序列图像中目标的分割与跟踪

本文主要研究序列图像中目标自适应跟踪方法.文章首先分析比较了目前国内外常用的分割方法的优缺点,然后提出了一种可以实现快速跟踪的算法.该方法利用序列连续图像的帧间相关性和差异性检测目标,把目标历史运动信息经过预测滤波后的结果和差值的序列图像信息进行比较,以达到快速跟踪的目的.     

二自由度云台的机器视觉控制

本文建立了基于机器视觉反馈的云台控制模型,并通过相邻帧间的目标位置预测来简化搜索算法,实现快速高效的视觉云台对运动目标的连续跟踪.在制定系统空间转角输入量的控制策略中,简化了控制模型并对产生的偏差量进行了分析.结果表明,简化后的控制算法能够实现快速反馈和像面调整,在25帧/秒时实现对运动目标稳健跟踪,且跟踪精度高于传统算法;在目标速度2 m/s、相机60帧/秒时,改进算法实现了对运动目标的连续跟踪.同时提出了立体视觉系统模型及其在云台控制中的应用,通过像面坐标获取空间位置信息以规避目标跟丢现象.     

一种特征点跟踪的运动目标检测

提出一种基于特征点跟踪的运动目标分割算法。在角点跟踪过程中,8等分匹配点邻域,构造方向子邻域提高匹配精度;提出一种新的聚类准则抽取最优特征子集估计运动参数;结合统计方法消除残差噪声;采用时域滤波滤除孤立区域检测出运动目标。对200帧可见光视频序列和100帧红外图像序列中运动汽车进行检测分割实验,检出率分别达到96%和94%。     

一种视频图像序列中运动对象的分割与跟踪算法

本文提出了一种视频图像序列中运动对象的分割与跟踪算法。该算法通过Canny算子检测出差帧图像的边缘信息，并结合当前帧与背景帧的边缘图像，提取出运动对象。在后续帧中通过建立前帧感兴趣运动对象与当前帧中各运动对象的帧间向量来跟踪当前帧中感兴趣的视频对象。实验结果表明，该算法可行，而且由于该算法简单、计算复杂度小，能很好地满足实时监控系统中对感兴趣运动对象的提取与跟踪。     

精密光电跟踪转台的设计与伺服控制

以某型号电视制导导引头为背景，针对载体上光电跟踪系统的特点，设计研制了一种新型四轴精密光电跟踪转台。在介绍转台主要性能指标的基础上，从系统机械谐振、结构建模、元部件选型计算方面进行了详细分析和设计，给出了基于高速DSP控制器和数字滤波的复合闭环伺服控制策略和实现方案。实验测试结果达到预先制定的设计指标和精度要求，表明了系统设计方案的实用性和有效性。所设计转台能够在实验室条件下模拟弹、箭制导导引头和机载光电成像跟踪系统等的动力学特性和各种运动姿态，为实际系统的研制和改进提供重要参考依据和实验数据。     

基于改进梯度向量流形变模型的动目标检测方法

针对现有图像序列动目标检测技术抗噪声能力较差、跟踪性能鲁棒性不强的不足,提出了一种改进的梯度向量流形变模型算法,该算法构造了新的梯度向量场,利用图像灰度梯度信息、帧间运动信息以及邻域灰度信息相结合进行梯度向量场计算.仿真试验结果表明,该方法较好地克服了图像序列中随机噪声的影响,计算出的梯度向量场基本没有干扰区域,同传统向量场相比较,有效地提高了算法的抗噪能力和跟踪结果的准确性,可更好地实现图像序列的动目标检测.     

三级管道流水线算法实现红外点目标跟踪

针对海空复杂背景下舰载光电跟踪仪的红外点目标检测跟踪问题,本文研究了一种基于三级流水管道的点目标轨迹检测与跟踪算法.该算法针对由光电跟踪仪实际拍摄的红外图像的二值分割图,利用第一、二级流水管道,完成对二值图像的二阶相关,实现更为有效的滤波除噪.利用第三级基于"或运算"的目标检测管道搜索目标点和进行目标点的准确定位,从而实现了从序列图像中可靠检测和跟踪点目标的目的.本文采用舰载光电跟踪仪实拍的红外图像,进行了实际的工程验证.结果说明,工程验证的结果与实验仿真结果相吻合,算法是可行的.     

