激发态粒子是化学反应过程的天然示踪剂, 当前激发态粒子研究主要都是在一维简单火焰下进行。 为了考察复杂情况下激发态分布对化学反应热的定量表征规律, 进行了甲烷/空气同轴射流扩散火焰的试验, 开展了甲烷/空气详细燃烧机理与激发态燃烧机理的同轴射流预混火焰和扩散火焰的数值模拟, 分析了OH*和CH*的分布特性, 研究了激发态对反应热的表征关系。 结果表明: 通过试验ICCD相机和相应滤光片获取的OH*和CH*的化学发光图像和数值模拟中OH*和CH*摩尔分数分布的模拟结果吻合, OH*分布主要分为三个燃烧区域, CH*分布主要为两个燃烧区域。 扩散火焰中OH*和CH*分布呈现单峰, 反应热呈现双峰现象, 反应热与激发态变化趋势相似, 达到第一峰值后激发态逐渐减小为零, 而反应热达到第一峰值后先降低再缓慢上升到第二峰值, 最后减小至零。 扩散火焰中沿轴向方向, 当C2H+O=CH*+CO(R12)反应速率达到峰值时, 反应热达到第一波峰; H+O+M=OH*+M(R2)反应速率达到峰值时, 反应热达到第二波峰。 预混火焰中随着局部当量比的增加, OH*和CH*的摩尔分数明显增大, 分布区域更广; 反应热和激发态粒子OH*和CH*的分布趋势一样, 在激发态粒子OH*和CH*质量分数增大时, 反应热也增大, 当激发态粒子OH*和CH*的质量分数达到峰值的时候, 反应热也达到峰值; 沿轴向方向, OH*和CH*的四个生成反应速率的峰值都在同一位置, 反应热也达到最大值, CH+O2=OH*+CO(R1)和C2H+O=CH*+CO(R12)反应速率相比H+O+M=OH*+M(R2)和C2H+O2=CH*+CO2(R11)反应速率更快。

为解决单一特征目标跟踪鲁棒性较差的问题, 提出一种基于颜色和空间信息的多特征融合目标跟踪算法。采用一种自适应划分颜色区间的方法提取目标颜色特征, 利用空间直方图提取目标颜色的空间分布信息。在粒子滤波框架下将自适应颜色直方图和空间直方图相结合, 在特征融合中引入特征不确定性度量方法, 自适应调整不同特征对跟踪结果的贡献, 提高算法的鲁棒性。仿真实验结果表明, 该跟踪算法平均位置最小误差值仅6.967 像素, 而单一特征跟踪算法以及传统融合算法的跟踪误差达192.576 像素和199.464像素。说明本文算法在跟踪准确性上优于单一特征跟踪算法及传统融合算法, 具有更好的跟踪精度和更高的鲁棒性。

针对仅用单一颜色特征导致跟踪算法鲁棒性不高的问题，提出了一种改进的多特征融合目标跟踪算法。为了获得准确的目标颜色模型，提出了一种自适应选取目标颜色直方图的方法，同时利用LBP算子建立目标纹理特征模型，增强对目标的表征能力。在特征融合中引入特征不确定性度量方法，自适应调整不同特征对跟踪结果的贡献，有效地提高了传统粒子滤波算法的鲁棒性。实验结果表明，融合后的算法比传统的加性融合与乘性融合算法有更强的鲁棒性，能实现复杂场景下的目标跟踪，有效地描述目标。