XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System目标跟踪
使用随机矩阵的多传感器贝叶斯扩展目标跟踪融合方法
摘要-由于多种现代雷达系统的高分辨率，扩展目标的跟踪吸引了越来越多的文献。在随机矩阵框架中提出了一种完全贝叶斯解决方案。本文分析了多个传感器获得的检测融合。提出了四种不同的方法来跟踪和联合估计运动学和范围参数。它们都使用相同的多传感器运动学矢量测量更新。第一种方法基于范围状态概率密度函数的粒子近似，而其他三种方法基于后者的逆 Wishart 表示。广泛的模拟评估了不同方法的性能。基于粒子滤波器的方法获得了最佳性能，但计算负担增加了。基于多传感器泛化的两种更新具有可比的性能，而基于融合近似的更新获得了最差的性能。
编队控制无人直升机移动目标跟踪障碍和维护连接F. Ghaderi，A。Toloei *部门 *部门
这项研究涉及无人直升机的控制，强调形成控制，目标跟踪，避免障碍和连续性维护。该研究采用终端滑动模式控制（TSMC）来调节直升机的位置和态度，而通用的预测控制（GPC）策略则用于通过领导者追随者的方法来形成控制。使用人工电位（APF）方法实现避免障碍物。仿真结果表明，在六个不同的任务中，快速收敛时间不到三秒钟，这表明直升机在保持静态障碍和动态障碍的同时保持其形成的能力。最初的三个任务涉及在三角形形成中组织的三架直升机，成功地避免了障碍物并以低于1％的错误率保持连续性。随后的三个任务，涉及五架五角形配置的五架直升机，类似地说明了有效的导航和动态目标跟踪。值得注意的是，领导直升机始终跟踪静态和动态目标，以确保形成的完整性。这项研究通过探索多代理直升机操作和障碍物遍历的复杂性来促进该领域，从而强调了在动态场景中保持连通性和形成的关键重要性。这些发现强调了拟议的控制策略的有效性，为包括军事和民用领域在内的各个部门的未来应用提供了宝贵的见解。
海军试验场的数据融合
在约翰霍普金斯大学 APL 技术文摘 1 的一篇早期文章中，我重点介绍了新技术在雷达信号处理中的应用，以便通过陆基雷达探测海面目标。这项工作代表了信号处理的独立研究和开发工作，最终为海军试验场开发了一项开发任务，用于自动探测和跟踪地面目标，以实现靶场安全和控制应用。早期文章“用于探测地面目标的高级信号处理技术”描述了使用高速数字集成电路、模数转换器和基于微处理器的单板计算机开发和实施的信号处理算法。由此产生的信号处理器在连接到地面监视雷达时，以较低的、受控良好的误报率提供目标声明，并且对小型和大型地面目标具有良好的检测潜力。为太平洋导弹测试中心（Pt.）开发的系统。加利福尼亚州穆古市将该信号处理器放置在三个非共置地面监视雷达上，并将目标检测数据链接到中央站点，以进行自动目标跟踪、轨迹数据显示，并最终进行距离跟踪和控制（参见图I 了解雷达的位置，参见图2 了解系统框图）。构成自动目标跟踪系统的自动轨迹启动、目标跟踪、图形数据显示和数据接口功能是在基于商用单板计算机的分布式微处理器架构中实现的。这种传感器轨迹数据融合方法被证明是高效和有效的，并且有可能在实时传感器轨迹数据融合中得到更广泛的应用。在 Pt.Mugu 中心认识到了这一潜力，并将努力范围扩大到包括全面的传感器轨迹数据融合系统。
研究基于深度学习在自主驾驶技术中的计算机愿景的研究
摘要 - 本研究旨在探索深度学习在自动驾驶计算机视觉技术中的应用及其对改善系统性能的影响。通过使用高级技术，例如卷积神经网络（CNN），多任务联合学习方法和深度强化学习，本文详细分析了深度学习在图像识别，实时目标跟踪和分类，环境感知和决策支持以及路径计划和导航中的应用。关键领域的申请过程。研究结果表明，所提出的系统的图像识别，目标跟踪和分类的准确性超过98％，并且还证明了环境感知和决策支持，路径计划和导航的有效绩效和实用性。结论指出，深度学习技术可以显着提高自动驾驶系统的准确性和实时响应能力。尽管环境感知和决策支持仍然存在挑战，但随着技术的发展，预计将来将实现更广泛的应用和更大的能力。潜力。索引术语 - 深度学习，自主驾驶，计算机视觉，环境感知
海军试验场的数据融合
在约翰霍普金斯大学 APL 技术文摘 1 的一篇早期文章中，我重点介绍了新技术在雷达信号处理中的应用，以便通过陆基雷达探测海面目标。这项工作代表了信号处理的独立研究和开发工作，最终为海军试验场开发了一项开发任务，用于自动探测和跟踪地面目标，以实现靶场安全和控制应用。早期文章“用于探测地面目标的高级信号处理技术”描述了使用高速数字集成电路、模数转换器和基于微处理器的单板计算机开发和实施的信号处理算法。由此产生的信号处理器在连接到地面监视雷达时，以较低的、受控良好的误报率提供目标声明，并且对小型和大型地面目标具有良好的检测潜力。为太平洋导弹测试中心（Pt.）开发的系统。加利福尼亚州穆古市将该信号处理器放置在三个非共置地面监视雷达上，并将目标检测数据链接到中央站点，以进行自动目标跟踪、轨迹数据显示，并最终进行距离跟踪和控制（参见图I 了解雷达的位置，参见图2 了解系统框图）。构成自动目标跟踪系统的自动轨迹启动、目标跟踪、图形数据显示和数据接口功能是在基于商用单板计算机的分布式微处理器架构中实现的。这种传感器轨迹数据融合方法被证明是高效和有效的，并且有可能在实时传感器轨迹数据融合中得到更广泛的应用。在 Pt.Mugu 中心认识到了这一潜力，并将努力范围扩大到包括全面的传感器轨迹数据融合系统。
固态 X 波段地面移动雷达 (SMR)
该处理器包括一个定制的、灵活的数字波形发生器和相关的匹配滤波器/检测器。它包括一个后处理器软件包，用于促进目标检测、鬼影抑制和减少误报目标，以及在特定区域自动初始化的目标跟踪。在杂波严重的情况下，处理器可以轻松管理和解决图融合、多路径反射、分裂和数据恢复。
