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基于GLSL的多重视频纹理映射与融合
被引量：
10
1
作者
简洪登
范湘涛
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014年第11期3873-3878,共6页
为将实时视频与三维场景进行融合来构建大范围增强虚拟环境(augmented virtual environment,AVE),消除融合后出现的反向投影、纹理拉伸、拼缝等现象,实现基于OpenGL着色语言(OpenGL shading language,GLSL)的反向投影剔除算法和深度测...
为将实时视频与三维场景进行融合来构建大范围增强虚拟环境(augmented virtual environment,AVE),消除融合后出现的反向投影、纹理拉伸、拼缝等现象,实现基于OpenGL着色语言(OpenGL shading language,GLSL)的反向投影剔除算法和深度测试算法,提出基于GLSL的多重视频纹理的横向加权融合算法和对角加权融合算法。实验结果表明,所提算法能够在显存为1GB的计算机上使包含200万三角面和6路实时视频的三维场景的运行帧率保持在40fps以上,高效地实现了实时视频与三维场景的融合。
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关键词
增强虚拟环境
实时视频
投影纹理映射
反向投影
深度测试
对角
加权
融合
多重视频纹理
融合
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职称材料
具有随机传感器测量衰减的多传感器融合估计器
被引量：
3
2
作者
龙威林
高艺
于桂平
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期119-124,共6页
研究了传感器存在测量输出随机衰减的不确定系统的融合状态估计问题。首先将系统中的不确定性用系统矩阵中的随机乘性干扰表示,测量衰减利用统计特性已知的随机变量进行描述;然后设计了一种局部状态估计结构,并以所有局部估计器的增益...
研究了传感器存在测量输出随机衰减的不确定系统的融合状态估计问题。首先将系统中的不确定性用系统矩阵中的随机乘性干扰表示,测量衰减利用统计特性已知的随机变量进行描述;然后设计了一种局部状态估计结构,并以所有局部估计器的增益组成为决策变量,建立以对角加权估计误差平方和为目标函数的数学优化问题;由于最小化代价函数得到解析形式的决策变量是极其困难的,通过选取代价函数的一个上界并对其最小化,得到次优的决策增益;最后,利用算例仿真来验证有效性。
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关键词
随机测量衰减
模型不确定性
局部估计增益
对角
加权
融合
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职称材料
按对角阵加权信息融合Kalman滤波器
被引量：
5
3
作者
邓自立
高媛
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期870-874,共5页
为了克服按矩阵加权信息融合非稳态Kalman滤波器的在线计算负担大的缺点,和按标量加权融合Kalman滤波器精度较低的缺点,应用现代时间序列分析方法,提出了按对角阵加权的线性最小方差多传感器信息融合稳态Kalman滤波器.它等价于状态分量...
为了克服按矩阵加权信息融合非稳态Kalman滤波器的在线计算负担大的缺点,和按标量加权融合Kalman滤波器精度较低的缺点,应用现代时间序列分析方法,提出了按对角阵加权的线性最小方差多传感器信息融合稳态Kalman滤波器.它等价于状态分量按标量加权信息融合Kalman滤波器,实现了解耦信息融合Kalman滤波器.它的精度和计算负担介于按矩阵和按标量加权融合器两者之间,且便于实时应用.为了计算最优加权,提出了计算稳态滤波误差方差阵和协方差阵的Lyapunov方程.一个三传感器的雷达跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.
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关键词
多传感器
按
对角
阵
加权
信息
融合
Kalman滤波器
实时信息
融合
解耦信息
融合
Kalman滤波器
LYAPUNOV方程
现代时间序列分析方法
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职称材料
两传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器
被引量：
1
4
作者
高媛
毛琳
+1 位作者
梁佐江
邓自立
《黑龙江大学自然科学学报》
CAS
2004年第2期52-54,共3页
应用现代时间序列分析方法,在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,基于Riccati方程,提出两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器.与按矩阵加权最优融合.Kalman滤波器相比,可减少计算负担,与单传感器情形相比,提高了滤波精度.一...
应用现代时间序列分析方法,在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,基于Riccati方程,提出两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器.与按矩阵加权最优融合.Kalman滤波器相比,可减少计算负担,与单传感器情形相比,提高了滤波精度.一个仿真例子说明其有效性.
