GPS导航系统中的地图匹配算法
车载GPS地图匹配算法研究背景意义及现状
车载GPS地图匹配算法研究背景意义及现状 1研究背景及意义 (1) 2 国内外研究现状分析 (2) 3常见地图匹配算法分析 (3) 1研究背景及意义 当今社会，机动车数量迅猛增长，从而导致交通流量过快增长与有限的道路设施之间的矛盾激增，交通堵塞严重。如何的减少拥堵，有效地进行交通疏导，合理的利用有限的交通设施是当前亟待解决的难题，发展智能交通（ITS）是解决这些问题的有效方法。随着GPS(Global Positioning System)卫星定位技术和通信技术的日趋成熟，基于GPS的自动定位在智能交通系统中显示出其巨大的技术、经济和社会效益，基于GPS的自动定位关键技术是地图匹配技术。地图匹配(Map matching,简称MM)是一种基于软件技术的定位修正方法。地图匹配基于两个前提： 首先，车辆总是行驶在道路上； 其次，电子地图道路数据精度应高于浮动车车载导航系统的位置估计精度。 当上述条件满足时，将定位信息与道路信息进行比较，通过一定的匹配过程，确定出车辆最可能的行驶路段及车辆在此路段中最可能的位置。地图匹配算法的实现与电子地图有着密切的关系，电子地图必须具有正确的路网拓扑结构和足够高的精度才能完成地图匹配。地图匹配技术在ITS中的应用可以总结为以下三个方面： ①用于地图显示。地图匹配在ITS中最基本的应用是实现被跟踪车辆在电子地图上的显示。由于各种定位技术存在不同程度的定位误差，造成了车辆的定位点通常没有落在道路上。而ITS的大部分信息都要通过电子地图来显示，因此，必须通过地图匹配算法将车辆匹配到其正在行驶的道路上。 ②用于提高定位精度。由于高楼和高架桥阻挡接收机的信号等因素的影响，GPS有时无法提供足够的定位精度。航位推算可以实现车辆的自主导航，但需要车辆初始位置的输入，而且惯性期间的漂移误差和标定误差将使累积误差随时间而增大。此时可以利用地图匹配算法来改善定位精度，高精度的电子地图可用于修正定位估计的误差。 ③用于终端用户路径引导等应用。路径引导是帮助驾驶员沿预定的路线行驶从而顺利达到目的地的过程。为此，必须由地图匹配模块为路径引导模块提供当前车辆的准确位置，路径引导模块与地图信息相结合产生适当的实时驾驶指
地图匹配算法综述
地图匹配算法综述 一、地图匹配：现有算法 车辆导航系统实时接收GPS位置速度信息，以交通地图为背景显示车辆行驶轨迹。保证所显示的轨迹反映车辆的实际行驶过程，包括行驶路段，转弯过程及当前位置，就是地图匹配问题所要解决的目标。本节首先对地图匹配问题涉及到的基础概念、误差模型给出简要说明，同时介绍当前流行的一些地图匹配算法的思路与特点。 1.1地图匹配问题介绍 利用车载GPS接收机实时获得车辆轨迹，进而确定其在交通矢量地图道路上的位置，是当前车载导航系统的基础。独立GPS车载导航系统中克服GPS误差以及地图误差显示车辆在道路网上的位置主要是通过地图匹配算法，也就是根据GPS信号中的数据和地图道路网信息，利用几何方法、概率统计方法、模式识别或者人工神经网路等技术将车辆位置匹配到地图道路上的相应位置[8-12]。由于行驶中的车辆绝大部分都是在道路上的，所以通常的地图算法都有一个车辆在道路上的默认前提。地图匹配的准确性决定了GPS车辆导航系统的准确性、实时性与可靠性。具体来说取决于两方面：确定当前车辆正在行驶的路段的准确性与确定车辆在行驶路段上的位置的准确性。前者是现有算法的研究重点，而后者涉及到沿道路方向的误差校正，在现有算法中还没有得以有效解决。地图匹配的目标是将轨迹匹配到道路上，当道路是准确的时，也就成了确定GPS的准确位置，然后利用垂直映射方法完成匹配。要实时获得车辆所在的道路及位置通过地图匹配来实现是一种比较普遍而且成本较低的方法。车辆导航与定位系统中的地图匹配问题概括来讲就是将车载GPS接收机获得的带有误差的GPS轨迹位置匹配到带有误差的交通矢量地图道路上的相应位置。下面我们通过具体的数学模型
目标跟踪相关研究综述
Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2015, 4(3), 17-22 Published Online August 2015 in Hans. https://www.360docs.net/doc/5813540698.html,/journal/airr https://www.360docs.net/doc/5813540698.html,/10.12677/airr.2015.43003 A Survey on Object Tracking Jialong Xu Aviation Military Affairs Deputy Office of PLA Navy in Nanjing Zone, Nanjing Jiangsu Email: pugongying_0532@https://www.360docs.net/doc/5813540698.html, Received: Aug. 1st, 2015; accepted: Aug. 17th, 2015; published: Aug. 20th, 2015 Copyright ? 