![arxiv：2404.07880v3 [cs.ro] 2024年12月16日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\892dcf2d38ba4ed59751a7395ba19642284a5055.webp)
arxiv：2404.07880v3 [cs.ro] 2024年12月16日
摘要。多机器人目标跟踪在不同的情况下（例如环境监视和野火管理）找到了广泛的应用程序，这需要在不确定和危险环境中实际部署多机器人系统的实际部署。传统方法通常集中于跟踪准确性的性能，而无需对环境的建模和假设，忽略了对环境危害的影响，从而导致了现实世界部署的系统故障。为了应对这一挑战，我们研究了对抗性环境中的多机器人目标跟踪，考虑到具有不确定性的传感和沟通攻击。我们设计了特定策略，以避免不同的危险区域，并在危险环境下提出多代理跟踪框架。我们近似概率约束，并制定实用的优化策略，以有效地应对计算挑战。我们评估了模拟中提出的方法的性能，以证明机器人在不同水平的环境不确定性和风险信心下调整其风险感知行为的能力。通过现实世界的机器人实验进一步提出了所提出的方法，在该实验中，无人机团队成功地跟踪了动态的地面机器人，同时对感应和/或通信危险区域有风险意识。
UCGE 报告 - 卡尔加里大学
第二章：水下目标跟踪 ................................................................................................22 2.1 声纳系统基本原理 ......................................................................................................22 2.1.1 传输损耗 ................................................................................................................23 2.1.1.1 声速剖面（SVP） ......................................................................................24 2.1.1.2 声音传播路径 ................................................................................................25 2.2 反潜战目标的声源 ......................................................................................................32 2.3 声纳浮标设备 .............................................................................................................34 2.4 被动声纳浮标 .............................................................................................................35 2.5 DIFAR 声纳浮标 .............................................................................................................37 2.5.1.1 系统操作 .............................................................................................................37 2.5.1.2 信号处理技术及其局限性 .............................................................................39 频谱分析 ................................................................................................................40 2.6研究进展与现状................................................................................48 2.6.1 目标检测......................................................
4。电子和计算机跨学科会议（...
Nayeth Solorzano , Lissenia Sornoza, Michael Arce, Josue Tomala, Mercedez Mawyin 417‐Advancements in Histopathologic Cancer Detection: A Deep Learning Odyssey Kanwarpartap Singh Gill, Rahul Chauhan, Nagendar Yamsani, Rupesh Gupta, Hani Alshahrani, Adel Sulaiman, Mana Saleh Al Reshan，Asadullah Shaikh 76研究无人机ptz视觉系统的目标跟踪命令，基于模式识别后获得的图像Jieh -Shian Young