已选(0)清除
条数/页: 排序方式: |
| 基于改进高斯混合模型的机器人运动状态估计 期刊论文 自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 8, 页码: 1972-1983 作者: 葛泉波; 王贺彬; 杨秦敏; 张兴国; 刘华平
Adobe PDF(1963Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:45/17  |  提交时间:2024/05/20 非线性非高斯系统 状态估计 高斯和容积卡尔曼滤波 鲁棒期望最大化算法 凸组合融合 |
| 基于自然梯度的噪声自适应变分贝叶斯滤波算法 期刊论文 自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2094-2108 作者: 胡玉梅; 潘泉; 胡振涛; 郭振
Adobe PDF(2004Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:50/20  |  提交时间:2024/04/24 非线性滤波 自适应滤波 变分贝叶斯推断 自然梯度 Fisher信息矩阵 |
| 广域多目标实时探测技术研究 学位论文 , 2022 作者: 龙宪磊![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(30585Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:364/13  |  提交时间:2022/12/13 高速视觉 目标检测 机械粒子滤波 视觉反馈 广域监控 |
| 基于UWB/IMU融合的室内定位与导航技术研究 学位论文 , 北京: 中国科学院研究生院, 2017 作者: Gao Ouyang![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(4224Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:1458/4  |  提交时间:2017/06/09 Uwb定位、惯性导航、卡尔曼滤波器、图优化 |
| 基于视觉传感网络的机器人环境感知与导航控制 学位论文 , 北京: 中国科学院研究生院, 2016 作者: 袁文博![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(4930Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:421/15  |  提交时间:2016/06/27 视觉传感网络 目标识别 多目标跟踪 移动机器人 导航控制 |
| 基于高斯和粒子滤波的地形辅助导航方法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011 作者: 廖威
Adobe PDF(2150Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:154/0  |  提交时间:2015/09/02 地形辅助导航 数字高程模型 非线性非高斯模型 高斯和粒子滤波 混合高斯模型 Terrain Aided Navigation Digital Elevation Model Nonlinear Non-gaussian System Model Gaussian Sum Particle Filter Gaussian Mixture Model |
| 复杂场景下基于视觉注意显著性特征目标跟踪方法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 刘林山
Adobe PDF(2756Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:470/0  |  提交时间:2015/09/02 视觉注意显著性 特征区分度 判别力 自适应性 评价机制 目标跟踪 Visual Attention Saliency Feature Distinctions Degree Discriminant Adaptability Evaluation Mechanism Object Tracking |
| 自然小场景增强现实关键技术研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010 作者: 杨明浩![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(4907Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:127/1  |  提交时间:2015/09/02 增强现实 物体识别 特征点匹配 最小二乘法 随机采样一致性 视觉注意 特征点跟踪 Augmented Reality Object Recongnition Point Matching Least Squares Ransac Visual Attention Points Tracking |
| 基于视频的行为识别关键技术研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2009 作者: 徐东彬
Microsoft Word(11547Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:209/0  |  提交时间:2015/09/02 运动目标检测 静态目标检测 目标跟踪 行为识别 智能监控系统 Moving Object Detection Static Object Detection Object Tracking Behavior Recognition Intelligent Video Surveillance System |