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雷達(dá)目標(biāo)跟蹤檢測(cè)系統(tǒng)跟蹤路線與實(shí)際路線相差較大泛化誤差率高

發(fā)布時(shí)間:2023/1/14 13:19:52 訪問(wèn)次數(shù):122

天然橡膠在現(xiàn)代社會(huì)中占據(jù)著重要的地位,但是其獲取主要依靠人工割膠,勞動(dòng)強(qiáng)度大、生產(chǎn)效率低﹔目前國(guó)內(nèi)外仍未研制出攜帶方便、使用簡(jiǎn)單、結(jié)構(gòu)精煉、成本低廉的全自動(dòng)智能化割膠設(shè)備;

為了提高產(chǎn)膠效率,改善膠工工作條件,提出一款便攜式自動(dòng)割膠機(jī)器人的設(shè)計(jì)方案;在半覆蓋復(fù)合式割膠機(jī)器人的基礎(chǔ)上進(jìn)行提質(zhì)升級(jí)﹐

抱緊機(jī)構(gòu)改為開(kāi)合結(jié)構(gòu),提高了對(duì)不同樹(shù)徑膠樹(shù)的適應(yīng)性﹔切削運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了對(duì)膠槽螺旋切割軌跡的任意調(diào)節(jié)﹔通過(guò)分析刀具的受力情況,確定刀具最優(yōu)切入角;經(jīng)過(guò) ANSYS仿真驗(yàn)證,該便攜式自動(dòng)割膠機(jī)器人結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)精良,具有一定的實(shí)用價(jià)值。

在扁平漆包線表面缺陷在線檢測(cè)過(guò)程中,樣線抖動(dòng)導(dǎo)致使用幀間差分法分離背景時(shí)產(chǎn)生抖動(dòng)干擾;

常見(jiàn)抖動(dòng)干擾處理方法存在處理時(shí)間太長(zhǎng)和誤消除真實(shí)缺陷的問(wèn)題,故提出了改進(jìn)方法,首先分析了抖動(dòng)干擾的分布區(qū)域,得到了抖動(dòng)干擾與真實(shí)缺陷不處在同一行,且存在抖動(dòng)干擾的行上前景像素點(diǎn)數(shù)量較多的性質(zhì);然后在分布區(qū)域內(nèi),將前景像素點(diǎn)數(shù)量超過(guò)一定閾值的行置零,實(shí)現(xiàn)對(duì)抖動(dòng)干擾的消除;閾值的選取利用一種改進(jìn)的Otsu處理分布圖得到,該圖是將圖像所有行,按照行上前景像素點(diǎn)數(shù)量多少,統(tǒng)計(jì)行出現(xiàn)的頻率;

實(shí)驗(yàn)證明,與常見(jiàn)方法相比,改進(jìn)方法處理時(shí)間短,不會(huì)誤消除與抖動(dòng)干擾連接的真實(shí)缺陷,得到的處理結(jié)果與理想結(jié)果的交并比達(dá)到88%以上,具有很好的應(yīng)用前景。

目前的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤檢測(cè)系統(tǒng)跟蹤路線與實(shí)際路線相差較大,泛化誤差率高;

基于并行Boosting算法設(shè)計(jì)了一種新的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤檢測(cè)系統(tǒng),硬件內(nèi)部引入數(shù)據(jù)多處理器,對(duì)收集的雷達(dá)位置數(shù)據(jù)集中處理,連接1/О接口,配置數(shù)據(jù)過(guò)濾器,將雷達(dá)位置信息數(shù)據(jù)的狀態(tài)參數(shù)錄入過(guò)濾器元件中﹔

在軟件部分,利用并行Boosting算法的內(nèi)部學(xué)習(xí)融合方式調(diào)節(jié)不同的雷達(dá)目標(biāo)追蹤系統(tǒng)狀態(tài),通過(guò)信息處理、航跡分析、落腳點(diǎn)判斷來(lái)整合相應(yīng)的跟蹤檢測(cè)信息,構(gòu)建檢驗(yàn)方程式防止外來(lái)無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)的侵?jǐn)_,最終得到雷達(dá)目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)操作狀態(tài),完成目標(biāo)跟蹤檢測(cè);實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于并行Boosting算法的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)定的檢測(cè)路線與實(shí)際路線吻合度高達(dá)99.21%,泛化誤差遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)目標(biāo)跟蹤檢測(cè)系統(tǒng),實(shí)用性更強(qiáng)。

