对视觉领域中全景视觉的不断研究表明, 采用鱼眼镜头获取的图像序列所研究的运动目标检测准确率低, 受到噪声干扰时鲁棒性不高, 针对该问题提出一种基于全景视觉的运动目标检测改进方法。该方法首先采用五帧差分法对图像进行处理, 利用相邻5帧之间进行差分来完成前景与背景的分离, 有效地减少目标空洞问题; 然后在混合高斯模型中提高自适应学习率和更新高斯分布数量, 有效克服了检测中出现的重影现象; 最后通过形态学处理, 得到目标检测结果。实验结果表明, 改进的方法提供了比传统的全景图像运动目标检测更可靠的检测结果, 目标检测率较高。

由于非线性技术可使压电式能量采集获得较宽的振动频率和较高的输出电压, 本文基于非线性振动研究了一种压电式能量采集器。基于Duffing模型测试得到了非线性压电能量采集器的振动方程, 对其振动特性进行了仿真测试。在不同永磁体间距的条件下, 测试了非线性压电式能量采集器的开路输出电压, 结果表明, 当激振台加速度为20 m/s2时,该非线性压电式能量采集器的最大输出电压从线性系统输出时的131 V提高到208 V, 最大输出功率为43.264 mW, 主共振频率变化范围达到18 Hz。该Duffing模型的结构可以在小范围内改变非线性压电式能量采集器的共振频率, 同时提高其输出电压。