基于肤色相似度和AdaBoost算法的人脸跟踪

根据肤色相似度判断是否肤色点后仅对肤色点进行AdaBoost算法的人脸跟踪进行了试验,同时改进了肤色相似度的计算速度.结果表明,该方法人脸检测速度快,识别率高.     

多机动目标跟踪的IMM-GMPHD滤波算法

针对现有多机动目标跟踪算法精度低、计算量大、约束条件苛刻等问题,本文将高斯混合概率假设密度（Gaussian Mixture PHD,GM-PHD）滤波器和交互式多模型（Interacting Multiple Model,IMM）相结合,提出交互式多模型GM-PHD（Interacting Multiple Model GMPHD,IMM-GMPHD）滤波算法。算法不仅避免了多目标跟踪中的数据关联问题,而且在漏检、目标密集、目标机动、航迹交叉、目标数目未知的杂波环境下能够稳定、精确地估计目标数目和状态。100次蒙特卡洛（Monte Carlo,MC）仿真结果表明,IMM-GMPHD滤波器能在不增加额外计算负担的基础上,体现出较高的精确度和较强的鲁棒性。     

常数相对风险厌恶多单位拍卖的比较静态与定价结构

传统的H∞鲁棒控制器通常都是基于线性矩阵不等式求解的,因此阶次较高,不利于实现,而基于Nevanlinna-Pick插值的H∞鲁棒控制器设计方法能够有效的解决这一问题。本文提出一种改进的同伦算法用于求解控制器设计过程中出现的非线性方程,避免了经典同伦法中逆矩阵的求解。针对某一跟踪系统设计基于Nevanlinna-Pick插值的H∞鲁棒控制器,通过阶跃响应和正弦信号的跟踪响应可以看出,与高阶超前滞后校正环节相比,前者构成闭环系统的跟踪精度要比后者的控制精度高,且具有较强的鲁棒稳定性。     

Fuzzy adaptive tracking control for MIMO nonlinear time-varying delay systems

A fuzzy adaptive tracking control scheme is proposed for MIMO nonlinear time-varying delay systems. A fuzzy T-S model-based adaptive time-varying delay fuzzy logic systems is developed to approximate the unknown nonlinear time-varying delay functions.Thus, the modeling to nonlinear systems is implemented. The update laws for parameters of the fuzzy logic systems are derived by the tracking error. A Hcompensator is designed to eliminate fuzzy approximation errors and external disturbances. Based on Lyapunov stability theorem, the proposed control scheme can guarantee the stability of the closed loop systems and obtain anticipant Htracking performance as well. Simulation results of the manipulator demonstrate the effectiveness of the control scheme.     

基于串行BP网络的农业机器人视觉导航控制(英）

农业机器人视觉导航系统可引导其自身在田间自主行走,为此,必须充分有效地利用导航参数。将反馈和预视参数应用于农业机器人视觉导航系统实现导航。将当前ROI窗口划分为上下区域以获取预视导航信息和当前导航信息。根据预视导航参数、当前导航参数和反馈导航参数,利用串行BP神经网络训练并调整分配神经元间的权值和阈值,确保得到正确的输出。依据串行BP网络对系统控制算法进行测试,取得了满意的结果。农业机器人实际行走路线与理想路线横坐标的最大反馈位置偏差为-0.069 m,最大预视位置偏差为-0.043 m,最大反馈角度偏差为-3.5度,最大预视角度偏差-2度。试验结果表明,该方法能获取较高精度的导航参数。     

基于改进可变形部件模型与判别模型的葡萄叶片检测与跟踪

为解决酿酒葡萄生长状态自动监测问题,该文提出基于机器视觉和视频处理技术的自动监测系统,开发了多角度可变形部件模型的葡萄叶片检测算法和基于颜色特征的判别模型跟踪算法。在叶片检测方面,该算法对颜色特征图像采用可变形部件模型训练出多角度叶片检测器,通过多模型匹配后产生叶片检测候选集合,选择集合中得分最高的检测结果作为最后的定位信息;在跟踪方面,结合图像中目标的颜色直方图,建立具有区分背景和目标的组合判别模型,并将位置函数的最大值作为相邻帧的目标位置,从而实现对叶片目标的实时跟踪。试验结果表明,该文检测算法对自然条件下的葡萄叶片平均检测率为88.31%,误检率为8.73%;叶片跟踪的准确性也相对较高,其重叠率高达0.83,平均中心误差为17.33像素,其证明了该算法的有效性,研究结果为葡萄生长状态的自动分析提供参考。     

