导读:本文包含了运动目标快速定位论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:目标,图像,无源,图象,经纬仪,多项式,差分。
运动目标快速定位论文文献综述写法
周龙健,罗景青[1]（2013）在《运动单站对运动目标的快速高精度测向定位研究》一文中研究指出现有的单站定位算法大都是运动单站对固定目标辐射源或者固定单站对运动目标辐射源的定位,而运动单站对远距离的运动目标很难实现快速高精度的定位。针对平面直角导航坐标系下,运动单站对运动目标的高精度定位综合算法问题,分析了目标的可观测性,给出了不可观测原因,提出了基于多项式拟合的最小二乘定位算法,通过多次仿真实验发现,此算法得到的定位结果可以达到Cramer-Rao下界,说明算法是有效的。结论是侦察机在一定的机动条件下,可以实现对远距离目标的快速高精度定位。(本文来源于《电子信息对抗技术》期刊2013年04期）
宋健[2]（2012）在《目标的快速检测、定位与运动分析》一文中研究指出人类的视觉系统精密而复杂,在计算机技术与人工智能高速发展的今天,人们试图为计算机构造一套类似人类,具有认知能力的视觉系统,从而形成了计算机视觉学科。这个领域的根本任务是认知,而基于视觉信息的目标检测与运动分析构造了智能系统进一步理解外界的基础。在工业界,相比其他传感器具有更庞大信息量的视觉传感器的应用正在逐步增多,促使了基于图像的检测技术的飞速发展。而基于视觉信息的人体叁维重建以及运动跟踪在虚拟现实,电影动画,智能监控,以及体育和医疗等领域的研究也逐渐显露身影。视觉信息往往具有二维(图像)或叁维(视频或包含深度信息的图像)或者更高维度的表达,它所携带的庞大数据加速了信息爆炸的进程,同时也增加了快速信息处理与分析的难度。在这方面高性能计算领域的技术和方法提供了可行的解决方法,尤其是在OpenCL发布以后,GPU计算作为主要的加速手段越来越多地为计算机视觉研究着所青睐。本论文立足于设计构建快速目标检测与运动分析系统,回顾并总结了目前经典的视频图像中目标检测及人体目标的分析方法,应用GPU等并行计算方法设计实现了面向工业应用的快速目标检测方法以及快速的人体叁维重建于骨架跟踪算法,完成了快速目标检测与运动分析系统。本论文的主要研究内容和成果如下:1)提出了一种快速模板检测算法。面向工业应用,本文提出了同时检测多个纹理较少的物体的算法,通过由粗到细的模板匹配过程,在100毫秒内检测一张图像内的多个物体。2)提出了一种稀疏摄像机条件下的人体重建与跟踪结合算法。在稀疏摄像机环境下,对人体跟踪算法的状态空间进行在线学习,并将跟踪结果反馈给叁维重建,实现了人体叁维重建与骨架跟踪的结合,提升了跟踪和重建的结果。3)实现了人体重建与跟踪算法的GPU并行加速。通过多核CPU以及AMD GPU的加速,将人体稠密体素重建和骨架跟踪算法提速400倍,达到了10 FPS以上的运行帧率。4)构建了快速目标检测与运动分析系统。使用C++编程,设计完成了支撑算法运行的软件系统以及算法的底层抽象,配合高分辨率采集与存储设备,将并行计算以及系统工程引入了计算机视觉研究。这个系统包含GPU加速算法的一部分在2011 AMD中国加速技术竞赛中获得了冠军。(本文来源于《上海交通大学》期刊2012-02-01）
崔文超,洪新华,吴正平[3]（2007）在《一种运动背景下目标快速定位方法》一文中研究指出针对运动背景下目标检测算法计算量大,难以实现实时跟踪的问题,提出了一种目标快速定位方法.该方法采用图像配准补偿背景运动量,由多帧图像差分消除背景图像获得目标图像,通过自适应阈值对目标图像二值化,用形态学处理消除噪声斑点,最后通过连通区域像素个数统计判决,进一步去除伪目标,最终定位目标区域.试验结果表明该方法能在2-6 ms内准确定位平移运动背景下的目标.(本文来源于《叁峡大学学报(自然科学版)》期刊2007年02期）
巴宏欣,赵宗贵,曹雷,丁进明,蒋玉鹏[4]（2006）在《单ESM传感器对运动目标的快速定位方法》一文中研究指出研究了机载单ESM传感器对运动目标的定位问题.建立了单ESM传感器平台作航向机动时对运动目标定位的数学模型以及相应的求解方法,克服了单ESM传感器平台做直线运动时对运动目标观测存在不可观测的局限性,对于ESM平台作航向机动和匀速直线运动情况具有普遍适用性.理论分析和仿真结果表明:文中提出的算法,能够迅速有效地对运动目标进行定位,并具有较高的定位和跟踪精度,航向机动量越大,对目标的定位精度越高.(本文来源于《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》期刊2006年06期）
马彩文,柴饶军,苏红宇[5]（2005）在《电视经纬仪跟踪测量中运动目标快速识别定位算法》一文中研究指出为解决电视经纬仪跟踪测量系统中对运动目标快速识别定位的要求 ,在深入分析运动目标特性和电视经纬仪跟踪测量系统特点的基础上 ,利用经纬仪角度变化信息 ,对运动目标图像序列进行帧间差值计算以获得目标残差图 ,并基于残差图提出了一种新型的运动目标快速识别方法 ,大大减少了运算量 结合中值滤波和图像二值化 ,实现了运动目标的快速定位 通过对目标实测图像序列的实验 ,结果证明 :该算法具有快速、稳定、有效等优点 ,能够满足电视经纬仪跟踪测量系统对运动目标快速识别定位的要求(本文来源于《光子学报》期刊2005年01期）
