式对传感特性的影响研究

作者：刘慈瑞重庆理工大学

学位级别：硕士

传感网络作为分布式数据采集的物理基础,可为电网数字化与智能化进程提供强有力的数据支撑。通过监测电网节点的电压信号能够实时获悉全网设备运行状态和负载情况。针对电压测量节点,压电光栅电压传感器相较传统电磁互感式电压测量方法... 详细信息

传感网络作为分布式数据采集的物理基础,可为电网数字化与智能化进程提供强有力的数据支撑。通过监测电网节点的电压信号能够实时获悉全网设备运行状态和负载情况。针对电压测量节点,压电光栅电压传感器相较传统电磁互感式电压测量方法而言,具备尺寸小,成本低,强电磁屏蔽能力,易传输组网的优势,更适合应用于智能电压传感领域。通过研究该传感器器件结构、参数耦合模式与传感器输出特性值的关系,有望改进其传感性能,推动后续应用及传感网络建设。为探究压电光栅电压传感中器件耦合模式对输出特性影响,本文基于固体力学理论,针对一种采用双光栅光谱叠加解调温度无关的压电光栅电压传感器建立器件耦合力学模型。通过对压电结构、耦合结构进行理论计算、仿真计算及实验校验,研究了该传感器中压电结构力电输出特性及耦合结构参数对传感器输出特性的影响规律,建立了柔性耦合结构参数与传感器输出特性规律间的数学表达关联式。在此基础上设计了一种参数可变的柔性机构用以耦合压电结构和光纤布拉格光栅。实验结果表明,使用本文设计的柔性耦合机构能使该传感器在0-6k V、0-1500N的负载条件下实现电压的线性传感。通过结构设计改变耦合结构参数,能使光栅反射谱中心波长偏移量转换为原始的50.86-87.82%。本研究所建立的器件耦合模型和所实现的柔性机构耦合方法可为进一步提升类似传感器性能提供参考,完善光学电压传感器的应用研究体系。为提升该传感器的实时响应精度,拓宽传感器测量范围,实现传感器器件参数深度耦合,本文进一步提出了一种基于门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)和双光栅解调原理的器件参数耦合开环优化方法。首先基于耦合模理论及双光栅解调原理对传感系统响应结果中光谱的非线性特性进行了理论计算、仿真计算及实验校验。利用该特性曲线进行线性度补偿后,进一步利用GRU网络对压电结构所具有的迟滞特性进行补偿。实验研究了该传感系统2.8k V传感区间内的电压响应特性、光谱特性及迟滞特性,验证了该传感系统非线性段修正后的测量结果线性度达到99.93%,最大偏差不高于2.07%,最大迟滞不高于3.33%。本文提出的压电光栅电压传感器器件参数耦合优化方法显著提高了传感器的实时响应精度,实现了传感器非线性测量区域的充分利用,拓宽了传感器的传感范围。该方法可为后续提升类似传感器性能提供参考,进一步推动光学电压传感器应用发展。

关键词：光学电压传感电-力-光耦合柔性耦合机构参数耦合优化

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面向自动驾驶的多模态融合三维目标检测研究

面向自动驾驶的多模态融合三维目标检测研究

作者：陈瑜重庆理工大学

学位级别：硕士

环境感知的准确性和稳健性是自动驾驶汽车安全行驶的前提。作为自动驾驶感知系统的基础,三维目标检测在路径规划、运动预测和避免碰撞等有着指导作用,是确保自动驾驶系统安全可靠运行的先决条件。自动驾驶汽车通常配备了一整套传感器,... 详细信息

