基于自适应有限冲激响应-卡尔曼滤波算法的GPS/INS导航

导航定位系统一般采用卡尔曼滤波算法提高定位精度。传统卡尔曼滤波算法的性能很大程度上依赖观测噪声的先验统计信息,不精确的统计特性将会降低定位精度。针对此问题,该文提出一种基于FIR(finite impulse response)预测模型的卡尔曼滤波算法。将FIR预测模型与卡尔曼滤波结合,FIR预测模型的系数可以通过求解一个凸二次规划问题得到。该凸二次规划以目标的多项式运动规律为约束条件,以最小白噪声增益为目标函数,具有闭式解。仿真试验和实测结果均表明,在相同的参数设置条件下,基于FIR预测模型的卡尔曼滤波算法比传统的卡尔曼滤波算法具有更高的估计精度,仿真结果表明定位精度提高29.54%,实测结果表明X方向定位精度提高21.71%,Y方向定位精度提高22.62%。该算法可应用于GPS接收信号的降噪处理,提高目标状态的定位精度。     

基于改进卡尔曼滤波算法的雷达定量降雨估算

针对雷达定量降雨估算误差较大的问题,本文提出一种使用改进卡尔曼滤波对雷达估算值进行校准的方法。先确立G/R(自动气象站测量值/天气雷达估算值)校准因子模型,并应用普通卡尔曼滤波方法对G/R校准因子建立预测系统和测量系统,同时引入系统参数的校准过程和系统误差的自适应估计过程,动态调整卡尔曼滤波中各项参数值;最后将滤波后的G/R因子用于校正雷达定量降雨估算,得到较准确的降雨估算值。利用长春市天气雷达2015年8月19-20日和2016年月8月6-7日两次降雨过程的雷达产品和加密自动站逐小时的降雨资料,对卡尔曼滤波方法进行检验分析。结果表明:改进卡尔曼滤波和普通卡尔曼滤波校准后雷达降雨估算结果优于未校准的降雨估算结果,普通卡尔曼滤波方法和改进卡尔曼滤波方法的平均相对误差分别从0.6047减至0.3557和0.2645,从0.8052减至0.3096和0.1715,且改进算法效果优于普通卡尔曼滤波算法,校准后雷达降雨估算准确度明显提高。     

基于深度学习与目标跟踪的苹果检测与视频计数方法

基于机器视觉技术自动检测苹果树上的果实并进行计数是实现果园产量测量和智慧果园生产管理的关键。该研究基于现代种植模式下的富士苹果视频,提出基于轻量级目标检测网络YOLOv4-tiny和卡尔曼滤波跟踪算法的苹果检测与视频计数方法。使用YOLOv4-tiny检测视频中的苹果,对检测到的果实采用卡尔曼滤波算法进行预测跟踪,基于欧氏距离和重叠度匹配改进匈牙利算法对跟踪目标进行最优匹配。分别对算法的检测性能、跟踪性能和计数效果进行试验,结果表明：YOLOv4-tiny模型的平均检测精度达到94.47%,在果园视频中的检测准确度达到96.15%;基于改进的计数算法分别达到69.14%和79.60%的多目标跟踪准确度和精度,较改进前算法分别提高了26.86和20.78个百分点;改进后算法的平均计数精度达到81.94%。该研究方法可有效帮助果农掌握园中苹果数量,为现代化苹果园的测产研究提供技术参考,为果园的智慧管理提供科学决策依据。     

