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一种新的机动目标跟踪的多模型算法 总被引:5,自引:1,他引:4
设计了一种仅仅使用两个模型实现对机动目标精确跟踪的多模型算法,采用了含有法向和切向加速度的加速度均值自适应的当前统计模型和扩展后的常速模型进行交互。该算法不受目标转弯率大小和变化的限制,对目标运动模式的未知参数变化的适应性较强。仿真结果表明,该算法对目标的跟踪精度明显优于传统的使用3个以上模型交互的IMM-CV/CT算法。由于本算法能够估计出目标的法向和切向加速度,进行适当的模型集设计后,可以实现对复杂、快速机动目标的全过程跟踪,具有可扩展性的应用前景。 相似文献
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基于模型调整的自适应交互多模型算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对交互多模型算法的技术特点,利用量测中所包含的当前信息对目标模型集的自适应调整并对调整后的模型概率进行估计,实现了模型集的自适应交互多模型算法。介绍了这种算法的设计步骤和仿真方法。仿真结果表明了该算法比标准IMM算法具有更高精度的跟踪性能。 相似文献
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针对广播式自动相关监视(ADS-B)航迹跟踪精度低以及目标跟踪模型与目标运动模型匹配效率低的问题,结合自适应算法对经典交互多模型(IMM)算法的运动模型集进行改进。将经典交互模型(IMM)运动模型集中的匀加速运动(CA)模型,改进为"当前"统计模型(CS)和修正转弯(MCT)模型。利用改进的模型集对目标当前位置、速度和加速度进行滤波估计。并对模型转移概率进行修正,提高IMM算法的自适应能力,实现快速目标跟踪。利用模拟航迹数据及实际设备接收的实测数据对算法进行验证。结果表明:运动模型集改进后的IMM算法滤波结果优于经典IMM算法,跟踪结果稳定,改进的算法可适应复杂的目标航迹实时跟踪。 相似文献
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在机动目标跟踪中,针对交互式多模型算法使用固定模型集和固定转移概率矩阵导致跟踪精度下降的问题,提出模型参数自适应更新的低复杂度ATPM-VSIMM算法。所提算法根据系统新息变化情况来判断目标是否出现机动,从而调整模型集的状态噪声,实现模型集的自适应更新;然后,根据模型后验概率变化情况和模型间的相互切换关系,准确地计算出转移概率矩阵,从而提高系统运动模型和目标运动轨迹的匹配程度,保证跟踪系统具有滤波精度高和响应速度快的优点。从模型后验概率初值、转移概率矩阵初值和状态噪声三方面验证了所提算法的有效性。仿真结果表明,ATPM-VSIMM算法的空间位置跟踪精度比现有算法提高了8%左右。 相似文献
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针对标准的交互式多模型算法(Interacting Multiple Model,IMM)存在模型集设计困难和采用固定转移概率矩阵导致模型切换缓慢、跟踪精度下降的不足,提出一种自适应转移概率IMM算法.首先,提出了一种新的模型集设计方法,将强跟踪修正输入估计(Strong Tracking Modified Input Estimation,STMIE)模型和匀速运动(Constant Velocity,CV)模型作为IMM算法的模型集,利用STMIE算法对高机动目标的跟踪能力以及CV模型对非机动目标跟踪的高精度,实现对目标的全面自适应跟踪.其次,提出一种依据模型似然函数值对Markov转移概率进行实时修正的方法,增强匹配模型的作用,削弱不匹配模型的影响.仿真结果表明,依据模型似然函数修正转移概率的方法使IMM算法的模型切换速度和跟踪精度都得到提高,提出的IMM-STMIECV算法的跟踪精度高于IMM-CVCA、IMM-CVCACT以及IMM-CVCS算法. 相似文献
