基于遗传算法的太阳影子定位模型及研究

本文以直杆为研究对象，利用二次拟合方法、遗传算法和量子遗传算法对影长数据和视频进行处理，来建立太阳影子定位模型，从而可以得出拍摄地点与日期。首先，转化视频中部分图片并提取出灰度矩阵，对其中直杆、杆影矩阵进行二值化处理；其次，根据其比例关系算出不同时刻的杆影长度，通过二次拟合求得经度的大致范围；接着，对经纬度网格化，采用启发式算法遍历所有格点；最后，将经纬度求出的影长与实际影长的相似度作为目标函数，得出地理坐标。建模时，发现启发式算法的收敛速度较慢，故运用遗传算法对经纬度全局搜索。为确定可能的拍摄日期，建立基遗传算法的太阳影子定位模型，采用二进制编码初始化种群，转化为十进制计算适应度，通过迭代得出结果。

通过视频中的信息计算出经纬和日期是目前计算机视觉领域的研究热点问题，计算经纬度和估算日期不仅自身具有重要的价值理论而且对其他的计算机视觉问题也有极其重要的启发意义。太阳影子定位技术就是通过分析视频中物体的太阳影子变化规律，确定视频拍摄的地点和日期的一种方法，因此在计算机视觉领域研究中是一种热门技术，受到很多学者的热捧。如何设计出合理简单的数学模型应用到太阳影子定位技术中，使太阳影子定位技术能够更加简易完善，在计算机视觉领域中得到更广泛的应用， 则具有不可估量的研究价值和意义。

2. 通用符号说明 基于遗传算法的太阳影子定位模型中所使用的符号释义如下： 符号 符号说明 s 直杆的影子长度 l 直杆的高度 h 太阳高度角 δ 纬度 φ 经度 N 日数 t 北京时间 3. 模型介绍及实例分析 3.1. 影子长度变化的模型建立 太阳光线照射过杆，使杆、影子与太阳光线形成一直角三角形，如图1 所示。