基于时序图像跟踪的葡萄叶片病害动态监测

为提高自然成像条件下的酿酒葡萄图像中病害识别的可靠性,对时序叶片图像作连续病害检测并监测病斑变化情况。首先,在每一天利用Faster R-CNN算法对摄像机视场中葡萄叶片进行检测,对检测到的叶片采用改进卡尔曼滤波法进行跟踪,以获得叶片正面图像。为了实现多叶片跟踪和解决由遮挡而造成的跟踪失败问题,该文在卡尔曼滤波和匈牙利算法基础上,结合运动测度和深度外观信息对跟踪目标进行匹配,运动匹配时采用马氏距离,外观匹配方面采用最小余弦距离。其次,将不同日期的叶片正面图像做SIFT(scale-invariant feature transform)匹配,找到同一叶片按日期排列的一组序列图像,并在序列图像中通过深度学习技术进行病害识别。最后,通过监测叶片序列图像上病斑相对面积变化或病斑数量是否增加来确认病害的存在。该文对提出的跟踪算法、叶片匹配算法和序列图像上病害识别的精度进行了测试,试验表明:跟踪算法平均多目标跟踪准确度为73.6%,多目标跟踪精度为74.6%,基于判别模型颜色特征的传统跟踪算法两指标分别为14.3%和61.3%;基于SIFT特征的叶片匹配在识别同一叶片时的精度达到了90.9%;病害监测方面,虚警综合排除率(马修斯相关系数)达到了84.3%。该文的方法可以排除一些虚假病害,病害监测的可靠性有所提高,可适用于自然条件下葡萄病害的连续在线监测。     

基于时间序列分析的卡尔曼滤波组合导航算法

GPS广泛用于农业机械导航研究中,其定位误差信号一般存在明显的自相关性,不能满足组合导航中常用的卡尔曼滤波算法观测噪声为高斯白噪声的要求。为此,建立了GPS定位误差AR模型,结合卡尔曼估计结果来预测和修正GPS定位误差,再将修正后的GPS定位信息应用于组合导航中的卡尔曼滤波过程。试验结果表明,无论GPS接收机是在静止还是在运动条件下,处理后的定位误差信号自相关性都明显降低,近似为白噪声;目标路径直线时的最大跟踪误差约为0.15 m,为曲线时,最大跟踪误差约为0.3 m。该方法为低精度GPS应用于农业机械导航提供了可行途径。     

基于双曲正切函数的光伏/温差自适应MPPT控制策略研究

为了提高光伏/温差联合发电系统的效率,需要进行最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking,MPPT）控制。针对传统电导增量法步长固定不变,导致跟踪速度慢和稳态误差大的缺点,提出一种恒定电压法和双曲正切型自适应变步长算法结合的MPPT控制策略。该策略利用双曲正切函数单调递增、变化速度快的特点,使步长可以根据光强等外界环境条件的变化,自适应地快速调整,同时利用恒定电压法加快追踪的响应速度。通过Matlab/Simulink软件仿真和硬件试验表明,该研究所提方法在光照强度剧烈变化时,系统能够在15 ms内快速跟踪到最大功率点,同时稳态误差低于0.3%,实现了MPPT控制在跟踪速度和稳态精度方面的同步优化。     

基于增强Tiny YOLOV3算法的车辆实时检测与跟踪

针对深度学习方法在视觉车辆检测过程中对小目标车辆漏检率高和难以实现嵌入式实时检测的问题,该文基于Tiny YOLOV3算法提出了增强Tiny YOLOV3模型,并通过匈牙利匹配和卡尔曼滤波算法实现目标车辆的跟踪。在车载Jetson TX2嵌入式平台上,分别在白天和夜间驾驶环境下进行了对比试验。试验结果表明:与Tiny YOLOV3模型相比,增强Tiny YOLOV3模型的车辆检测平均准确率提高4.6%,平均误检率减少0.5%,平均漏检率降低7.4%,算法平均耗时增加43.8 ms/帧;加入跟踪算法后,本文算法模型的车辆检测平均准确率提高10.6%,平均误检率减少1.2%,平均漏检率降低23.6%,平均运算速度提高5倍左右,可达30帧/s。结果表明,所提出的算法能够实时准确检测出目标车辆,为卷积神经网络模型的嵌入式工程应用提供了参考。     