2015 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.360docs.net/doc/5813540698.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Object tracking is a process to locate an interested object in a series of image, so as to reconstruct the moving object’s track. This paper presents a summary of related works and analyzes the cha-racteristics of the algorithm. At last, some future directions are suggested. Keywords Object Tracking, Track Alignment, Object Detection 目标跟踪相关研究综述 徐佳龙 海军驻南京地区航空军事代表室，江苏南京 Email: pugongying_0532@https://www.360docs.net/doc/5813540698.html, 收稿日期：2015年8月1日；录用日期：2015年8月17日；发布日期：2015年8月20日 摘要 目标跟踪就是在视频序列的每幅图像中找到所感兴趣的运动目标的位置，建立起运动目标在各幅图像中的联系。本文分类总结了目标跟踪的相关工作，并进行了分析和展望。
模糊逻辑地图匹配算法
一个新颖的基于模糊逻辑的车辆导航地图匹配算法以及应用本文提出了一个新的实时的基于模糊逻辑的地图匹配算法。主要有3种因素影响了地图匹配的可靠性，包括车辆位置和匹配路段之间的距离，车辆方向与路段方向之间的夹角，当前路径的连通性。对于距离角度以及连通性的模糊规则被提出来预测匹配的可靠性。这样两个评估匹配可靠性的指标被引出了，一个是可信度的下限的低局限性，另一个是可信度的最大值与第二大的值之间差别的极限误差。因此，一个实时的基于模糊逻辑的地图匹配系统就出现了。应用在基于路径地图的GPS和基于导航的GIS的实时数据，这种方法已经被证实并且结果证明了改进方法的有效。 地图匹配；模糊逻辑；可信度；GPS；GIS；路径网络 地图匹配技术在车辆导航系统中已经成为关键的问题。研究地图匹配算法来改进车辆定位的精确性已经取得很多成就。在目前的研究中，一个基于地图匹配方法的可能性是使用统计理论代替确定性方法。在一个整体的陆地车辆定位系统中已经采纳了一种卡尔曼滤波器模型。对于自动车辆定位与导航，一个数字路径地图的数据库已经形成用以支持地图匹配。对于地图匹配的路径识别，加权2维平面测距已经应用到近似估算功能中。一种基于D-S证据理论的地图匹配被提出来应用于车辆位置和方向的信息的概率分布功能。然而，由于道路因素的复杂性，传统的地图算法不能够处理更加困难环境，因此已经改进的实时地图匹配算法仍需更深的研究。 本文中，一种新颖的基于模糊逻辑地图匹配方法被提出来。有3个影响地图匹配可靠性的因素。对于距离，角度以及连通性的模糊规则已经被提出，并且估计匹配可靠性的指标也已经获得。大量的来自于GPS与GIS地图匹配的数据已被统计的分析。 可靠性指标的测定以及它们之间的权重是地图匹配的关键问题。有许多影响地图匹配可靠性的因素，包括移动跟踪，路径相似度以及弯曲度。在本篇文章中，主要涉及三个影响匹配可靠性的因素，即车辆位置与匹配路段之间的距离，车辆方向与路段方向之间的夹角，路径连通性。在地图匹配过程中，认定路径连通性，距离以及夹角被构建用来测定不同观察数据间的权重。路径可靠性被预测，并且具有最大可靠性值的路径被选作匹配路段，且匹配结果被核实。 假设在一个任意的时间点，车辆的位置是P i（Xi,Y i），当前路段端点是A（Xa,Y a）和B（Xb，Yb），被匹配的路段的函数表示如下： Y=k（X-Xa）+Y a （1） 这里k=（Yb-Y a）/（Xb-Xa）且Xa不等于Xb。 从车辆位置到匹配路段的垂直点的横坐标为 X=Xi+（Yi-Y a）k+Y a*k2/1+k2 （2） 当且仅当判定函数B满足B=(X-Xa)(X-Xb)<=0，这个车辆位置到匹配路段的投影点在匹配路段上，且距离为 D i=|k(Xi-Xa)-Yi+Y a|/开根号1+k的平方（3） 如果判定函数B满足B>0，投影点将在路段的延长线上，因此此路段将被排除。在Xa=Xb的情况下，判定函数B即为B=（Yi-Y a）（Yi-Yb），而如果满足B<=0，那么距离将变成Di=|Xi-Xa|。 如果距离大于30米的话，路径成为匹配路段的可能性很小；如果距离接近于零，那么匹配的可能性很大。因此根据以上规则，影响匹配可靠性的距离函数可以表达为
GPS车辆导航中的实时地图匹配算法
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车载GPS定位系统与地图匹配
