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一种新的红外与可见光图像融合与跟踪方法 总被引:11,自引:1,他引:10
多传感器图像融合技术在目标检测与跟踪领域中有广泛应用。提出了一种红外与可见光图像的新颖的特征级融合与运动目标跟踪方法。将目标轮廓用动态轮廓线表示,在目标跟踪过程中对于两类模式图像中的目标轮廓控制点向量,利用 B 样条形状空间模型将目标轮廓的特征级融合转换为控制点向量差的 L2 范数平方极小化。这种方法不需要图像配准,降低了融合的计算复杂度。同时,使用了自适应 Kalman 滤波技术,提高了动态轮廓线特征搜索的准确性。对比跟踪实验表明,融合后可见光图像的平均跟踪误差减小了 56.96%。 相似文献
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机载光电跟踪系统连续帧图像快速识别定位 总被引:3,自引:0,他引:3
针对机载光电跟踪系统连续帧图像快速识别、准确定位的要求,本文在深入分析连续图像序列特性和机载光电跟踪系统特点的基础上,结合精密转台的运动变化信息,提出了基于转角信息的连续帧图像处理算法.该方法根据精密转台的转角变化信息,采用连续的图像序列进行多帧间差值运算以获得目标残差图,残差图之间相乘.除去大部分随机噪声点,结合中值滤波和自适应渡门跟踪算法,大大的减小了运算量,实现了运动目标的快速跟踪定位.通过对目标实测图像序列的试验,结果表明,该算法具有快速、稳定等优点,能满足机载光电跟踪系统实时图像跟踪的要求. 相似文献
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提出了一种用于GPS位置估计的模糊自适应强跟踪UKF(FAST-UKF)滤波算法.该算法采用强跟踪的自适应算法用以解决传统UKF算法容易受初始值和模型误差影响的问题;同时采用模糊逻辑系统解决强跟踪算法的参数估计问题,通过模糊逻辑系统实时监测滤波器的工作状况,实时对强跟踪算法的参数进行估计和调整,确保滤波器正常工作.仿真定位结果表明,模糊自适应强跟踪UKF算法相比UKF算法、传统的自适应UKF算法和强跟踪UKF算法更能够及时地适应载体运动规律变化,同时定位性能也有所提高. 相似文献
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三级管道流水线算法实现红外点目标跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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Robust adaptive numerical compensation for friction and forceripple in permanent-magnet linear motors 总被引:2,自引:0,他引:2
This paper describes a robust adaptive compensation method for friction and force ripple present in the dynamics of permanent-magnet linear motors. The method is used in ultraprecise positioning applications. The compensation algorithm consists of a PID component and an adaptive component for estimating friction and force ripple. The adaptive component is continuously refined on the basis of just prevailing input and output signals. Computer simulations and real-time experimental results verify the effectiveness of the proposed scheme for high-precision motion trajectory tracking 相似文献
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改进的EKF算法在目标跟踪中的运用 总被引:5,自引:3,他引:2
过程噪声和测量噪声影响Kalman滤波的性能,通常很难得到它们准确的值。提出观测噪声和过程噪声实时估计的自适应算法。该算法可以用在非线性和机动目标跟踪问题中,不必预先知道准确的噪声方差。重新估测观测噪声方差矩阵,可以较好地消除由观测噪声带来的误差;建立一个简单的线性Kalman滤波器对过程噪声进行实时估计,这对于机动目标来说是必要的,因为原有的过程噪声将受到加速度影响,不能包含全部的信息。实验表明,该算法保证EKF稳定性,提高了跟踪性能。模拟实验300次后,X,Y方向位置均方误差分别为7.8099,9.6838。 相似文献
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基于高斯粒子滤波的当前统计模型跟踪算法 总被引:1,自引:3,他引:1
对于非线性系统估计问题,高斯粒子滤波器可以获得近似最优解,与粒子滤波器相比其优点是不需要重采样步骤和不存在粒子退化现象.采用高斯粒子滤波代替当前模型自适应跟踪算法中的卡尔曼滤波,将高斯粒子滤波与当前统计模型的优点相结合,提出了一种新的当前统计模型自适应跟踪算法,用于非线性非高斯系统的机动目标跟踪.MonteCarlo仿真表明,该算法跟踪精度优于标准的交互多模型算法和当前统计模型自适应跟踪算法,实时性好于交互多模型粒子滤波算法. 相似文献
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高帧频大视场多目标实时检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高帧频大视场电视跟踪系统中多目标检测的实际需要研究了一种简单的目标检测方法──自适应邻域均值门限检测方法;通过分析,证明该方法能够在信噪比较低和背景干扰较强的情况下对全视场中多个弱小目标进行实时检测,并建立了该算法的实时处理系统;结果表明该方法是完全可行的。 相似文献
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基于多机器人自组织协作的多目标跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于局部区域内的机器人和目标密度的多机器人分布式控制算法。运用这种算法,多机器人在跟踪多目标过程中,每个机器人能在每次调整速度和方向之前,根据最新的通讯信息和感知信息,计算通讯范围内相邻机器人和感知范围内移动目标的数量及位置坐标,然后按照所受人工势场(APF)力的合力决定下一次移动的新位置坐标,这个合力乘以一个基于机器人和目标密度的可变加权系数,以适应不同状态,然后按照动力学和运动学方程计算速度及方向。通过仿真实验对该算法进行了验证,实验结果表明,多机器人可以根据多目标的移动进行自主协作跟踪观测,算法的性能优于无可变加权系数的APF法和静态感知节点(SN)法。此方法对于实时监测和目标跟踪具有实际应用意义。 相似文献
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多传感器模糊融合跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对集中式融合结构跟踪系统,利用随机逼近算法分析了权值的最优分配原则,提出了一种基于模糊推理的多传感器融合跟踪算法。该算法采用协方差匹配技术,依据滤波新息,动态调整测量噪声方差,使融合系统的均方误差始终最小。同时利用双滤波器结构,根据系统方差,实现滤波器间的动态切换,提出了基于模糊推理的并行双Unscented卡尔曼滤波自适应跟踪算法,增强当前统计模型对弱机动目标的适应能力。针对机动和非机动飞行航路进行了算法仿真,结果表明,在时变测量噪声条件下,采用模糊融合跟踪算法前后的速度均方根误差分别为45.7m/s和36.2m/s, 18.7m/s和9.6m/s,提高了多传感器系统的稳健性和跟踪精度。 相似文献