方差补偿自适应卡尔曼滤波在GPS滑坡监测中的应用研究

卡尔曼滤波是目前处理滑坡监测数据的主要方法。针对传统卡尔曼滤波中动态噪声不准或不容易确定而导致滤波发散的现象,提出用动态噪声的方差阵补偿法对滤波中的方差-协方差误差进行修正,结合三峡实测数据处理,证明该方法能有效地克服滑坡监测数据处理中滤波模型发散的问题。     

基于卡尔曼滤波的橘小实蝇成虫运动轨迹优化跟踪

为了实现橘小实蝇虫口密度的精准监测,该文将机器视觉技术作为田间橘小实蝇成虫入侵自动化监测的感知方法。通过对监测区域内运动目标和背景的颜色分析,提出了基于卡尔曼(Kalman)滤波的运动目标颜色均值漂移跟踪算法,优化了多目标运动轨迹跟踪效果。该算法通过图像处理和匹配技术提取了橘小实蝇成虫在虫口监测区域二维平面X轴和Y轴方向上的位置坐标和速度分量,推算了橘小实蝇成虫运动轨迹递推关系。基于动态系统的状态序列线性最小方差估计理论和成虫运动轨迹关系分析,构建了卡尔曼滤波状态估计模型,并建立其预测和修正方程实现了橘小实蝇成虫运动目标位置估计。通过在虫口监测区域开展单目标和多目标分散及粘连条件下的成虫跟踪试验,试验结果表明颜色均值漂移跟踪算法对橘小实蝇成虫单目标跟踪具有较好的适应性,成虫监测计数准确率达100%,对于多目标分散和粘连情况跟踪处理效果较差,计数准确率分别下降至86%和76%;通过在颜色空间均值漂移跟踪算法的基础上引入Kalman滤波器估算目标运动的近似位置,实现了对橘小实蝇成虫分散和粘连多目标运动的持续跟踪优化,监测计数准确率分别提升至96%和93%。机器视觉技术实时跟踪橘小实蝇成虫在虫口监测区域运动轨迹试验进一步验证了橘小实蝇成虫虫口密度监测的可行性,为田间橘小实蝇成虫发生自动化监测技术研究提供了参考。     

拖拉机自动转向系统容错自适应滑模控制方法

为提高拖拉机自动转向系统的可靠性,该文提出了一种具有前轮转角容错检测能力的径向基函数(radial basis function,RBF)网络自适应滑模控制方法。综合考虑拖拉机姿态信息和控制输出,基于卡尔曼滤波算法推导得出拖拉机前轮转角的两个估计值,并结合角度编码器实际测量值设计了前轮转角容错检测输出算法;以容错输出算法的输出值作为状态量,提出一种利用RBF网络进行干扰补偿的前轮角度自适应滑模控制方法,并通过仿真试验验证了算法的有效性。开展了拖拉机前轮转角容错检测和自动控制试验,结果显示:基于侧向加速度的转角预估值最大误差为2.94?,均方根误差为0.81?;基于横摆角速度的转角预估值的最大误差为1.73?,均方根误差为0.12?;当人为施加故障干扰时,算法可以提供容错的转角输出;拖拉机转向控制系统可以快速跟踪期望前轮角度且超调量较小,最大控制误差为0.21?,均方根误差为0.07?。试验结果表明,容错自适应滑模控制方法提高了自动转向控制系统的可靠性和准确性,有助于解决拖拉机前轮转角测量装置故障率高的问题。     

采用改进的自适应模糊多级中值滤波算法去除牛肉图像斑点噪声

牛肉图像中的斑点噪声与肌内脂肪的颜色特征相似,要准确提取牛肉图像中的肌内脂肪颜色特征,就必须先对斑点噪声进行滤除。为此在自适应模糊多级中值滤波的基础上进行了改进：第1步,确定当前点是否为噪声点。先计算当前像素点与其邻域均值的差的绝对值,然后与阈值(阈值随当前点的灰度值而变化)相比较,如果绝对值大于阈值,则被认为是斑点噪声。第2步,对于斑点噪声,将采用自适应模糊多级中值滤波方法来滤除;如果不是,保留原像素点不变。试验结果表明,改进的算法在斑点噪声滤除与细节保护方面均优于标准的中值滤波、多级中值滤波以及形态滤波。     