首都师范大学本科毕业论文 车载GPS定位系统与地图匹配 —路径规划 Vehicle GPS positioning system and map-matching ----- Path Planning 论文作者_____________ 院系信息工程学院 专业计算机科学与技术 学号___________ 指导老师 完成日期_
中文提要 车辆作为人类活动的工具，它在人们的日常生活中起着越来越重要的作用，其发展速度也越来越快。如何有效地指挥和管理各种车辆调配问题已成为交通运输和安全管理部门面临的一个重要问题。本设计使用Visual C++开发工具以及 GIS控件MapX开发了GPS路径规划及其图形化显示的模块，在此平台上实现绘制地图以及GPS路径规划等功能。最短路径分析是地理信息系统（GIS）网络分 析的基础，拓扑关系是最短路径分析的关键。由于MapX不支持空间数据的拓扑 结构，因此对于采用MapX进行二次开发的用户来说，最短路径分析就成为一个难点。为此讨论了基于MapX的Dijkstra 算法，并在此基础上实现了基于MapX 的局部最短路径搜索方法。 关键词：GPS定位，MapX路径规划
Abstract Vehicles as a tool of huma n activities in people's daily life play an in creas in gly importa nt role, and its speed of developme nt is in creas in gly rapid. How to effectively comma nd and man ageme nt of vehicles deployme nt has become a major problem faced with the transport and safety management departments. This design using Visual C + + developme nt tools and GIS con trol MapX develops a GPS path pla nning and graphical display modules, and achieve mapp ing and GPS route pla nning in this platform. The shortest path of geographic information system (GIS) is the foundation of the network analysis ；The topology is the key of the analysis of the shortest path. Because MapX do not support the topology of spatial data, the shortest path an alysis has become a difficult questi on for MapX users who develop system sec on dly. This desig n discusses and realizes the algorithm based on the MapX Dijkstra. Key words: GPS positioning, MapX, path planning
GPS车辆导航中的实时地图匹配算法
第30卷 第3期测 绘 学 报 Vol .30,No .3 2001年8月 ACT A GEODAET ICA et CAR TOGR AP HICA SI NI CA Aug .,2001 文章编号:1001-1595(2001)03-0252-05中图分类号:P228.4 文献标识码:A GPS 车辆导航中的实时地图匹配算法 苏 洁,周东方,岳春生 (解放军信息工程大学,河南郑州450002) Real -time Map -matching Algorithm in GPS Navigation System for Vehicles SU Jie,ZHOU Dong-fang,YU E Chun-sheng (I nf or ma tion Eng ineer ing Univer sity o f P LA ,Zhenz hou 450002,China ) Abstr act :According to t he given sour ce and mathemat ic model of matching er r or ,a algor ithm for real -t ime matching of GPS posit ioning r esults and digita l ma ps is put forwar d .The algor ithm is improved so t hat the precision of vehicle navigation is much higher with the basic har dwar e platforms available.F inally the stat is-tic r esults of r oad test ar e given. Key wor ds :vehicle navigation;GPS;GIS;pat tern r ecognition;err or r ect ify;fuzzy logic 摘 要:通过误差来源的分析和误差模型的建立,提出了一种车辆导航中GPS 定位测量与数字地图实时配准的地图匹配算法。