改进质心跟踪算法在实时空中目标跟踪中的应用研究

针对光电探测跟踪系统的应用,分析低空运动目标在空天背景中电视成像的特点以及常见背景成像特点。提出该场景下检测区域中点的表示方式,并以此为权重,在TMS320DM8168Davinci平台中实现实时加权质心跟踪算法。实验证明,该方法能够在嵌入式平台实现低空运动目标实时跟踪。     

最大似然接收机在8mm连续波雷达中的应用

详述了在8 mm连续波低空测量雷达中应用高动态、新型的最大似然接收机的基本原理,给出了数学模型并讨论了实现方法,采用模拟和现场试验的方法验证了接收机的性能。结果表明,最大似然接收机技术可以实现对高动态低信噪比目标的稳定跟踪测量,与毫米波技术结合有利于接收机在频域检测目标,将多径干扰滤除,可以实现在海面背景下的低空测量,即使信号电平有20 dB的波动,也可以稳定跟踪测量目标。     

一种基于兴趣区提取的红外搜索系统目标实时检测算法

针对周扫红外搜索系统对空目标探测面临的图像数据量大、弱目标检测概率低、虚警率高等难点问题,提出了一种基于兴趣区(ROI)提取的目标实时检测算法。算法分析了周扫红外搜索系统获取的图像中目标与背景的特性,根据目标运动特性与灰度特性,在周扫红外搜索系统获取的整幅全景图像中快速提取目标可能存在的兴趣区;针对兴趣区内的局部目标图像切片,进一步精细检测识别,剔除虚假目标干扰。外场试验获取的实测数据目标检测结果表明,算法针对复杂低空背景下弱目标能够实现低虚警率稳健检测,已应用到了周扫红外搜索跟踪系统的工程样机研制中。     

视频序列中运动目标的检测与跟踪方法

提出了一种视频序列中运动目标的检测与跟踪算法,该算法采用基于码本背景建模的减背景法与差分法相结合的算法,实现对运动目标的快速精确的检测与提取,也能够在存在前景运动的过程中提取背景,使用卡尔曼滤波对运动目标在下一帧中最可能出现的位置进行估计,在此基础上利用Camshift跟踪算法进行较小范围的搜索和目标匹配,减少了运算量、节约了搜索和匹配的时间、提高了跟踪的速度。实验证明该方法具有一定的实用性。     

降低多路径效应影响的研究

多路径效应是困扰无线电跟踪系统稳定跟踪低空目标的主要问题之一。在介绍低空目标多路径效应形成原理的基础上,论述了多路径效应对无线电跟踪系统造成的影响,进而从雷达跟踪处理角度出发,对克服多路径效应的技术措施如双波束技术、分集技术、跟踪模式设定、平滑滤波和多站信息融合等进行了研究。利用这些措施可以有效改善跟踪稳定性,并实现提高低空目标测量精度的目的。     

人体运动目标检测与跟踪方法的研究与实现

通过摄像机拍摄到的一段视频,对其中运动的人进行检测与跟踪。在目标检测方面,获取运动行人图像序列,利用自适应背景提取方法得到背景,根据将目标与背景进行分离的分割阈值,对差分图像进行分割,提取运动区域,检测出人体运动目标;在目标跟踪方面,选用基于Kalman滤波的运动跟踪系统,通过估计出运动目标的下一位置,对运动目标进行实时跟踪。这里的实验是在Linux平台上利用Intel的开源OpenCV函数库建立起模型并实现算法。经过多次仿真测试表明,使用Kalman滤波可以很好地解决实验中两个人握手时运动目标间遮挡的问题,并跟踪运动目标,而且处理速度比较快,能够满足一般情况下的实时性要求。     