快速背景重建的在线运动目标检测

为了能快速地从视频图像序列中创建可靠的背景图像,进而提取运动目标,文中提出了一种基于反馈信息的运动目标检测算法.首先提出了基于相邻帧信息和背景估计信息相融合的背景重建算法,保证了在视频场景改变时仍能迅速捕捉背景;还提出了基于一种在线Otsu法的运动目标检测,将相邻帧运动目标信息反馈到目标提取算法中,弥补传统Otsu法的不足;最后提出了对光线变化具有一定鲁棒性的背景估计算法.实验表明,该方法的重建速度快,准确率高,能满足实时检测的需要.     

摄像机旋转运动下的快速目标检测算法

论文提出了一种摄像机旋转运动下的快速目标检测算法。首先为图像的全局运动建立旋转参数模型,然后基于运动预测在相邻帧之间建立SIFT特征点对,利用RANSAC去除外点的影响,结合最小二乘法求解全局运动参数进行运动补偿,基于残差图像的更新策略实时更新特征点集,以适应背景的变化,最后使用帧差法获得运动目标。该算法不仅保持了SIFT本身的优越性能,而且极大地提高了检测速度。实验结果表明该算法可以实时准确的检测出运动目标。     

精密光电跟踪转台框架的静动态特性分析

针对某型精密光电跟踪系统的工作特点,设计了光电跟踪转台的机械结构,在建立其三维模型的基础上,利用有限元分析软件ANSYS对主要承受载荷的转台框架结构进行了静态特性和动态特性分析.静力分析结果表明,该转台框架满足强度和刚度的要求,能保证转台的精度;同时,其模态分析表明,该转台具有很好的动态特性,不会发生共振.分析结果验证了光电跟踪转台机械结构设计的合理性,也为光电跟踪转台的优化设计提供了重要依据.     

实时动态场景生成

利用三维建模软件对目标和光电跟踪测量系统等实物建立三维模型,把捕获系统实时获取的目标状态信息和光电跟踪测量系统运行信息通过网络实时传送给场景生成计算机,场景生成计算机利用这些数据信息驱动三维模型,从而实时模拟目标与光电跟踪测量系统的运行状态。该系统可为指挥控制人员的决策提供更直观、简便的帮助。     

光电跟踪的非线性卡尔曼滤波算法

为得到最小方差意义下的光电跟踪目标的最优状态估计,提出将部分状态卡尔曼滤波和非线性系统的一阶线性化思想相结合,构成一种适用于非线性光电跟踪目标的卡尔曼滤波算法,并总结出详细算法结构.同时将此方法应用到非线性测量光电跟踪系统中,并与扩展卡尔曼滤波和U卡尔曼滤波进行性能对比.仿真实验结果证明,将部分状态卡尔曼滤波和非线性系统的一阶线性化思想相结合是有效可行的,而且其性能明显优于扩展卡尔曼滤波和U卡尔曼滤波.     

金属橡胶减振器在机载光电吊舱复合减振系统中的应用

为减小载机角振动对光电吊舱成像质量的影响,应用金属橡胶作为隔振元件研制出两种能限制一定自由度的小型金属橡胶减振器,分别嵌入光电吊舱内、外框架减振系统中设计了两级减振系统,从原理上实现了3个方向无角位移隔振。依据振动理论获取了两种减振器轴向、径向刚度和阻尼比等参数并采取特殊工艺制备了金属橡胶减振器。应用ADAMS/Vibration模块对光电吊舱减振系统进行了仿真分析,分析结果显示光电吊舱减振系统固有频率为17Hz左右,角振动幅值最大值为0.0011,并且当频率大于25Hz时,角振动幅值趋近于零,分析结果表明该减振系统对25Hz以上的角振动可以起到很好的抑制作用。最后通过振动试验验证了仿真结果的正确性,与实际测量结果相比,仿真计算结果误差不超过10%,说明光电吊舱减振设计是成功的。金属橡胶减振器在光电吊舱上的成功应用对于光电吊舱振动隔离技术有着重要的意义。     

