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針對(duì)目標(biāo)跟蹤過(guò)程中發(fā)生遮擋時(shí)跟蹤出現(xiàn)偏差的情況，在傳統(tǒng)MeanShift跟蹤算法的基礎(chǔ)上引入極限學(xué)習(xí)機(jī)（extreme learning machine，ELM），提出了基于ELM與Mean Shift的目標(biāo)跟蹤算法。該算法根據(jù)過(guò)去3個(gè)時(shí)刻的目標(biāo)位置信息。利用ELM預(yù)測(cè)出目標(biāo)當(dāng)前可能位置，代替目標(biāo)前一時(shí)刻位置作為Mean Shift迭代起始點(diǎn)，并在鄰域范圍內(nèi)進(jìn)行迭代，得到目標(biāo)的真實(shí)位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有的改進(jìn)算法相比，新算法減少了迭代次數(shù)和運(yùn)算時(shí)間，同時(shí)在遮擋情況下能夠準(zhǔn)確定位目標(biāo)位置并進(jìn)行跟蹤，提高了跟蹤系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和魯棒性。
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對(duì)三種曲線預(yù)測(cè)模型進(jìn)行介紹,建立求解模型。依據(jù)天津地區(qū)PHC管樁靜載荷試驗(yàn)數(shù)據(jù),利用GRG優(yōu)化程序求解模型參數(shù),計(jì)算PHC管樁豎向極限承載力預(yù)測(cè)值。通過(guò)對(duì)三種曲線模型的預(yù)測(cè)精度進(jìn)行對(duì)比分析,證明Usher曲線模型預(yù)測(cè)結(jié)果更為安全、可靠。
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