人脸表情识别中滤波算法的研究

去噪滤波技术是数字图像处理中的一个重要内容,是计算机视觉技术、模式识别、图像数据分析的基础,因而受到广泛的研究;并在人脸识别、表情识别、遥感成像等领域获得广泛的应用。通过对多种去噪滤波算法进行比较,选定了一种改进的二维中值滤波快速算法将其应用到表情识别中,得到较好效果。     

基于改进UKF的无轴承异步电机无速度传感器控制

基于传统卡尔曼滤波器的转速估计方法依赖于系统的精确数学模型,但目前通用的无轴承异步电机的数学模型是一个近似模型,针对该问题该文提出一种以实际转速为基准的改进的无轴承异步电机转速估算方案:首先,用残差归一化处理自动更新渐消因子并将其引入增益矩阵,以减小系统模型偏差对估算精度的影响,增强滤波器的稳定性;其次,用遗传算法自动更新噪声矩阵,使其具备补偿作用,再次优化转速估算精度,最终将估算精度控制在5 r/min左右,干扰误差控制在10 r/min左右,可有效应对建模误差和参数扰动对转速估算的影响,具备较高的鲁棒性和估算精度。最后,用d SPACE试验平台证明了所提方案的正确性和可行性,该研究为无轴承异步电机无速度传感器控制提供参考。     

基于LIO-SAM建图和激光视觉融合定位的温室自主行走系统

为解决传统导航方案在温室内无法应对光照变化大、作物行间距窄、接收GPS信号差等问题,该研究提出了基于即时定位与地图构建技术的激光视觉融合式自主导航算法。该系统利用三维激光雷达VLP-16(Velodyne LiDAR,VLP-16)和惯性测量单元获取温室环境信息,采用基于紧耦合的雷达惯导定位建图（tightly-coupled lidar inertial odometry via smoothing and mapping,LIO-SAM）算法构建导航地图,基于轮式里程计和视觉里程计采用扩展卡尔曼滤波器算法实现局部定位,融合激光点云配准算法和自适应蒙特卡洛定位算法实现全局定位。同时,在自主行走系统应用A*算法规划全局路径和动态窗口算法规划局部路径,从而实现自主导航。试验结果表明,LIO-SAM算法构建的温室导航地图最大相对误差、最大绝对误差和均方根误差分别为9.9%、0.081和0.063 m,在温室内改进后的定位算法横向偏差小于0.020 m,纵向偏差小于0.090 m;当自主行走系统以0.15、0.30和0.50 m/s的速度运行时,横向偏差、纵向偏差和航向偏角的平均值分别小于0...     

野生动物监测光照自适应Retinex图像增强算法

针对野外白天不同光照对野生动物监测图像质量造成的影响,提出一种基于Retinex理论的光照自适应图像增强方法。该方法首先使用基于复合梯度的引导滤波估计图像照度分量,克服光照突变造成的伪光晕现象;然后提出一种基于Otus阈值的对比度自适应拉伸方法实现照度分量的校正,克服传统算法过度增强的问题;最后采用照度分量单通道图像计算反射分量图像,实现色彩的保真。该文采用50张保护区实地拍摄的野生动物监测图像为样本进行试验,结果表明,该文算法相比于MSRCR算法、双边滤波Retinex算法和引导滤波Retinex算法色调保真度平均提高81.00%、5.24%和3.58%,信息熵平均提高6.76%、6.23%和2.61%,峰值信噪比平均提高53.43%、5.36%和-2.85%,运算耗时减少-29.03%、78.51%和28.68%,证明该文算法可以有效克服传统Retinex理论算法的过增强、伪光晕现象和灰化效应,实现不同光照条件下野生动物监测图像的自适应增强。     

