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在自主式移动机器人对运动目标进行跟踪时,视觉系统主要完成目标的识别与跟踪,提高目标识别与跟踪的实时性和准确性是保证机器人跟踪顺利进行的关键。针对此提出了一种基于颜色色度Hs的向量判定算法,并运用这种算法结合动态窗口和螺旋扫描等技术,有效地提高了目标识别与跟踪的实时性和准确性。 相似文献
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主要对创新实验室二维视觉跟踪转台的算法进行改进。传统的算法只能实现在白色背景下对黑色目标的识别与跟踪,为实现对不同目标复杂背景的跟踪,针对跟踪系统设备和系统指标要求,确定了图像预处理、图像分割、形心跟踪等算法。针对目标的特点,根据识别的目标用形心跟踪算法进行跟踪。文中所有控制程序都基于LabVIEW,在MFC框架下用C++编写图像处理程序。结果表明,在LabVIEW平台下的识别跟踪过程中,二维转台最终实现良好的控制,使整个系统快速、准确的跟踪运动的特征物体,完成了二维目标视觉检测与跟踪的目的。 相似文献
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建立图象目标识别模型,用形状、灰度和运动特征描述图象目标。基于目标建模,把目标识别、门限及目标图形区域步级检测、虚漏警调节和目标空域条件有机地结合起来,给出牵引式跟踪系统中图象目标识别图形的自适应步级检测算法。该算法用于检测具有识别特征的图象目标图形,并成功地应用到实际的实时跟踪系统中的图象目标识别和跟踪。对实际图象的处理结果和在实时跟踪系统中的实验说明本文研究的技术的有效性和适用性。 相似文献
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近年来民用无人机领域发展迅猛,导致无人机“黑飞”事件频出,给国家安全及社会稳定带来了不小的挑战,迫切需要发展反无人机技术。对此,提出一种跟随式定向干扰方案,设计了一套基于视觉的无人机入侵检测与自动跟踪拦截系统。采用HOG+非线性SVM方案来识别无人机,加入ViBe运动目标检测算法来提高识别速度,并通过KCF算法实现无人机目标跟踪。设计制作无人机拦截系统的硬件设备主要包括跟踪伺服系统、底座和托盘等。实验表明,该系统的识别准确率达到90.54%,识别速度为20.56 fps,拦截平台能够在0.5 s内实现对目标无人机的瞄准,跟踪效果良好。在搭建的实物平台上进行系统测试,结果表明,该系统可实现对入侵无人机的运动检测、识别、跟踪与干扰,且识别准确率高,实时性好,能够对入侵的无人机进行自动拦截。 相似文献
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运动目标的正确检测影响着运动目标能否被正确跟踪与分类,因此成为视频监控系统研究中的一项重要课题。文中对运动目标检测算法进行研究,实现对铁路沿线前方目标的有效识别,针对得到的视频序列,通过混合高斯模型进行背景建模,并与混合差分算法结合实现前景的提取与检测。通过与混合差法相比较,其仿真结果表明,该算法具有一定的可行性。 相似文献
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目标跟踪理论在国防、商用等领域都具有重要价值,并且是实现智能交通系统的基础。针对智能交通系统中需要对特定的运动目标进行跟踪和监测的要求,利用卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪并对其下一时间的运动位置、运动方向、速度等信息进行预先估算以达到及时监测的目的。通过分别对机动目标和非机动目标的仿真试验,得出了卡尔曼滤波算法可以对运动的目标实现实时跟踪,且非机动目标的跟踪效果要优于机动目标的结论。 相似文献
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机载预警雷达采用脉冲多普勒体制,具有良好的低空探测性能,但其存在不可忽略的多普勒盲区问题。在目标跟踪的过程中,该盲区容易造成目标中断和重起批。针对多普勒盲区条件下的目标连续跟踪问题,文中提出了一种基于多普勒预测的扩展卡尔曼滤波算法(Doppler Prediction EKF,DP-EKF),该方法将多普勒盲区的先验信息并入到扩展卡尔曼滤波算法中,通过状态预测判断目标在未来时刻是否落入多普勒盲区,从而自适应地调整跟踪滤波规则,解决多普勒盲区条件下目标连续跟踪问题。仿真结果表明,该算法对于运动模型已知的航迹不连续目标具有较好的跟踪效果,能够维持其航迹的连续性。 相似文献
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针对TLD算法的特征点无法有效表述目标问题,提出了一种基于角点增强改进的TLD目标跟踪算法。改进算法在跟踪模块加入了对目标表述能力更强,具有光照不敏感性和旋转不变性的Shi-Tomas角点作为跟踪特征点。跟踪器运行时,在角点经光流法跟踪和双向误差检测后,利用剩余的稳定角点定位目标窗口。对照结果表明,改进算法在面对目标抖动和形变时可以稳定跟踪;有效抑制因跟踪平滑点造成的漂移现象;提高了跟踪的稳定性。针对TLD算法跟踪过程中因在线模板积累造成的计算量持续增大、实时性持续降低的问题,提出了一种依据相似度中值的模板判断删除机制。该删除机制在模板积累到设定阈值时运行,根据模板与当前目标的相似度,删除不再具备代表性的模板;调整模板空间并更新模板数目。实验表明,该删除机制在应对模板更新快、持续时间长的跟踪情景时有效降低算法计算量,实时性可提高约20%。 相似文献
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多基雷达系统(MSRS)可以大大提高目标定位性能,然而由于各个雷达站信噪比的差异,通常存在一些雷达站尚未建立目标航迹,从而不能最大程度地提高目标定位精度。因此,如何利用其它雷达站提供的目标跟踪信息,提高尚未建立目标航迹的雷达站的探测性能是一个值得研究的问题。为此,该文提出一种基于跟踪信息的航迹起始算法。首先将已经跟踪到目标的雷达站提供的目标跟踪信息,送至尚未建立目标航迹的雷达站;然后利用目标跟踪信息和目标运动模型,建立目标预测波门;最终在虚假航迹起始概率恒定的条件下,调整预测波门内的检测门限,完成目标检测和航迹起始过程。仿真实验表明,该算法可以大大提高目标检测概率和目标航迹起始概率。 相似文献
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基于航迹隶属度的分布式系统数据融合算法 总被引:3,自引:0,他引:3
航迹关联与航迹融合是分布式目标跟踪系统数据融合的关键.本文研究了基于航迹隶属度的数据融合算法.综合各传感器航迹估计形成的目标运动状态特征向量与传感器分辨率,根据模糊聚类算法建立各观测时刻航迹隶属度矩阵与系统航迹关联决策矩阵,解决融合中心航迹关联问题.根据加权融合算法思想,结合各观测时刻航迹隶属度矩阵,实时、动态分配航迹号集合中各局部航迹权值,解决目标航迹融合问题.蒙特卡罗仿真表明,算法航迹关联效果明显优于加权航迹关联算法,并得到与简单航迹融合算法一致的目标融合航迹. 相似文献