环境感知的准确性和稳健性是自动驾驶汽车安全行驶的前提。作为自动驾驶感知系统的基础,三维目标检测在路径规划、运动预测和避免碰撞等有着指导作用,是确保自动驾驶系统安全可靠运行的先决条件。自动驾驶汽车通常配备了一整套传感器,如相机、激光雷达等,以通过重叠视角捕捉驾驶场景,最大限度地减少盲点。因此,将不同模态数据的优势互补融合,以发挥各模态数据的长处,已成为了当下的研究热点和发展趋势。相机和激光雷达具有互补特性,这使得相机和激光雷达融合模型相比于其他传感器融合配置更加有效及流行。深度学习技术的发展和应用推动了算法对多源异构数据的联合表示和理解能力,显著提高了图像和激光雷达点云融合的性能。基于此,本文针对自动驾驶场景,以图像和激光雷达点云为主要输入数据,通过深度学习进行特征提取,并结合多模态融合技术,围绕三维目标检测进行了理论分析、模型构建、实验验证等工作。由于激光雷达点云受限于传感器精度和检测距离等因素而存在稀疏性,导致从点云中提取特征效果不佳,进而影响了小目标的检测性能。同时,不同模态数据由于具有不同的分辨率、视角、几何变换等差异,使得多模态数据之间难以精确对齐。针对以上问题,本文展开了相关研究,主要研究内容如下:(1)基于视锥的细粒度特征提取的三维目标检测方法针对目前自动驾驶场景中,行人、骑车者等小目标的点云数据点较少且没有明显的几何结构,导致小目标检测精度低的问题,提出了一种基于视锥的细粒度点云密集分割三维目标检测方法。利用视锥提议来聚焦潜在的物体位置,并关注点云的细粒度特征,对视锥中的点进行更精细的实例分割。融合低层特征的局部信息和高层特征的语义信息,构建多尺度特征的目标中心点估计,以减小目标距离导致的尺度变化影响,使得三维边界框的回归预测更加精确,提高检测性能。在公开自动驾驶KITTI数据集上的实验结果表明,所提出的方法有效增强了小目标的特征提取和识别能力。(2)基于频域和注意力机制的多模态融合三维目标检测方法针对不同模态之间存在明显的表示和结构差异而导致的特征融合不充分的问题,提出了一种基于频域和注意力机制的多模态融合方法。利用傅里叶变换的移位不变性,将图像从空间域转换到频域,以捕获目标的全局特征。同时采用注意力机制聚焦激光雷达点云中的关键区域,获得局部特征。之后,在频域内进行多源特征对齐和融合,作为三维检测网络的输入。从KITTI数据集上的实验结果看,与单一模态相比,所提出的框架可以明显提升检测精度和鲁棒性,展现了基于频域和注意力机制融合策略的强大潜力,是实现稳健三维目标检测的有效途径之一。

关键词：自动驾驶环境感知激光雷达点云多模态融合三维目标检测

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自动驾驶场景下的单目深度估计研究

自动驾驶场景下的单目深度估计研究

作者：杜嘉慧重庆理工大学

学位级别：硕士

自动驾驶技术是当前科技领域中备受关注的研究热点之一,其具有提高道路效率、减少交通事故等重要优势。在自动驾驶领域,环境的三维感知和理解对于保障驾驶安全和效率至关重要。深度估计是三维感知的关键组成部分,在自动驾驶系统中扮演... 详细信息

