野外作业车辆监控系统的设计与实现

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为了有效提高野外作业的监管效率、保障目标区域安全、满足监控智能化需求,提出了一种基于数字信号处理器(DSP)的野外作业车辆智能监控系统设计方案。DSP平台、太阳能供电、3G无线数据传输三大模块的设计构成了野外作业监控系统的硬件部分。软件部分提出了一种基于梯度信息的视觉背景提取(Vi Be)方法,可以有效滤除目标的阴影部分,提高检测的鲁棒性。提出了一种基于前景分割的自适应跟踪算法,保证目标被准确跟踪。实验表明,系统能够每天24小时持续稳定地对车辆进行自动检测、跟踪和统计,准确率达到96%以上,并且具有
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针对Baum-Welch(B-W)算法易陷入局部最优解的问题,采用多智能体遗传算法对隐马尔可夫模型(HMM)进行参数优化估计,设计了染色体编码结构和遗传操作方式。为了使HMM更适合于模拟电路的故障识别和诊断,将状态转移概率矩阵改为时变矩阵,利用监测数据,通过多智能体遗传算法实现状态转移概率的更新。将改进后的HMM用于模拟电路早期故障的识别和诊断中,并采用线性判别分析(LDA)方法对测量信号进行特征
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