方位角准确预测法在光电跟踪中的应用研究

本文通过基于卡尔曼滤波和一步预测理论建立适当的数学模型，提出了一种应用于舰载光电跟踪设备的拟线性目标方位预测算法，并对不同的运动目标的进行了仿真计算。结果表明该方法有较高的精度，能预测出光电跟踪设备在丢失目标情况下的目标航迹，可满足其在炮振丢失目标情况下的预测要求。     

欠采样噪声分析与光电一体化设计

欠采样噪声产生分布于整个画面的附加像,给目标识别等应用带来困难。基于信息理论,建立了欠采样噪声的应用分析模型,提出了采样成像系统光电一体化设计方法。通过仿真试验,得出欠采样噪声与光学成像系统参数的关系。理论分析和仿真证明,根据系统互信息量选择光、电系统参数,可以减小欠采样噪声,提高图像质量。     

吊仓双视场CCD电视跟踪测量系统研究

为减少或避开地球表面稠密大气层对可见光、红外辐射背景以及减少地面杂电波的严重干扰，从空中直接摄取与精密跟踪测量动态目标的光辐射及电波特性具有十分重要意义。国外机载，弹工及星载等先进测量手段皆采取了避开大气层的测量模式，本文设计了一种适用于飞机吊仓使用的ＴＶ跟踪测量系统，特别是从地面上直接遥控空中机载ＴＶ测量设备，采用双镜头双视场共用一个ＣＣＤ接收器件进行二档大变双视场自动变焦技术以便能获取高清晰度     

数字化光电跟踪伺服系统定位极限环的抑制

数字光电跟踪系统定位时将产生自振荡,在相平面下可描述为极限环。自振荡对定位精度影响较大,因此必须对其进行抑制。针对实际的数字光电跟踪伺服系统,提出一种描述方法,即用等效间隙非线性来描述其定位时非线性特性,且该间隙主要由光电传感器的滞后效应和伺服系统的摩擦死区引起。理论分析表明,双极PWM功率放大器的零点振颤特性可以抑制伺服系统的定位极限环。实验也证明,通过软件补偿以及PWM驱动模式设计来改善光电跟踪系统定位精度是可行的,定位精度由1.77提高到了22.23,大大抑制了定位非线性特性。     

光电跟踪系统非线性新息自适应卡尔曼滤波算法

为解决非线性部分状态卡尔曼滤波算法中由于线性化误差所导致的滤波精度下降问题,提出采用UT变换方法计算系统状态误差方差,及基于新息自适应调整系统噪声方差,进而构成一种新的非线性自适应部分状态卡尔曼滤波算法,并总结出详细算法结构.同时,将此方法应用到非线性测量光电跟踪系统中,并与U卡尔曼滤波和非线性部分状态卡尔曼滤波进行性...     

基于YOLOv3检测和特征点匹配的多目标跟踪算法

针对传统多目标跟踪算法中行人检测速度慢、易受光照变化、行人快速移动及部分遮挡因素的影响造成行人目标跟踪性能差等问题, 提出一种根据经典的Tracking-by-Detection 模式,采用深度学习YOLOv3算法检测行人目标,然后利用FAST角点检测算法与BRISK特征点描述算法对相邻帧间的行人目标进行特征点匹配,实现多目标行人跟踪的算法。实验结果表明行人目标在背光、快速移动、部分遮挡等复杂环境下均获得了良好的连续跟踪效果,平均精度达到87.7%,速度达到35帧/s。     

Vision-based weld seam tracking in gas metal arc welding

A low-cost visual sensing system is developed to realize weld seam tracking in gas metal arc welding (GMAW). The system consists of a commercial CCD camera, narrow-band composite filter lens, an image capturing card, an industrial computer, a welding control unit, a GMAW power source, and a worktable. Images of root gap and its vicinity are captured in the GMAW welding process by the system. The captured images are processed by an algorithm on the basis of the analysis of gray characteristics of the root gap to get the offsetting information between torch and root gap centerline. The offsetting information is then used to realize weld seam tracking in the GMAW process. Welding seam tracking experiment is conducted by a simple proportional (P) controller. The results show that tracking error is basically less than ± 0.5 mm.