自动驾驶技术是当前科技领域中备受关注的研究热点之一,其具有提高道路效率、减少交通事故等重要优势。在自动驾驶领域,环境的三维感知和理解对于保障驾驶安全和效率至关重要。深度估计是三维感知的关键组成部分,在自动驾驶系统中扮演着重要角色。借助深度估计,自动驾驶系统能够精确判断周围物体与车辆之间的距离。这些距离信息可为系统的决策、规划和控制提供重要支持。目前,自动驾驶领域深度估计方法主要包括基于视觉的方法、基于传感器的方法和多传感器融合方法。基于视觉的方法中,单目深度估计方法由于具有硬件成本低、实时性好和适用场景广等优势,在自动驾驶领域中得到了广泛应用,但其仍然面临着计算效率,环境敏感和物体遮挡等问题。因此,本文基于深度学习方法,针对上述自动驾驶场景下单目深度估计算法存在的各类问题开展研究。主要研究内容如下:(1)首先,面向如何加强特征信息传递、降低计算复杂度以满足自动驾驶场景下实时决策的需求,本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和窗口注意力的网络模型。该模型利用Swin Transformer作为编码器,引入局部窗口注意力机制将全局关联性转化为局部关联性,从而有效降低了计算复杂度。最上层编码特征通过稠密ASPP模块以扩大感受野、提高特征的语义表达。解码器融合通过对应的编码特征来突出重要位置。实验表明,CNN与窗口注意力的结合促进了特征复用与信息传递。(2)其次,针对自动驾驶场景下可能存在的不良光照或恶劣天气等环境因素导致图像细节丢失的问题,本文提出了基于并行注意力耦合解码的网络模型,其核心是并行注意力耦合模块。该模块首先借助跳跃连接在通道维度上整合特征,之后将其送入并行的卷积和注意力路径对多尺度局部特征和全局上下文进行建模。此外,模块中还引入了Efficient通道注意力来捕获和调整局部跨信道交互,从而提升模型对关键特征的关注度。实验表明,该模型能够在相应尺度有效融合局部与全局特征。(3)最后,考虑到自动驾驶场景下对象间遮挡、深度不连续等问题,本文提出了一种基于极化交叉注意力和自适应Bins的网络模型。模型采用极化自注意力代替线性变换来初始化注意力机制中的键(K),值(V)向量,较大程度保证特征信息在空间和通道维度上的完整性。针对最底层解码特征,提出Res-Vit模块完成自适应计算每幅图像的bin宽度,最终将bins中心进行线性组合来估计深度。实验结果表明在复杂场景下,本模型仍可以清晰完整的估计深度并保持对象边缘的平滑。

关键词：单目深度估计编解码器结构卷积神经网络注意力机制

地面机动平台可重构轮履复合推进机构研究现状与展望

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北京理工大学学报 2024年第6期44卷 553-564页

作者：刘城王嘉轩刘建峰魏巍闫清东北京理工大学机械与车辆学院北京100081 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) 浙江嘉兴314001 北京理工大学重庆创新中心重庆401147 北京理工大学济南前沿技术研究院山东济南250300

可重构轮履复合推进机构兼具轮式推进机构的快速性和履带推进机构的通过性,是提高地面机动平台在极端地形上综合性能的关键技术,在各类机器人和特种车辆上都得到了一定应用.文中在系统调研国内外相关文献的基础上,按轮履构型重构互换原... 详细信息

可重构轮履复合推进机构兼具轮式推进机构的快速性和履带推进机构的通过性,是提高地面机动平台在极端地形上综合性能的关键技术,在各类机器人和特种车辆上都得到了一定应用.文中在系统调研国内外相关文献的基础上,按轮履构型重构互换原理对推进机构进行分类,着重对比分析了不同构型的结构特点和应用场景,指出了可重构轮履复合推进机构的主要技术难点和发展前景.

关键词：地面机动平台可重构轮履复合通过性

基于BSC的A集团公司绩效管理体系优化研究

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基于BSC的A集团公司绩效管理体系优化研究

作者：刘虹重庆理工大学

学位级别：硕士

当前,国内大部分物业类企业在组织绩效管理方面,并没有特别重视非财务指标,绩效评价工作也更加强调当期业绩成果的实现,反而对中长期发展能力的规划和铺垫有所不足,导致难以推进企业战略目标的实现,对促进企业可持续发展产生不良影响。... 详细信息

