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在机动目标跟踪中,当前统计模型(Current Statistical model, CS)需要预先依据经验设定机动频率和加速度极限值,当预先设定的值与目标的实际运动状态不一致时,将造成较大的跟踪误差。为克服上述问题,该文首先从当前统计模型的离散状态方程中,导出了一种机动频率自适应算法,然后对张安清及巴宏欣等人提出的加速度方差自适应算法进行了改进。仿真实验表明,在综合运用上述机动频率自适应和加速度方差自适应算法的基础上,对CS 模型修改后,得到的机动目标跟踪自适应滤波算法(Mending CS based Adaptive Filtering algorithm,MAF),能够有效增强基于CS 模型的机动目标跟踪自适应滤波算法(CS based Adaptive Filtering algorithm, AF)对目标运动状态变化的自适应能力,并且在低噪声环境下,跟踪精度比AF 算法有所提高,算法收敛速度可达到AF 算法的2 倍,在强噪声环境下,目标机动阶段的跟踪精度提高近2 倍,匀速阶段的精度与AF 算法相当,算法的收敛速度可达到AF 算法的4~10 倍,因此,MAF 算法具有较强的抗干扰能力。 相似文献
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基于伪线性滤波算法和输入估计算法提出了一种对空中机动目标进行三维测向无源自适应跟踪的新算法。该算法把目标机动加速度看成是未知的输入向量附加到状态方程中,再利用状态向量扩维情况下的伪线性滤波算法对目标进行三维无源跟踪,跟踪过程中在对原来目标状态向量进行估计的同时估计目标加速度。仿真结果表明:该算法不需要对目标进行机动检测,即能够适应目标机动和非机动2种工作模式,实现对空中机动目标的自适应无源跟踪。 相似文献
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目标跟踪系统的数学模型或统计特性的不确定性,往往会导致机动目标跟踪精度降低甚至跟踪发散。在综合平方根求容积卡尔曼滤波算法和改进的Sage-Husa估计器的基础上,提出一种自适应求容积平方根卡尔曼滤波算法。该算法通过实时估计未知系统噪声,抑制由于噪声统计特性未知时变而导致的滤波误差,从而实现机动目标的自适应跟踪。仿真结果表明,在系统噪声未知时变,且与先验系统噪声存在一定差异时,自适应平方根求容积卡尔曼滤波器能有效地改进标准平方根求容积卡尔曼滤波器的跟踪精度和跟踪稳定性。 相似文献
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针对目前基于在线学习的On-line Boosting 算法用于视频目标跟踪时对于快速移动的目标,容易引起跟踪漂移的问题,提出一种将Surf算法融合于On-line Boosting的Surf-Boosting视频目标跟踪算法。该算法在原先的On-line Boosting算法的基础上增加跟踪漂移判断,对已跟踪漂移的视频帧使用Surf算法进行目标定位,将Surf定位到的目标作为正样本放到后续On-line Boosting算法中继续跟踪学习。实验结果表明,该方法能够很好地抑制原有算法的跟踪漂移问题,在跟踪过程中的正确率达到98%,实现对快速移动目标的正确跟踪,并具有很好的鲁棒性。 相似文献
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应用Kalman滤波原理,对运动目标进行跟踪,缩小目标的搜索范围,实现快速实时跟踪,使跟踪更为准确.理论分析和实验结果表明,该算法与常规的模板匹配法、直方图模板匹配法等算法相比,有效地提高了目标跟踪的速度及跟踪的准确性.该算法对运动目标进行跟踪,运行速度可提高三倍. 相似文献
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为了实现对十字靶标的自动检测与跟踪,建立了十字靶标检测跟踪模型。针对目标检测中运算量大、实时性差、目标跟踪需要人工标定视频初始帧的问题,提出了一种基于可变形部件模型(DPM)和核相关滤波器(KCF)的十字靶标检测跟踪算法。首先,提取十字样本集的梯度方向直方图(HOG)特征,采用Latent SVM分类器训练特征集,生成十字靶标物体类的DPM模型。然后,通过滑动窗口搜索匹配方法遍历待检测图片。最后,将检测到的结果作为跟踪算法的起始跟踪帧,应用KCF算法快速跟踪目标。当跟踪目标丢失时,暂时停止跟踪,利用DPM模型重新检测定位目标再进行跟踪。实验结果表明:采用DPM模型检测的平均帧率为1 fps,结合DPM和KCF算法,实时检测跟踪的平均帧率为40 fps。采用基于可变形部件模型(DPM)和核相关滤波器(KCF)的十字靶标检测跟踪算法,实现了目标的自动检测与实时跟踪,且检测速度明显高于传统算法,并且在目标漂移或丢失后自动重新定位并继续跟踪,完成十字靶标的长时间跟踪。 相似文献
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基于视频序列的运动目标追踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种对视频序列中运动目标追踪的实现算法,该算法在运动目标检测的基础上,融合了卡尔曼滤波和Meanshift算法实现对快速移动目标的追踪。卡尔曼滤波对下一帧目标可能出现的位置做出估计,Meanshift迭代算子在估计出的区域对目标精确定位。经实际验证其有效地克服了传统Meanshift算法对于快速移动物体追踪可能出现的丢失目标的问题,目标追踪效果明显提高。 相似文献