基于视觉显著性的监控视频动态目标跟踪

视频动态目标检测与跟踪是智能化视频分析的基础,是实现智能监控的关键技术之一。基于人类视觉对运动的方向和速度非精确感知的特点,结合HR生物相关运动检测模型改进Itti Saliency算法,建立颜色、方向、亮度和运动四特征通道的特征图提取算法,对特征图进行跨尺度融合及归一化,从而提取视频图像中动态目标的视觉显著图。对视频序列图像的显著图逐一显示,便可实现对运动目标的跟踪。提出的运动感知模型,改善了对运动目标视觉显著性的检测效果,能够准确检测并跟踪监控视频中复杂背景、遮挡、多物体的动态目标。     

基于跟踪雷达低空小目标稳定跟踪的优化

由于某火控系统对低空小目标精确打击的需要,在其配套的火控跟踪雷达上要实现对低空小目标的稳定精确跟踪。然而低空意味着有很强的地杂波干扰,小目标由于本身RCS反射截面积较小,往往容易被回波中强地杂波淹没,从而造成跟踪丢失,针对该情况提出了一系列优化改进措施,其中最为核心的便是二维恒虚警检测与四维跟踪。     

基于Kalman和GMM-PBAS融合的红外视频目标检测与跟踪

红外成像系统已被广泛地应用于红外精确制导、视频监控、搜索和跟踪等领域。基于红外视频的目标检测与跟踪是上述领域中的一项重要技术,文中通过结合GMM和PBAS算法的优点进行背景提取,再结合Kalman滤波进行目标检测与跟踪。实验证明该方法能够在多种外部扰动情况下准确地提取背景并抑制阴影对真实运动目标的影响。     

人体运动跟踪系统的研究与实现

从人流统计的实际工程出发,实现了基于计算机视觉的人体运动检测及跟踪系统,采用“差影法”滤掉静止帧,使用自适应的一阶递归滤波及帧差法提取运动区域,并通过数学形态滤波的开运算和闭运算改善运动区域提取效果。实验结果证明本运动跟踪方案处理简单高效、抗噪能力强,可以完成复杂背景下运动目标的实时性检测与跟踪。     

基于交互多模型的低空目标跟踪算法研究

研究了基于交互多模型(IMM)的低空目标跟踪问题。分析了低空目标的运动特征,给出了目标匀速(CV)直线、匀加速(CA)直线、曲线飞行航迹模型。在交互多模型(IMM)算法中,采用多种运动模型跟踪低空目标。在所研究的大机动模型情况下,通过多次数据处理优化参数后,统计分析结果表明,该算法滤波后数据误差明显降低,数据精度有较大的提高,能够稳定精确地跟踪低空目标。因此,该低空目标跟踪算法是有效的。     

基于OpenCV的运动目标跟踪系统研究

本文分析比较了传统运动目标检测的3种主要方法：背景图像差分法、时态差分法和光流法,在此基础上给出了一种背景图像预测算法,大大减少了因为背景变化而产生的目标检测误差。本文基于OpenCV设计出改进的运动目标检测与跟踪算法,实现了运动目标的跟踪,并在VC＋＋编译环境下,利用USB摄像头作为视频采集器,通过观察实验结果可以看出,本文的运动目标检测算法能够正确地检测出视频图像中的运动目标,而且在检测性能上优于普通的自适应背景差分法。     

一种改进的红外弱小目标快速检测方法

针对复杂背景下红外弱小目标检测率低、目标跟踪困难的问题,提出一种改进的红外弱小目标快速检测方法。该方法采用改进的形态学滤波抑制背景噪声,对处理后的多帧图像进行方差估计初步突出目标像素,然后对其进行信噪比估计得到整个图像序列像素得分,图像中像素信噪比高的被标记为目标像素,再对标记过的图像进行分块分析,最终准确提取出连续图像序列中的目标像素。检测出的目标像素作为Hough变换的目标跟踪算法的输入,设置双阈值实现目标的有效跟踪。实验结果表明,在复杂背景下的红外弱小目标提取中,基于噪声方差估计的目标检测拥有较高的检测概率和较低的虚警概率,将其获得的目标像素作为Hough变换的输入,不仅可以有效跟踪目标,而且简化了算法的复杂度,实现目标的快速提取和跟踪,具有很高的应用价值。     