当前,国内大部分物业类企业在组织绩效管理方面,并没有特别重视非财务指标,绩效评价工作也更加强调当期业绩成果的实现,反而对中长期发展能力的规划和铺垫有所不足,导致难以推进企业战略目标的实现,对促进企业可持续发展产生不良影响。有基于此,本文主要从A集团公司当前的组织绩效管理体系入手,分析其存在的问题。下一步,基于企业战略发展目标,结合A集团公司实际情况对其现行绩效管理进行优化,为提升企业管理水平、推动企业良性发展提供助力。A集团公司是一家智慧城市公共空间与建筑设施的运营和管理服务商,为多种类型的公共设施项目提供一体化综合服务,二十多年的发展历程中,组织绩效管理对于其牵引目标落地、完成业绩指标、提升管理水平、健全激励机制发挥了重要作用。然而,市场竞争格局动荡、强弱分化严重,面临内外部环境波动,审视企业战略目标及管理需求,组织绩效管理体系还存在一定的优化空间。当前,A集团公司直接管理着二十多家二级组织,包括业务单元和职能中心,它们的绩效贡献程度与A集团公司整体战略目标实现有着密切联系。因此,A集团公司做好绩效管理显得尤为重要。本论文着重研究A集团公司对下属组织的绩效管理进行优化的问题。本文首先梳理了A集团公司整体绩效管理体系的现状。通过内部问卷调研,围绕组织绩效管理中的关键节点,了解基本情况,初步探求绩效管理中存在的问题或不足。通过对A集团公司管理人员及相关单位及岗位人员的深入访谈,挖掘并分析出核心问题及成因。据此综合A集团公司战略目标及平衡计分卡,优化形成基于平衡计分卡的组织绩效管理体系。该研究成果可运用于指导A集团公司的绩效管理体系优化,帮助A集团公司形成匹配发展的绩效管理体系,在提升管理水平的同时,也可以为有着类似情况的企业提供参考借鉴。

关键词：集团公司组织绩效体系优化平衡计分卡

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B快递物流公司重资产化转型与其效果研究

B快递物流公司重资产化转型与其效果研究

作者：刘荞予重庆理工大学

学位级别：硕士

进入到21世纪,我国市场经济展现出强大的活力,特别是电商平台的迅速崛起和网上购物方式的广泛普及,为快递物流行业带来了前所未有的发展机遇,行业规模得以持续扩张。然而,快递服务的同质化趋势也加剧了企业间的竞争压力,使得快递服务的... 详细信息

进入到21世纪,我国市场经济展现出强大的活力,特别是电商平台的迅速崛起和网上购物方式的广泛普及,为快递物流行业带来了前所未有的发展机遇,行业规模得以持续扩张。然而,快递服务的同质化趋势也加剧了企业间的竞争压力,使得快递服务的平均单价不断下降。面对消费者日益多样化的需求,以及相关政策的严格监管和明确指导,快递物流企业正积极寻求突破价格战困境的途径,转向追求更高质量的发展,以更好地把握市场中的机遇与挑战。鉴于快递服务的网络化特征,实现高质量发展必须依赖于坚实的基础设施建设。因此在当前的市场环境下,B快递物流公司积极调整战略,持续增加对固定资产的投入,进而呈现出向重资产化转型的明显趋势。本文聚焦于快递物流行业,选择行业内重资产化趋势显著的B快递物流公司作为案例研究对象,运用文献研究法以及案例分析法,并结合规模经济理论、企业竞争优势理论和风险管理理论,分析B快递物流公司重资产化转型的动因、路径及其效果。研究表明:价格战愈演愈烈,并随着各种成本上升,B快递物流公司盈利能力逐步下降。想要摆脱价格战就需要提升服务水平及差异化发展,而做到这两点需要B快递物流公司大量投资重资产,进行重资产化转型。B公司通过转运中心直营化与智能化,提高干线车辆自有率,和组建自有物流航空网络这三种途径,进行重资产化转型。虽然重资产化的投入会带来大量的固定成本,导致短期内盈利能力的下降,但同时,由于快递物流行业的特性,重资产化的投入能提高服务质量,以及提供差异化服务,获得更高的收入,帮助B公司走出价格泥潭,再加上业务量的扩大,规模效应逐渐显现,单位成本逐渐降低,使得盈利能力有所回升。最后,结合实际情况,对B快递物流公司重资产化转型过程提出建议。

关键词：重资产化资产运营模式快递物流企业

SiamRPN深度孪生网络抗遮挡目标跟踪技术研究

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SiamRPN深度孪生网络抗遮挡目标跟踪技术研究

作者：张唯重庆理工大学

学位级别：硕士

目标跟踪技术旨在自动检测视频帧目标对象并获得对象在视场中的位置信息,它依赖于目标跟踪算法分析视频帧之间的视觉差异信息,以捕获目标在空间和时间上的位置变化。基于SiamRPN孪生网络的目标跟踪算法采用改进的Alex Net骨干网络提取... 详细信息