这使得在现有的基本硬件配置条件下,车辆导航定位精度更高。最后对算法进行了分析,并给出了统计结果。 收稿日期:2000-08-16;修回日期:2000-12-30 作者简介:苏洁(1978-),女,湖南邵阳人,工学硕士,现从事汽车导航系统的研究。 关键词:车辆导航;GPS ;GIS ;模式识别;误差矫正;模糊逻辑 1 引 言 GPS 技术的成熟与发展,为各类运动载体的精密实时定位提供了有力保障。特别是在智能交通系统(Intelligent Tr ansportation Systems,ITS)中,基于GPS 的车辆自动定位/导航与监控系统的开发与应用正日益受到国内外各部门的重视,并显示出巨大的技术、经济和社会效益。在发达国家,由于经济实力雄厚,通讯基础设施完善,GPS /GIS 集成技术支持下的车辆导航与监控应用已经非常普及。目前国内车辆自主导航系统随着GIS 技术的提高和应用普及也已经有很大的 发展。 对于车载导航系统,获得车辆的精确定位是 最基本的要求。目前国外的车载导航系统采用了 航位推算(Dead Reckoning,DR),差分GPS 技 术,无线电信标,用高精度的载波相位接收机等提 高定位精度的方法等等。但这些方法要求成本较 高,技术实现复杂,且不太适合中国国土辽阔、地 形复杂的国情,所以实际系统中通常采用地图匹配算法来提高车辆导航系统的定位精度。 地图匹配方法是借助GIS 电子地图库中的高精度道路信息作为分类模板来进行模式识别, 根据识别结果来矫正GPS 接收数据的定位误差。
经典推荐算法研究综述
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(9), 1803-1813 Published Online September 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/5813540698.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/5813540698.html,/10.12677/csa.2019.99202 Review of Classical Recommendation Algorithms Chunhua Zhou, Jianjing Shen, Yan Li, Xiaofeng Guo Information Engineering University, Zhengzhou Henan Received: Sep. 3rd, 2019; accepted: Sep. 18th, 2019; published: Sep. 25th, 2019 Abstract Recommender systems are effective tools of information ?ltering that are prevalent due to cont i-nuous popularization of the Internet, personalization trends, and changing habits of computer us-ers. Although existing recommender systems are successful in producing decent recommend a-tions, they still suffer from challenges such as cold-start, data sparsity, and user interest drift. This paper summarizes the research status of recommendat ion system, presents an overview of the field of recommender systems, describes the classical recommendation methods that are usually classified into the following three main categories: content-based, collaborative and hybrid recommendation algorithms, a nd prospects future research directions. Keywords Recommender Systems, Cold-Start, Data Sparsity, Collaborative Filtering 经典推荐算法研究综述 周春华，沈建京，李艳，郭晓峰 信息工程大学，河南郑州 收稿日期：2019年9月3日；录用日期：2019年9月18日；发布日期：2019年9月25日 摘要 推荐系统作为一种有效的信息过滤工具，由于互联网的不断普及、个性化趋势和计算机用户习惯的改变，将变得更加流行。尽管现有的推荐系统也能成功地进行推荐，但它们仍然面临着冷启动、数据稀疏性和用户兴趣漂移等问题的挑战。本文概述了推荐系统的研究现状，对推荐算法进行了分类，介绍了几种经
