tracking定位安卓版安卓能下吗

类似Kinect这样可以捕捉到深度信息图爿的摄像头将给图像处理等领域带来重大的变革,自此我们通过摄像头可以同时获取像素的色彩信息及深度信息.在这个项目中,Kinect被用于人脸捕捉及五官捕捉系统.传统的Adaboost人脸算法中的Haar-like部分将被LDA取代.

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声 明 本学位论文是我在导师的指導下取得的研究成果尽我所知,在本学 位论文中除了加以标注和致谢的部分外,不包含其他人已经发表或公布 过的研究成果也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的 材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明 确的说明 研究生签名:基基上蠡 训节年弓月叼日 学位论文使用授权声明 南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档,可以借阅或上 网公布本學位论文的部分或全部内容可以向有关部门或机构送交并授权 其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文 按保密的有关规定和程序处理。 研究生签名: 驻笠丞 伽79年弓月刁日 硕士论文 不完全量测下三维空间目标定位与跟踪算法研究 摘要 I删㈣ 目标萣位与跟踪是侦察与防空作战系统的重要环节之一高效、可靠、准确隐蔽 地对目标进行定位以及目标运动要素的解算与实时估计,从而秘密地完成行动策划和 实施对目标的突然打击是未来侦察与防空作战系统发展的必然趋势。在现实战场环 境下对目标进行定位与跟踪時,观测传感器易受到外部环境因素的影响以及自身 探测能力和可能主动采取的相关战术策略的制约,观测站测得的目标数据存在不完铨 量测现象在不完全量测制约下,如何整合单个(多个)观测站的测量信息对三维 空间中的目标实现准确定位与高精度实时跟踪,对提高偵察与防空作战系统的作战能 力及战场生存能力具有重要的现实意义。 本论文针对上述问题所做工作及创新点如下: (1)在不完全量测下,依据测量信息缺失情况建立了六类(共九种)双观测 站目标定位模型,给出了计算目标定位参数的解析表达式分析了目标定位精度。首 先依据空间定位几何原理,根据测量信息缺失的具体情况将双观测站定位方式分 为六类。其次运用双观测站协同定位的思想,建立叻每种方式的定位模型及求解方 法根据误差传递理论,分析了每种定位方式的定位精度最后,分别对每种情况进 行仿真验证分析给絀了相应的目标定位精度CEP曲线。 (2)在不完全量测三维空间目标定位研究的基础上给出了静止双观测站目标 跟踪算法及其评估准则。首先基于静止双观测站协同定位的思想,推导了九种情况 下量测噪声协方差计算公式其次,依据Kalman滤波原理建立了不完全量测下静 止双观测站的目标跟踪算法。最后对每种情况进行了蒙特卡罗仿真,分别给出了笛 卡尔坐标系下和球坐标系下的目标跟踪误差曲线仿真结果表奣,目标跟踪误差曲线 渐近收敛且接近于理想的CRLB具有较高的跟踪精度。 (3)在不完全量测静止双观测站目标跟踪算法的基础上给出了运动雙观测站 (其中一个静止,一个运动)的目标跟踪算法首先,根据当前时刻目标的滤波估计 值得到下一时刻目标定位的预测CEP,根据预测CEP的梯度得到运动观测站下一时 刻的运动方向其次,依据观测站运动速度及方向确定下一时刻观测站的位置建立 运动双观测站目标跟踪递嶊算法。最后以两个观测站距离信息均缺失和测得低精度 方位角两种情况为例,对其分别进行了蒙特卡罗仿真给出了目标跟踪误差曲線。与 静止双观测站目标跟踪误差曲线及理想的CRLB曲线相比结果表明,相同仿真条件 下运动双观测站目标跟踪算法的跟踪误差比静止双觀测站的跟踪误差要小,目标跟 踪精度更高更接近于理想的CRLB。 关键词: 目标定位目标跟踪,双观测站不完全量测,CRLB Abstract andairdefense and

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