农机具姿态倾角测量系统设计与试验

农机具姿态倾角测量技术是实现农机装备精准作业的关键技术之一。为进一步提高农机装备作业质量,以ADIS16445微惯性MEMS传感器和STM32F446核心处理器搭建硬件平台,以欧拉角法解算姿态,建立卡尔曼滤波模型融合加速度计与陀螺仪信息,实现农机具姿态倾角的精准测量。融合算法模型考虑陀螺仪零偏特性,并根据MEMS微传感器运动特性,自适应模型误差协方差矩阵Q与R,适应不同工况下农机具姿态倾角测量。采用SGT320E三轴多功能转台与BD982双天线定位测姿模块对系统进行测试与验证。三轴多功能转台试验结果表明,ADIS16445内置陀螺仪与加速度计性能合格,满足系统设计硬件要求;卡尔曼滤波融合模型精准有效,倾角静态测量误差精度为0.15°,动态测量精度典型值为0.3°,最大测量误差为0.5°。田间作业试验结果表明,自适应模型能保证农机具姿态倾角测量系统在不同工况下的测量精度,更稳定可靠,测量平均误差为0.55°。该文研究的农机具姿态倾角测量系统可满足农机装备精准作业要求。     

基于数字滤波器的回声研究

数字滤波器在声音信号方面应用广泛,回声信号作为一种常见声音信号完全可以由滤波器产生。文章分析了产生回声信号的基本原理,采用FIR滤波器实现了一重回声,在此基础上加以改进,利用IIR滤波器实现了多重回声,最后在分析各自不足的基础上,提出了实际解决思路。     

车辆自适应悬架控制方法的研究

对车辆悬架提出了一种Ｇａｉｎ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ（ＧＳ）自适应控制方法。控制器的设计仍采用最优控制理论,但控制增益可变,以自适应于路面输入条件的变化。主要对路面输入变化的估计时间和用以决定控制增益变化的系统输出信号的选择进行了研究。仿真结果表明,只要事先路面输入变化范围能够被合理地估计,ＧＳ控制是一个可行的方法,并可进一步提高车辆的行驶性能。     

人工土层快速渗滤法处理城市污水的模拟试验效果初探

应用土壤过滤技术,进行配比不同的人工土层快速渗滤系统,处理城市污水,结果表明:加入适量的砂粒及吸附剂可使该系统具有较高的水力负荷及对污染物的去除效应。各处理的平均渗滤速率为0.027～0.60 cm/min:对污水中 BOD_5的去除率为86.0%～96.9%:对 N,P的去除率分别为88.6%～97.1%及87.2%～92.4%:溶解氧增加10mg/L 左右;透光率由原来的69.8%提高到85.9%～96.1%:电导率由0.463mV/cm 下降到0.406～0.418mV/cm;臭味由强烈变为极弱或无。合理的干湿交替有助于维持较高的渗滤速率.     

低磷胁迫下磷高效玉米单交种的形态生理特性

以齐319耐低磷突变体为亲本组配的杂交组合SD-1、SD-2为供试材料,采用溶液培养方法研究了它们对磷的吸收、转运及植株体内磷的利用效率,进而确定在低磷胁迫下其对根系形态学和生理生化机制的适应性反应。结果表明,磷胁迫下(-P)与对照(SD-1-CK、SD-2-CK)相比SD-1、SD-2有较强的磷吸收能力和利用效率;SD-1、SD-2的根系干重、总根长、根总表面积、平均根尖数均明显增加,而平均直径减小;在与磷吸收效率有关的生理指标上,SD-1、SD-2具有更大的根总吸收面积、活跃吸收面积以及在磷吸收动力学上表现出较大的Imax和较低的Km、Cmin。因此认为,SD-1、SD-2对磷具有高的吸收效率是由于根系生长旺盛,根系吸收面积大、根系活力强和对磷亲和力高所致。