关于图像匹配的综述
关于图像匹配的综述 1.图像匹配的背景及定义 1.1图像匹配的背景及意义 图像匹配技术广泛的应用于日常生活中的诸多领域，如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、遥感图片识别、天气预报中的卫星云图识别、指纹识别、人脸识别等。图像匹配技术主要指通过计算机，采用数学技术方法，对获取的图像按照特定目的进行相应的处理。图像匹配技术是人工智能的一个重要分支和应用，随着计算机技术及人工智能技术的发展，图像识别技术逐渐成为人工智能的基础技术之一。它涉及的技术领域相当的广泛，也越来越深入，其基本分析方法也随着数学工具的不断进步而不断发展。现在，图像识别技术的应用范围己经不仅仅局限于视觉的范围，也体现在机器智能和数字技术等方面。 1.2图像匹配的定义 所谓图像匹配是指在一幅(或一批)图像中寻找与给定目标图像相似的图像或者图像区域(子图像)的过程。通常将已知目标图像称为模板图像，而将待搜索图像中可能与它对应的子图称作该模板的待匹配的目标图像。图像匹配是在来自不同时间或者不同视角的同一场景的两幅或多幅图像之间寻找对应关系，该技术隶属于计算机视觉哺领域。图像匹配的具 体应用包括目标或场景识别、在多幅图像中求解3D结构、立体对应和运动跟踪等。由于拍摄时间、拍摄角度、自然环境的变化，多种传感器的使用、传感器本身的缺陷及噪声等影响，拍摄的图像会存在灰度失真和几何畸变。同时，图像预处理过程会引入的误差，这都是导致模板图像与待匹配的目标图像之间通常存在着一定程度上的差异。在这种情况下，如何使匹配算法精度高、正确匹配率高、速度快和抗干扰性强成为人们关心的问题。 2.图像匹配算法的分类 图像匹配算法的选取对图像匹配结果的影响很大。实用的匹配算法不仅要求计算量小，还必须具有良好的抗噪能力和抗几何形变的能力。通常情况下，图像匹配算法可以分为以下两大类：基于灰度相关的匹配算法、基于特征的图像匹配算法。 1) 基于灰度分布的相关匹配算法，也称为基于区域的匹配方法。常见的基于图像灰度的匹配方法有：（1）归一化灰度相关匹配、（2）最小二乘影像匹配、和（3）序贯相似性检测法匹配等。该类算法直接利用整幅图像的灰度信息，建立两幅图像之间的相似性度量，然后采用某种搜索方法，寻找使相似性度量值最大或最小的变换模型的参数值。在灰度及几何畸变
深度文本匹配综述_庞亮
网络出版时间：2016-09-20 21:04:43 网络出版地址：https://www.360docs.net/doc/5813540698.html,/kcms/detail/11.1826.TP.20160920.2104.006.html 第39卷计算机学报Vol. 39 深度文本匹配综述 庞亮1),2)3)兰艳艳1)2) 徐君1)2) 郭嘉丰1)2) 万圣贤1),2)3) 程学旗1)2) 1)(中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京 100190) 2)(中国科学院计算技术研究所,北京 100190) 3)(中国科学院大学,北京100190) 摘要自然语言理解的许多任务，例如信息检索、自动问答、机器翻译、对话系统、复述问题等等，都可以抽象成文本匹配问题。过去研究文本匹配主要集中在人工定义特征之上的关系学习，模型的效果很依赖特征的设计。最近深度学习自动从原始数据学习特征的思想也影响着文本匹配领域，大量基于深度学习的文本匹配方法被提出，我们称这类模型为深度文本匹配模型。相比于传统方法，深度文本匹配模型能够从大量的样本中自动提取出词语之间的关系，并能结合短语匹配中的结构信息和文本匹配的层次化特性，更精细地描述文本匹配问题。根据特征提取的不同结构，深度文本匹配模型可以分为三类：基于单语义文档表达的深度学习模型、基于多语义文档表达的深度学习模型和直接建模匹配模式的深度学习模型。从文本交互的角度，这三类模型具有递进的关系，并且对于不同的应用，具有各自性能上的优缺点。本文在复述问题、自动问答和信息检索三个任务上的经典数据集上对深度文本匹配模型进行了实验，比较并详细分析了各类模型的优缺点。最后本文对深度文本模型未来发展的若干问题进行了讨论和分析。 关键词文本匹配；深度学习；自然语言处理；卷积神经网络；循环神经网络 中图法分类号TP18 论文引用格式： 庞亮，兰艳艳，徐君，郭嘉丰，万圣贤，程学旗，深度文本匹配综述，2016，V ol.39,在线出版号No. 