基于头颈部轮廓拟合直线斜率特征的奶牛跛行检测方法

针对人工跛行检测不够及时,难以发现突发中、重度跛行及轻度跛行行为的问题,该文提出了一种基于正态分布背景统计模型(normal background statistical model,NBSM)与局部循环中心补偿跟踪模型(local circulation center compensation track,LCCCT)和线性斜率最近邻分类(distilling data of KNN,DSKNN)技术的奶牛跛行检测方法。首先利用NBSM模型对奶牛序列图像中的目标奶牛像素区域进行分割,然后对得到的奶牛像素区域利用LCCCT模型提取目标奶牛身体前部像素区域,用其区域通过DSKNN模型提取目标奶牛的头部、颈部以及与颈连接的背部轮廓线拟合直线斜率数据,基于大样本视频序列帧数据将视频集制成轻度跛行、中重度跛行及正常等3类标签的斜率数据集。为了验证算法的有效性,对随机选取的18段奶牛视频进行了验证,其中正常奶牛、轻度跛行奶牛及中重跛行奶牛视频段各6段,获得头部、颈部及背部连接处的拟合直线斜率数据集。在未清洗的数据集上,分别利用SVM、Naive Bayes以及KNN分类算法进行了奶牛跛行的分类检测试验,试验结果表明,SVM与Naive Bayes跛行分类检测正确率均为82.78%,KNN奶牛跛行检测正确率为81.67%。将未清洗的数据集进行清洗后,3类算法的结果表明,KNN分类算法的跛行检测正确率达93.89%,高于SVM分类算法的91.11%及Naive Bayes分类算法的86.11%。上述结果表明通过头部、颈部及背部连接处的拟合直线斜率特性可以正确检测奶牛跛行,未清洗的数据经数据清洗后,KNN分类算法可以取得更好的检测结果。该研究结果对于奶牛跛行疾病的预防、诊断具有重要意义。     

果园喷雾机器人靶标探测与追踪系统

针对风送喷雾装备不间断无差别喷施造成的过量用药和雾滴脱靶严重的问题,该研究设计一种果园喷雾机器人靶标探测与追踪系统,随果树对象位置变化实时调整喷雾角度实现精准对靶.该系统采用激光雷达扫描获取作业范围内果树的点云数据,确定靶标区域,然后通过点云分割、滤波等处理获得目标靶点,并根据目标靶点位置确定对应喷雾仰角;构建喷雾机构...     

农产品质量安全信息链“三位一体”建设模式探析

本文阐述了农业标准化、农业物联网、农产品质量追溯制度"三位一体"的农产品质量安全信息链建设模式的概念及其相互间的联系。     

考虑批次的可追溯食品冷链中污染源定位与追踪

针对食品冷链污染频现、溯源困难的问题,基于贝叶斯推断模型,采用一种考虑批次的污染源定位方法,对食品冷链中污染源定位与追踪问题进行研究,并构建食品冷链回溯与追踪系统,利用欧盟食品和饲料快速预警系统的公开数据,展示可追溯食品冷链中污染源定位和追踪分析过程。结果表明:1)食品冷链的污染传播具有可隔离性、观察样本稀疏性、路径多样性和时间不确定性等特征,传统风险源识别与传播方法的适用性不强。2)考虑批次的可追溯食品冷链污染源定位模型,计算上更为高效,不仅可降低食品冷链污染溯源的复杂性,还能提高污染源定位的精准性。3)食品冷链中出现污染时,可追溯食品冷链回溯与追踪系统根据污染源定位算法,能直观地将污染源节点及其引发的风险传播路径标识出来。据此,建议加快推进追溯系统建设,提升食品冷链中污染源定位与追踪能力,以实现从源头上消除污染,快速阻断风险传播,切实保障冷链食品安全。