上海德懿電子科技有限公司  www.deyie.com

天然橡膠在現(xiàn)代社會(huì)中占據(jù)著重要的地位,但是其獲取主要依靠人工割膠,勞動(dòng)強(qiáng)度大、生產(chǎn)效率低﹔目前國(guó)內(nèi)外仍未研制出攜帶方便、使用簡(jiǎn)單、結(jié)構(gòu)精煉、成本低廉的全自動(dòng)智能化割膠設(shè)備;

為了提高產(chǎn)膠效率,改善膠工工作條件,提出一款便攜式自動(dòng)割膠機(jī)器人的設(shè)計(jì)方案;在半覆蓋復(fù)合式割膠機(jī)器人的基礎(chǔ)上進(jìn)行提質(zhì)升級(jí)﹐

抱緊機(jī)構(gòu)改為開(kāi)合結(jié)構(gòu),提高了對(duì)不同樹(shù)徑膠樹(shù)的適應(yīng)性﹔切削運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了對(duì)膠槽螺旋切割軌跡的任意調(diào)節(jié)﹔通過(guò)分析刀具的受力情況,確定刀具最優(yōu)切入角;經(jīng)過(guò) ANSYS仿真驗(yàn)證,該便攜式自動(dòng)割膠機(jī)器人結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)精良,具有一定的實(shí)用價(jià)值。

在扁平漆包線表面缺陷在線檢測(cè)過(guò)程中,樣線抖動(dòng)導(dǎo)致使用幀間差分法分離背景時(shí)產(chǎn)生抖動(dòng)干擾;

常見(jiàn)抖動(dòng)干擾處理方法存在處理時(shí)間太長(zhǎng)和誤消除真實(shí)缺陷的問(wèn)題,故提出了改進(jìn)方法,首先分析了抖動(dòng)干擾的分布區(qū)域,得到了抖動(dòng)干擾與真實(shí)缺陷不處在同一行,且存在抖動(dòng)干擾的行上前景像素點(diǎn)數(shù)量較多的性質(zhì);然后在分布區(qū)域內(nèi),將前景像素點(diǎn)數(shù)量超過(guò)一定閾值的行置零,實(shí)現(xiàn)對(duì)抖動(dòng)干擾的消除;閾值的選取利用一種改進(jìn)的Otsu處理分布圖得到,該圖是將圖像所有行,按照行上前景像素點(diǎn)數(shù)量多少,統(tǒng)計(jì)行出現(xiàn)的頻率;

實(shí)驗(yàn)證明,與常見(jiàn)方法相比,改進(jìn)方法處理時(shí)間短,不會(huì)誤消除與抖動(dòng)干擾連接的真實(shí)缺陷,得到的處理結(jié)果與理想結(jié)果的交并比達(dá)到88%以上,具有很好的應(yīng)用前景。

目前的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤檢測(cè)系統(tǒng)跟蹤路線與實(shí)際路線相差較大,泛化誤差率高;

基于并行Boosting算法設(shè)計(jì)了一種新的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤檢測(cè)系統(tǒng),硬件內(nèi)部引入數(shù)據(jù)多處理器,對(duì)收集的雷達(dá)位置數(shù)據(jù)集中處理,連接1/О接口,配置數(shù)據(jù)過(guò)濾器,將雷達(dá)位置信息數(shù)據(jù)的狀態(tài)參數(shù)錄入過(guò)濾器元件中﹔

在軟件部分,利用并行Boosting算法的內(nèi)部學(xué)習(xí)融合方式調(diào)節(jié)不同的雷達(dá)目標(biāo)追蹤系統(tǒng)狀態(tài),通過(guò)信息處理、航跡分析、落腳點(diǎn)判斷來(lái)整合相應(yīng)的跟蹤檢測(cè)信息,構(gòu)建檢驗(yàn)方程式防止外來(lái)無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)的侵?jǐn)_,最終得到雷達(dá)目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)操作狀態(tài),完成目標(biāo)跟蹤檢測(cè);實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于并行Boosting算法的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)定的檢測(cè)路線與實(shí)際路線吻合度高達(dá)99.21%,泛化誤差遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)目標(biāo)跟蹤檢測(cè)系統(tǒng),實(shí)用性更強(qiáng)。

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