128 Pang Liang，Lan Yanyan，Xu Jun，Guo Jiafeng，Wan Shengxian ，Cheng Xueqi，A Survey on Deep Text Matching，2016，V ol.39,Online Publishing No.128 A Survey on Deep Text Matching Pang Liang 1),2)3)Lan Yanyan 1)2) Xu Jun 1)2) Guo Jiafeng 1)2)Wan Shengxian 1),2)3) Cheng Xueqi 1)2) 1)(CAS Key Lab of Network Data Science and Technology, Beijing100190) 2)(Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing100190) 3)(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190) Abstract Many problems in natural language processing, such as information retrieval, question answering, machine translation, dialog system, paraphrase identification and so on, can be treated as a problem of text ——————————————— 本课题得到国家重点基础研究发展计划(973)(No. 2014CB340401, 2013CB329606)、国家自然科学基金重点项目(No.61232010, 61472401, 61425016, 61203298)、中国科学院青年创新促进会(No. 20144310，2016102)资助.庞亮(通讯作者)，男，1990年生，博士，学生，计算机学会(CCF)学生会员（59709G），主要研究领域为深度学习与文本挖掘.E-mail: pangliang@https://www.360docs.net/doc/5813540698.html,.兰艳艳，女，1982年生，博士，副研究员，计算机学会(CCF)会员（28478M）,主要研究领域为统计机器学习、排序学习和信息检索.E-mail: lanyanyan@https://www.360docs.net/doc/5813540698.html,.徐君，男，1979年生，博士，研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为信息检索与数据挖掘.E-mail: junxu@https://www.360docs.net/doc/5813540698.html,.郭嘉丰，男，1980年生，博士，副研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为信息检索与数据挖掘.E-mail: guojiafeng@https://www.360docs.net/doc/5813540698.html,.万圣贤，男，1989年生，博士，学生，主要研究领域为深度学习与文本挖掘.E-mail: wanshengxian@https://www.360docs.net/doc/5813540698.html,.程学旗，男，1971年生，博士，研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为网络科学、互联网搜索与挖掘和信息安全等.E-mail: cxq@https://www.360docs.net/doc/5813540698.html,.
图像匹配综述上课讲义
图像匹配综述
图像匹配综述 摘要：主要从图像匹配技术的概念、一般性描述及图像匹配技术的技术分类对图像匹配进行描述，在图像匹配技术的分类中，对各个方法的优缺点进行了详细的说明。 关键词：图像匹配；一般性描述；分类 随着科学的飞跃发展，近年来图像匹配技术在许多方面有着非常重要的应用，尤其是在医学方面、运动物体的跟踪、计算机视觉、天气预报以及各种资源分析等方面运用非常广泛。本文对图像匹配进行综述，以便读者对其有个粗略的了解。 一、图像匹配的概念 图像匹配的概念：在两幅图像中，从一幅图像中寻找与另一幅具有相同或相似的过程。 二、图像匹配的一般性描述 图像匹配可以描述为：假设给定大小分别为m×m和n ×n像素图像h1（x，y）及h2（x，y），它们的映射关系为： h2（x，y）=g（h1（a（x，y）），（2-1） 式（2-1）中，符号a是二维或者多维的几位变换（x′，y′）=a（x，y），符号g为一维或者多维图像的亮度变换。匹配图像问题的实质是寻找两幅图像的最佳几何变