目标跟踪技术旨在自动检测视频帧目标对象并获得对象在视场中的位置信息,它依赖于目标跟踪算法分析视频帧之间的视觉差异信息,以捕获目标在空间和时间上的位置变化。基于SiamRPN孪生网络的目标跟踪算法采用改进的Alex Net骨干网络提取目标的细节特征信息,通过孪生网络结构对比目标模板与搜索区域内的相似性,利用区域提议网络(RPN)定位目标边界和预测目标位置,展现出卓越的跟踪性能。但Alex Net骨干网络特征提取能力不强,且SiamRPN孪生网络结构整体缺乏抗遮挡机制,当光照突变、目标与背景相似、目标交互遮挡、短时完全遮挡等场景下,基于SiamRPN孪生网络的目标跟踪算法往往失效。因此,如何进一步提升SiamRPN孪生网络结构的特征提取能力和增加网络结构的抗遮挡机制,提出SiamRPN深度孪生网络抗遮挡目标跟踪技术,具有重要意义。本文的主要工作如下:(1)提出双线性特征融合与双路注意力机制SiamRPN深度孪生网络模型。为增强SiamRPN孪生网络的特征提取能力和目标区分能力,提高光照变化、目标与背景相似、快速运动等场景下的跟踪准确性和鲁棒性,在Mobile Net V3深层特征网络的基础上,采用线性特征融合策略,实现深层和浅层、一阶和二阶特征信息的有效融合,加强特征间的位置关系,促进目标的精准定位;并在模板分支特征提取网络的中间两层中嵌入双路注意力机制,以减少目标特征的冗余并有效捕捉其空间位置信息。用改进后的Mobile Net V3深层特征网络代替原来的Alex Net骨干网络,从而提出一种双线性特征融合与双路注意力机制的SiamRPN深度孪生网络模型。对比实验结果表明,在光照变化、背景相似、快速运动及出视野外等场景下,均获得突出的跟踪准确性和鲁棒性。(2)提出自适应模板更新SiamRPN深度孪生网络抗遮挡目标跟踪算法。在构造的双线性特征融合与双路注意力机制SiamRPN深度孪生网络模型基础上,根据特征区域候选网络输出的目标框对应的峰值响应最高峰值与次高峰值的相对距离,结合平均峰值相关能量,判断目标是否被遮挡。若目标发生遮挡,则对当前帧采用高斯掩膜处理,以抑制背景信息,突出目标信息;再将处理后的帧与模板帧线性融合,实现自适应模板更新,从而提出自适应模板更新SiamRPN深度孪生网络抗遮挡目标跟踪算法。对比实验结果表明,在目标交互遮挡场景下,自适应模板更新SiamRPN深度孪生网络抗遮挡目标跟踪算法的准确性和鲁棒性明显提升,且其计算时效性高于30FPS。(3)提出轨迹修正自适应重检测SiamRPN深度孪生网络抗遮挡目标跟踪算法。针对SiamRPN孪生网络搜索区域固定,在目标出现短时全遮挡情况下往往易导致目标丢失的问题,在自适应模板抗遮挡机制基础上,采用卡尔曼滤波模块依据前序帧信息对目标轨迹进行预测,以修正SiamRPN中区域提议网络预测的目标框,并依据修正后目标框中心构建邻近检测窗口,采用权重顺序选择与随机选择相结合的重检测机制实现下一帧目标出现的窗口,从而提出轨迹修正自适应重检测SiamRPN深度孪生网络抗遮挡目标跟踪算法。对比实验结果表明,在运动模糊、光照突变、目标形变、低分辨率、目标短时全遮挡、快速运动等场景下,目标跟踪的准确性和鲁棒性表现突出,且其计算时效性高于30FPS。

关键词：目标跟踪抗遮挡孪生网络特征融合自适应重检测