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为了对室内运行的AGV定位跟踪,本文提出一种基于超宽带定位的AGV定位跟踪算法。首先针对3基站TDOA定位方法存在基站附近及其遮挡区域定位错误概率高的问题,本文算法利用目标运动信息辅助降低定位错误概率;其次针对室内环境制约造成机动AGV的跟踪困难问题,本文算法首先对室内环境信息进行描述,采用目标预测位置到障碍物区域的张角作为辅助信息对多模型跟踪算法中模型集进行更新,最后进行状态估计。本文算法将运动先验信息引入到定位方法中,具有定位准确概率高的优点;将环境先验信息引入到跟踪算法,具有错误估计概率低的优点。通过仿真实验证明,本文算法具有较低的跟踪错误概率和较高的定位正确概率,能够有效实现3基站条件下室内运动AGV的定位和跟踪。 相似文献
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基于粒子滤波的空-地目标跟踪算法 总被引:4,自引:4,他引:0
针对空-地目标跟踪中目标大幅度变速运动而引 起的跟踪失败问题,基于Kristan等人提出的双步(TS)动态模型框架,对空-地目标跟 踪中目标运动特点进行分析与建模,改进TS模型中 的保守模型以适应加速运动,提出适于描述大幅度变速运动的加速度双步(TSA)动态模型作 为粒子滤波(PF)跟踪算法的动态模 型,实现对粒子状态的精确预测,进而达到使用较少粒子即可对目标鲁棒跟踪的目的。对空 -地目标跟踪的测试视频进行测 试,结果表明,本文算法可对大幅度变速运动目标稳定跟踪,正确跟踪率为92%,对目标 尺寸约为25pixel×30pixel时的处理帧率为29frame/s。本文算法具有较好的鲁棒性与实时性。 相似文献
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针对嵌入式平台往往算力受限的应用背景,提出了一种低时间复杂度的、适用于复杂场景的目标跟踪算法CTSTC算法。算法由自适应更新的时空上下文目标跟踪环节和自适应更新的压缩感知目标辅助定位环节两部分构成,当时空上下文跟踪结果不可靠时,启动压缩感知目标辅助定位环节,如果辅助定位后的结果可靠,则采用辅助定位结果校正时空上下文跟踪环节。算法运行速度与时空上下文算法(STC)接近,I5CPU下测试可达每秒1 577帧,远高于其他常用算法,是一种运算速度极高的目标跟踪算法,但算法在复杂环境下的鲁棒性却有所提升。使用OTB2013数据集进行测试,较STC算法,CTSTC精度提升12.8%,成功率提升27.5%。算法在以DM6437为核心的小型目标跟踪系统上进行测试,可以实现实时稳定跟踪。 相似文献
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针对视觉跟踪中目标表观变化、局部遮挡、背景干扰等问题,该文提出一种基于快速傅里叶变换的局部分块视觉跟踪算法。通过建立目标分块核岭回归模型并构建循环结构矩阵进行分块穷搜索来提高跟踪精度,利用快速傅里叶变换将时域运算变换到频域运算提高跟踪效率。首先,在包含目标的初始跟踪区域建立目标分块核岭回归模型;然后,提出通过构造循环结构矩阵进行分块穷搜索,并构建目标分块在相邻帧位置关系模型;最后,利用位置关系模型精确估计目标位置并进行分块模型更新。实验结果表明,该文算法不仅对目标表观变化、局部遮挡以及背景干扰等问题的适应能力有所增强,而且跟踪实时性较好。 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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基于颜色分布的连续自适应均值移动(CAMShift)人脸跟踪算法简单、易于实现,被广泛应用于实时跟踪。但因其采用肤色模型作为跟踪模式,所以当目标处于类肤色背景区域时,跟踪窗口极易错误收敛到背景区域从而导致跟踪失败。为此,本文提出一种具有自适应LBP前置滤波的CAMShift跟踪算法。首先训练一个能检测人脸基本特征的级联MB-LBP节点分类器。当跟踪窗口进入类肤色干扰区时,系统自适应地把该分类器接入作为CAMShift跟踪算法的前置滤波器,以排除背景中的类肤色干扰,提高算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法既能有效排除背景中的类肤色干扰、显著提高CAMShift人脸跟踪算法的鲁棒性,又能保持人脸跟踪的实时性。 相似文献