换a和亮度变换，最终的目的是使预先定义的那种测度为最小值或者达到最大值，以达到两幅待匹配图像的匹配。匹配图像的关键主要是下列因素选择的一个组合：待匹配图像的特征空间、相似度、几何变换类型和参数的搜索策略。 下表2-1给出了待匹配图像的特征空间、相似度及搜索策略的几个主要要素及它们对应的内容。 表2-1 待图像匹配的三个关键因素 三、图像匹配技术的分类 图像匹配技术算法分类很多，但都遵守这样的基本原则：（1）算法必须是有效的。（2）算法必须是稳定的，当待匹配的图像发生旋转、尺度伸缩及被遮挡时，此种算法仍能使用。（3）算法必须是快速的。 1.基于图像灰度相关的匹配方法 基于图像灰度匹配算法是利用整幅图像的灰度信息进行匹配的方法。 几种常见的算法有平均绝对差算法、归一化积相关算法、互信息匹配算法、傅立叶相关算法等。下面简要介绍以下这几种算法： （1）平均绝对差算法 平均绝对差算法是这样定义的： d（x，y）= s（i+x，j+y）-T（i，j）（3-1）
图像配准算法综述
杭州电子科技大学 毕业设计（论文）文献综述 毕业设计题目SIFT特征研究及应用 文献综述题目图像配准算法综述学院生命信息及仪器工程学院 专业电子信息技术及仪器 姓名 班级 学号 指导教师
图像配准算法综述 一．前言 图像配准是指找出场景中同一物体表面的结构点在不同图像上的投影像素点之间的对应关系，是图像信息处理领域中一项非常重要的技术，同时也是其它一些图像分析技术，如立体视觉、运动分析、数据融合等的基础。 目前图像配准广泛应用于虚拟现实、视频压缩、图像复原、图像数据库检索等技术中。图像配准的研究是计算机视觉中最困难也是最重要的任务之一。不同的图像配准方法总是对应于某种适用的图像变换模型，其核心问题是提高配准的速度、精度和算法的稳健度。 随着科学技术的发展现在约40%的机器视觉应用中都会使用图像匹配技术，所涉及的领域有：工业检测，导弹的地形匹配，光学和雷达的图像跟踪，交通管理，工业流水线的自动监控、工业仪表的自动监控，医疗诊断，资源分析，气象预报，文字识别以及图像检索等。 图像匹配研究按其处理步骤可以分为样本采集、样本预处理、样本分割、样本的特征提取等，并且与计算机视觉、多维信号处理和数值计算方法等紧密结合。它也是其它一些图像分析技术，如立休视觉、运动分析、数据融合等的基础。正因为其应用的广泛性，新的应用和新的要求逐步产生，使得匹配算法的研究逐步走向深入，出现了快速、稳定、鲁棒性好的匹配算法。因此，研究图像的匹配算法对于如何提高实际工程中的图像处理质量和识别精度具有非常重要的意义。 本文主要分析图像匹配常用方法的优点和不足之处，讨论了图像匹配中需要进一步研究和解决的问题。 二．图像配准算法的研究现状 图像配准是立体视觉、运动分析、数掘融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域有重要的应用价值。国内外学者针对不同的图像配准应用问题进行了大量的研究工作，早在1992年英国剑桥大学的Lisa Gottesfeld Brown在文献[1]习中就总结了图像配准的主要理论及图像配准在各个领域的应用。当时他讨论的图像配准技术主要还是著眼于医学图像处理、遥感图像处理等传统应用领域。图像配准是图像镶嵌技术的核心问题。 微软研究院的Richard Szeliski在1996年SIGGRAPH上提出了基于运动模型的全景图拼接算法[7]。Szeliski采用了非线性优化的方法来最小化像素两幅图像的亮度差以确定变换参数。该方法使用了全部像素进行优化处理，所以配准精度较高，但是计算速度较慢，且稳健性不佳。 国内的赵向阳。杜立民在2004年提出了一种基于特征点匹配的图像自动拼接算法[2]，其中使用了Harris算法[3]提取角点并进行匹配。赵的算法采用了鲁棒变换估计技术，在一定程度上提高配准算法的稳健性，但是计算速度依然较慢，且无法配准重
视频目标检测与跟踪算法综述
视频目标检测与跟踪算法综述 1、引言 运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在 视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。 2、视频监控图像的运动目标检测方法 运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。 2.1 帧差法 帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设(,)k f x y 和(1)(,)k f x y +分别为图像序列中的第k 帧和第k+1帧中象素点(x ，y)的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1 所示： 1(1)(,)(,)k k k Diff f x y f x y ++=- (2-1) 2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。利用此原理便可以提取出目标。下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1 式得到第k 帧和第k+1帧的差值图像1k Diff +；2、对所得到的差值图像1k Diff +二值化（如式子2-2 示）得到Qk+1；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准确，对1k Q +进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为1k M +。 111255,,(,)0,,(,)k k k if Diff x y T Q if Diff x y T +++>?=?≤? （T 为阈值） （2-2）