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关键词
按
对角
阵
加权
最优信息
融合
准则
信息
融合
稳态Kalman滤波器
Riocati方程
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职称材料
题名
基于GLSL的多重视频纹理映射与融合
被引量：
10
1
作者
简洪登
范湘涛
机构
中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室
中国科学院大学
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014年第11期3873-3878,共6页
基金
国家自然科学基金项目(41101436)
文摘
为将实时视频与三维场景进行融合来构建大范围增强虚拟环境(augmented virtual environment,AVE),消除融合后出现的反向投影、纹理拉伸、拼缝等现象,实现基于OpenGL着色语言(OpenGL shading language,GLSL)的反向投影剔除算法和深度测试算法,提出基于GLSL的多重视频纹理的横向加权融合算法和对角加权融合算法。实验结果表明,所提算法能够在显存为1GB的计算机上使包含200万三角面和6路实时视频的三维场景的运行帧率保持在40fps以上,高效地实现了实时视频与三维场景的融合。
关键词
增强虚拟环境
实时视频
投影纹理映射
反向投影
深度测试
对角
加权
融合
多重视频纹理
融合
Keywords
augmented virtual environment
real-time videos
projective texture mapping
reverse proj ection
depth test
diago-nal weighted algorithml multiple video texture mapping and fusion
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
具有随机传感器测量衰减的多传感器融合估计器
被引量：
3
2
作者
龙威林
高艺
于桂平
机构
天津现代职业技术学院
南开大学
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期119-124,共6页
基金
天津市科技计划项目技术创新引导专项科技特派员项目(18JCTPJC68100)资助
文摘
研究了传感器存在测量输出随机衰减的不确定系统的融合状态估计问题。首先将系统中的不确定性用系统矩阵中的随机乘性干扰表示,测量衰减利用统计特性已知的随机变量进行描述;然后设计了一种局部状态估计结构,并以所有局部估计器的增益组成为决策变量,建立以对角加权估计误差平方和为目标函数的数学优化问题;由于最小化代价函数得到解析形式的决策变量是极其困难的,通过选取代价函数的一个上界并对其最小化,得到次优的决策增益;最后,利用算例仿真来验证有效性。
关键词
随机测量衰减
模型不确定性
局部估计增益
对角
加权
融合
Keywords
stochastic sensor fading measurement
model's uncertainty
local estimator gain
diagonal weighted fusion
分类号
TN98 [电子电信—信息与通信工程]
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
按对角阵加权信息融合Kalman滤波器
被引量：
5
3
作者
邓自立
高媛
机构
黑龙江大学自动化系
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期870-874,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60374026)
黑龙江大学自动控制重点实验室资助项目
文摘
为了克服按矩阵加权信息融合非稳态Kalman滤波器的在线计算负担大的缺点,和按标量加权融合Kalman滤波器精度较低的缺点,应用现代时间序列分析方法,提出了按对角阵加权的线性最小方差多传感器信息融合稳态Kalman滤波器.它等价于状态分量按标量加权信息融合Kalman滤波器,实现了解耦信息融合Kalman滤波器.它的精度和计算负担介于按矩阵和按标量加权融合器两者之间,且便于实时应用.为了计算最优加权,提出了计算稳态滤波误差方差阵和协方差阵的Lyapunov方程.一个三传感器的雷达跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.
关键词
多传感器
按
对角
阵
加权
信息
融合
Kalman滤波器
实时信息
融合
解耦信息
融合
Kalman滤波器
LYAPUNOV方程
现代时间序列分析方法
Keywords
multisensor
information fusion in Kalman filter weighted by diagonal matrices
real time information fusion
decoupled information fusion in Kalman filter
Lyapunov equation
modem time series analysis method
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
下载PDF
职称材料
题名
两传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器
被引量：
1
4
作者
高媛
毛琳
梁佐江
邓自立
机构
黑龙江大学电子工程学院
出处
《黑龙江大学自然科学学报》
CAS
2004年第2期52-54,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60374026)
文摘
应用现代时间序列分析方法,在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,基于Riccati方程,提出两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器.与按矩阵加权最优融合.Kalman滤波器相比,可减少计算负担,与单传感器情形相比,提高了滤波精度.一个仿真例子说明其有效性.
关键词
按
对角
阵
加权
最优信息
融合
准则
信息
融合
稳态Kalman滤波器
Riocati方程
Keywords
optimal information fusion criterion weighted by diagonal matrices
information fusion steady-state Kalman filter
Riccati equation
分类号
O211.64 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GLSL的多重视频纹理映射与融合
简洪登
范湘涛
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014
10
下载PDF
职称材料
2
具有随机传感器测量衰减的多传感器融合估计器
龙威林
高艺
于桂平
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2019
3
下载PDF
职称材料
3
按对角阵加权信息融合Kalman滤波器
邓自立
高媛
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
5
下载PDF
职称材料
4
两传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器
高媛
毛琳
梁佐江
邓自立
《黑龙江大学自然科学学报》
CAS
2004
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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