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传统的PPM(Posterior Probability Measure)视觉运动目标跟踪算法,在目标发生尺寸变化时,会因跟踪窗不能自适应地改变尺寸而导致目标跟偏甚至跟丢的现象.因此本文在深入研究PPM跟踪算法的基础上,基于PPM跟踪算法的运算特点,提出了一种能袁征被跟踪目标尺寸大小的PPM缩放指标,进而设计了跟踪窗口自适应的PPM跟踪算法,实验显示,改进后的跟踪算法能得到较好的跟踪效果.基于TMS320DM642对嵌入式视觉目标跟踪系统的结构和功能进行设计,对改进后的PPM跟踪算法进行了DSP移植,最终实现了一套嵌入式视觉目标跟踪系统. 相似文献
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Ali Shokouhi Rostami Farahnaz Mohanna Hengameh Keshavarz 《Wireless Personal Communications》2017,95(4):3585-3599
Energy consumption is one of the main challenges in wireless sensor networks. Additionally, in target tracking algorithms, it is expected to have a longer lifetime for the network, when a better prediction algorithm is employed, since it activates fewer sensors in the network. Most target tracking methods activate a large number of nodes in sensor networks. This paper proposes a new tracking algorithm reducing the number of active nodes in both positioning and tracking by predicting the target deployment area in the next time interval according to some factors including the previous location of the target, the current speed and acceleration of the target without reducing the tracking performance. The proposed algorithm activates the sensor nodes available in the target area by predicting the target position in the next time interval. The problem of target loss is also considered and solved in the proposed tracking algorithm. In the numerical analysis, the number of nodes involved in target tracking, energy consumption and the network lifetime are compared with other tracking algorithms to show superiority of the proposed algorithm. 相似文献
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为了满足某些算力受到限制的应用场景的长时跟踪需求,如以C64x+DSP为核心的嵌入式系统,提出了一种由连续跟踪环节与目标检测环节两部分构成的低时间复杂度长时跟踪算法,连续跟踪环节基于自适应更新的时空上下文算法(STC),目标检测环节使用归一化互相关匹配算法。在没有目标出视场、目标快速移动等特殊跟踪场景时,连续跟踪环节输出跟踪结果,在跟踪失败后,目标检测环节对全幅图像进行处理,只要目标出现在图像中,便可以重新锁定目标。经实验验证,目标检测环节可以在目标出现后准确检测到目标,满足了长时跟踪的要求。同时,目标检测环节在跟踪不可靠时的辅助定位也提升了连续跟踪环节的鲁棒性,使用OTB2013数据集测试,本算法的精确度较STC算法提升了4.95%。 相似文献
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Meanshift算法在对快速运动的目标进行跟踪时容易丢失目标,并且在目标被遮挡时,也容易造成跟踪失败,跟踪的过程中跟踪框不能随着运动目标的大小变化而变化.提出一种基于Meanshift运动目标跟踪算法的改进算法.该算法基本思想是采用改进的三帧差分法对运动目标区域进行提取,求得跟踪框轮廓,同时用Meanshift算法对运动目标进行跟踪,获得目标最大概率区域,将该区域中心作为跟踪框的中心.跟踪过程中通过巴氏系数判断是否目标被遮挡,若被遮挡则调用Kalman滤波进行预测跟踪.实验结果表明,该算法能够快速、准确地跟踪目标. 相似文献