一种用于低空目标探测与跟踪的新方法

低空目标的探测与跟踪是雷达所面临的四大难题之一。本文以高距离分辨率技术为基础，通过理论分析和仿真，寻找一种解决低空目标探测与跟踪的新途径。这是解决低角跟踪的一种新尝试，具有显著的军事效益。     

基于数学形态学的红外运动小目标识别算法研究

针对红外成像制导跟踪的目标具有低信噪比、且背景和噪声干扰信息严重的特点，设计了一种基于数学形态学的红外灰度图像小目标检测识别算法。实验表明，该算法能够大大提高目标的信噪比，去除背景和噪声干扰，保留目标的灰度信息，满足系统的实时性要求，是一种有效的红外灰度图像小目标检测算法。     

强杂波背景下高空红外运动点目标检测

对强杂波背景下高空红外遥感图像序列的背景和目标特性进行了分析,采用新型的形态滤波方法实现了背景抑制,提出了一种子窗口检测门限算法,并进行了仿真试验,有效地提取了强背景低信噪比下的目标.对比分析说明子窗口检测门限算法具有较好的效果,并且可以提高并行计算能力,适合应用于强杂波背景下大面积扫描或凝视红外图像序列的处理.     

视频序列中目标的检测与跟踪

视频序列中,为降低背景变化对目标的检测与跟踪产生的影响,提出了一种新目标检测与跟踪算法。首先,以像素为基础建立时间序列背景模型,提高了目标检测的精度。然后,采用KD-tree算法进行目标跟踪,获得了运动目标的完整路径。实验结果表明,该方法在视频序列目标的检测与分析中,适应环境变化的能力强,达到实时处理的效果。     

空间目标临边探测背景红外成像建模与图像仿真

临边红外观测是对辐射强度较弱空间目标的一种有效探测方式,探测临边背景的红外辐射分布规律直接影响目标检测跟踪的效果。通过实测图像对临边背景辐射统计特征进行建模:临边背景辐射亮度在地平线垂直和水平方向具有不同的分布规律,垂直分布与视线切线高度相关,水平方向可近似为正态分布,变异系数取值集中于[0.01,0.05]。基于建模成果提出了一种临边背景红外图像快速仿真方法,实验结果表明仿真图像与实测图像具有较高的一致性,验证了成像模型和仿真方法的有效性。同时,快速仿真方法耗时仅为常规逐像元仿真方法的1/200,能够满足实时仿真的需求。研究结果可应用于红外相机设计和目标检测算法测试等领域。     

基于噪声方差估计的红外弱小目标检测与跟踪方法

针对红外弱小多目标图像背景杂波干扰严重、弱 小目标检测率低和目标跟踪困难的问题,提出一种 基于噪声方差估计的红外弱小目标快速检测与目标跟踪算法。首先采用改进的形态学 滤波抑制背景噪声, 对处理后的多帧图像进行方差估计初步突出目标像素;然后对其进行信噪比(SNR)估计得到整个图像序列像素得 分,图像中像素SNR高的被标记为目标像素;再对标记过的图像进行分块分析 ,准确提取出连续图 像序列中的目标像素;将检测出的目标像素作为Hough变换的目标跟踪算法的输入,设置双 阈值实现目标 的有效跟踪。实验结果表明,在复杂背景下的红外弱小目标提取中,基于噪声方差估计的目 标检测拥有较 高的检测概率和较低的虚警概率,将其获得的目标像素作为Hough变换的输入,不仅可以有 效跟踪目标, 而且简化了算法的复杂度,实现目标的快速提取和跟踪,具有很高的应用价值。     

一种基于多普勒信息的雷达目标跟踪方法

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。