刘新海,方康玲[6]（2003）在《一种基于投影法的运动目标快速定位算法》一文中研究指出图像定位技术是一种新的定位方法,在工业生产中有着广泛的用途。本文介绍了一种基于投影法的运动目标的快速定位算法,该算法目标特征提取匹配过程简单有效,能满足实际工业检测的实时性的需要。(本文来源于《2003年中国智能自动化会议论文集（上册）》期刊2003-12-01）
刘新海[7]（2002）在《一类运动目标的图象快速定位算法》一文中研究指出本课题是利用数字图象处理技术来解决实际工业应用中难以对运动目标准确定位的问题以及图象定位中存在的“瓶颈”(速度)问题，例如在轧钢厂中对加热炉内快速运动的钢坯的定位问题。 本课题根据统计图象识别的理论，提出了一类运动目标的快速定位算法。该算法首先根据最基本的灰度值特征对简单目标进行定位；同时还研究了灰度峰谷点的特征，使该算法不仅可以快速地确定出简单的目标的位置，而且可以快速地确定出比较复杂的目标的位置；并对算法进行完善，将灰度值特征和灰度峰谷点特征构成二维的灰度特征空间，对目标进行识别，可以更加准确地确定出复杂或简单的目标的位置。 算法中采用简单灰度特征，使得算法简单易懂、运行速度快，可以满足动态目标定位的快速性的要求。此外在算法中，根据已知的样本图象用统计的方法来设计识别方案，可以在理论上保证能够正确识别出目标，或者是在某种意义下使得错误识别的可能性最小，从而满足了定位准确性的要求。 在本课题的研究过程中，在实验室建立了一个模拟实际工业现场的图象定位实验系统。在该系统上通过一系列的实验验证了算法的快速性和定位的准确性，并利用该系统实现了定位控制的功能。实验表明该算法的识别速度快，定位准确率高，可以应用到工业现场，满足其动态检测的要求。(本文来源于《武汉科技大学》期刊2002-06-30）
运动目标快速定位论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
人类的视觉系统精密而复杂,在计算机技术与人工智能高速发展的今天,人们试图为计算机构造一套类似人类,具有认知能力的视觉系统,从而形成了计算机视觉学科。这个领域的根本任务是认知,而基于视觉信息的目标检测与运动分析构造了智能系统进一步理解外界的基础。在工业界,相比其他传感器具有更庞大信息量的视觉传感器的应用正在逐步增多,促使了基于图像的检测技术的飞速发展。而基于视觉信息的人体叁维重建以及运动跟踪在虚拟现实,电影动画,智能监控,以及体育和医疗等领域的研究也逐渐显露身影。视觉信息往往具有二维(图像)或叁维(视频或包含深度信息的图像)或者更高维度的表达,它所携带的庞大数据加速了信息爆炸的进程,同时也增加了快速信息处理与分析的难度。在这方面高性能计算领域的技术和方法提供了可行的解决方法,尤其是在OpenCL发布以后,GPU计算作为主要的加速手段越来越多地为计算机视觉研究着所青睐。本论文立足于设计构建快速目标检测与运动分析系统,回顾并总结了目前经典的视频图像中目标检测及人体目标的分析方法,应用GPU等并行计算方法设计实现了面向工业应用的快速目标检测方法以及快速的人体叁维重建于骨架跟踪算法,完成了快速目标检测与运动分析系统。本论文的主要研究内容和成果如下:1)提出了一种快速模板检测算法。面向工业应用,本文提出了同时检测多个纹理较少的物体的算法,通过由粗到细的模板匹配过程,在100毫秒内检测一张图像内的多个物体。2)提出了一种稀疏摄像机条件下的人体重建与跟踪结合算法。在稀疏摄像机环境下,对人体跟踪算法的状态空间进行在线学习,并将跟踪结果反馈给叁维重建,实现了人体叁维重建与骨架跟踪的结合,提升了跟踪和重建的结果。3)实现了人体重建与跟踪算法的GPU并行加速。通过多核CPU以及AMD GPU的加速,将人体稠密体素重建和骨架跟踪算法提速400倍,达到了10 FPS以上的运行帧率。4)构建了快速目标检测与运动分析系统。使用C++编程,设计完成了支撑算法运行的软件系统以及算法的底层抽象,配合高分辨率采集与存储设备,将并行计算以及系统工程引入了计算机视觉研究。这个系统包含GPU加速算法的一部分在2011 AMD中国加速技术竞赛中获得了冠军。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
运动目标快速定位论文参考文献
[1].周龙健,罗景青.运动单站对运动目标的快速高精度测向定位研究[J].电子信息对抗技术.2013
[2].宋健.目标的快速检测、定位与运动分析[D].上海交通大学.2012
[3].崔文超,洪新华,吴正平.一种运动背景下目标快速定位方法[J].叁峡大学学报(自然科学版).2007
[4].巴宏欣,赵宗贵,曹雷,丁进明,蒋玉鹏.单ESM传感器对运动目标的快速定位方法[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版).2006
[5].马彩文,柴饶军,苏红宇.电视经纬仪跟踪测量中运动目标快速识别定位算法[J].光子学报.2005
[6].刘新海,方康玲.一种基于投影法的运动目标快速定位算法[C].2003年中国智能自动化会议论文集（上册）.2003
[7].刘新海.一类运动目标的图象快速定位算法[D].武汉科技大学.2002