基于ransac算法的sift特征匹配研究(OpenCV+VS2010)____朱万革(最终版)
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 学士学位论文 THESIS OF BACHELOR 基于ransac算法的sift特征匹配研究（OpenCV+VS2010）
上海交通大学 毕业设计（论文）学术诚信声明 本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文），是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 作者签名： 日期：年月日
上海交通大学 毕业设计（论文）版权使用授权书 本毕业设计（论文）作者同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本毕业设计（论文）的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本毕业设计（论文）。 保密□，在年解密后适用本授权书。 本论文属于 不保密□。 （请在以上方框内打“√”） 作者签名：指导教师签名： 日期：年月日日期：年月日
视频图像跟踪系统 摘要 图像（Image）--是客观世界的景物通过光学系统作用后产生的影像。图像直观地反映了场景中物体的颜色、亮度等特征，从而使我们能清晰分辨他们的形状、大小和空间位置。近30年来人们试图研究基于计算机的视觉系统，并且试图利用其系统来代替工业农业上的有害劳动。这样的视觉系统渐渐地进入我们的生活，让我们的生活变得很丰富，并且我们现在享受着图像处理这学问的成果。在世界上的先进的国家都设立了图像处理研究所，研究解决国防部门所要的问题。 本文将介绍基于OpenCV（Open Source Computer Vision Library）的视频图像匹配、拼接、融合和目标跟踪的算法以及方法。说到图像拼接，本文中所用的图像拼接算法是高效的SIFT特征算法。首先，用两个通用的USB摄像头来实时地进行采集图像，并对这两幅图像提取SIFT特征点。然后，进行粗匹配。最后用RANSAC算法对所提取出来的SIFT特征点匹配对进行提纯以及估计模型参数。最后把两幅图像拼接成一幅完整的图像，并且用加权平均算法进行无缝拼接。再进行摄像头标定，求出两个通用摄像头的内外参数，最后进行测距以及跟踪。最终取得了令人满意的结果。 关键词：SIFT，匹配,拼接，配准，RANSAC
轨迹数据挖掘：概述
轨迹数据挖掘：概述 Trajectory Data Mining: An Overview 位置采集和移动计算技术的进步已经产生了大量的空间轨迹数据，这些数据代表了移动物体（如人，车辆和动物）的移动性。在过去十年中，已经提出了许多技术来处理，管理和挖掘轨迹数据，促进了广泛的应用。在本文中，我们对轨迹数据挖掘的主要研究进行了系统的调研，提供了该领域的全景及其研究课题的范围。根据轨迹数据的推导，轨迹数据预处理，轨迹数据管理以及各种挖掘任务（如轨迹模式挖掘，异常值检测和轨迹分类）的路线图，调研探讨了连接，相关性，以及这些现有技术之间的差异。这项调研还介绍了将轨迹转换为其他数据格式（如图，矩阵和张量）的方法，可以应用更多的数据挖掘和机器学习技术。最后，提出了一些公共轨迹数据集。这项调研可以帮助塑造轨迹数据挖掘领域，从而快速了解这一领域对社区的影响。 类别和主题描述符：H.2.8 [数据库管理]：数据库应用- 数据挖掘，空间数据库和GIS; I.2.6 [人工智能]：学习- 知识获取 一般术语：算法，测量，实验 附加关键词和短语：时空数据挖掘，轨迹数据挖掘，轨迹压缩，轨迹索引和检索，轨迹模式挖掘，轨迹异常值检测，轨迹不确定性，轨迹分类，城市计算 1.引言 空间轨迹是由地理空间中的运动物体产生的轨迹，通常由一系列时间顺序的点表示，例如p1 →p2 → · · · → p n，其中每个点包括地理空间坐标集和时间戳，如p = (x, y, t)。 位置采集技术的进步产生了无数的空间轨迹，代表了各种移动物体（如人，车辆和动物）的移动性。这些轨迹为我们提供了前所未有的信息来了解移动物体和位置，促进了基于位置的社交网络[Zheng 2011]，智能交通系统和城市计算领域的广泛应用[Zheng et al. 2014b]。这些应用的流行又要求系统地研究新的计算技术，以从轨迹数据中发现知识。在这种情况下，轨迹数据挖掘已经成为越来越重要的研究课题，引起了计算机科学，社会学和地理学等众多领域的关注。 在轨迹数据挖掘领域进行了深入和广泛的个人研究。然而，我们缺乏系统的评估，可以很好地塑造现有的研究领域和定位。面对大量出版物，社区对这些现有技术的联系，相关性和差异性仍不甚清楚。为此，我们根据图1所示的范例进行了全面探索轨迹数据挖掘领域的综合描述：