基于光流和特征点匹配相融合的低动态载体速度计算方法
TP242.6; 针对光强分布不均匀环境下低动态载体速度计算精度低的问题,提出了一种改进自适应卡尔曼滤波方法应用于光流跟踪与尺度不变特征变换(SIFr)相融合的速度误差估计.该算法引入了一种非线性模糊隶属度函数和滤波残差用于自适应调整过程噪声的协方差矩阵.在计算载体速度过程中,首先利用光流跟踪法和SIFT方法分别进行帧间位移的跟踪和匹配并计算出载体的速度,同时将这2种方法求取的速度做差作为改进的自适应卡尔曼滤波器的观测量,最后使用改进的自适应卡尔曼滤波器输出的速度误差估计值对光流法求取的速度进行校正.半物理实验结果表明,该算法求解的最大速度误差较光流法减小了29％,且运算时间较sIFr方法减少...
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| Veröffentlicht in: | 东南大学学报（英文版） 2017, Vol.33 (4), p.426-431 |
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| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | chi |
| Online-Zugang: | Volltext |
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| creator | 柳笛 陈熙源 |
| description | TP242.6; 针对光强分布不均匀环境下低动态载体速度计算精度低的问题,提出了一种改进自适应卡尔曼滤波方法应用于光流跟踪与尺度不变特征变换(SIFr)相融合的速度误差估计.该算法引入了一种非线性模糊隶属度函数和滤波残差用于自适应调整过程噪声的协方差矩阵.在计算载体速度过程中,首先利用光流跟踪法和SIFT方法分别进行帧间位移的跟踪和匹配并计算出载体的速度,同时将这2种方法求取的速度做差作为改进的自适应卡尔曼滤波器的观测量,最后使用改进的自适应卡尔曼滤波器输出的速度误差估计值对光流法求取的速度进行校正.半物理实验结果表明,该算法求解的最大速度误差较光流法减小了29％,且运算时间较sIFr方法减少约80％. |
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