基于Kalman滤波原理的运动目标跟踪

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.     

基于Kalman滤波的机动目标跟踪方法研究

飞行器的机动性大,在运动过程中随时会出现转弯、跃升俯冲等现象。雷达跟踪系统能否对这种机动进行有效捕获,成为检验其可靠性的关键。在传统Kalman滤波方法基础上,对目标的运动状态进行检测,一旦检测到机动,滤波器就进行不同维数的转换,使跟踪结果快速收敛,从而实现对机动小目标的精确跟踪。仿真结果证明该方法正确有效,计算简便。     

一种基于自适应粒子滤波的目标跟踪方法

提出一种利用最近的目标轨迹信息自适应调整运动模型的粒子滤波方法,根据背景地形或道路信息建立若干目标轨迹模式,然后利用目标轨迹模式将最近的目标轨迹进行分类,通过与当前目标最近段轨迹匹配的目标轨迹类,获得当前目标在下一时刻状态后验概率分布对应的粒子.实验结果表明该方法具有较强的鲁棒性,能有效实现复杂场景下的目标跟踪.     

用于机动目标跟踪的Kalman滤波器的设计

机动目标跟踪广泛应用于军事和民用领域。本文针对机动目标跟踪问题,在“当前”统计模型的基础上,实现了Kalman滤波算法在工程上的应用;同时利用速度预测估计与实时速度估计间的偏差进行自适应方差调整,提出了改进的“当前”统计模型自适应滤波算法。工程实践表明,基于改进模型的Kalman滤波算法在跟踪机动目标时具有起好的跟踪性能,同时也极大改善了对一般非机动目标的跟踪能力。     

基于自适应Wiener滤波的红外小目标检测方法

在分析红外场景模型的基础上提出了用自适应Wiener滤波器估计起伏背景、自适应门限分割、基于邻域管道目标检测的小目标检测方法.采用连续采集的红外图像序列进行了实验,仿真了不同信噪比(SNR)条件下的目标并给出了目标检测结果及其分析.结果表明,算法能够从信噪比大于2.0的图像序列中检测出目标轨迹.     

基于自适应无迹粒子滤波的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标跟踪问题,提出了一种噪声未知情况下的自适应无迹粒子滤波(A-UPF)算法。算法采用改进的Sage-Husa估计器对系统未知噪声的统计特性进行实时估计和修正,并与无迹Kalman粒子滤波器相结合产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差的同时有效提升了系统的抗噪声能力。实验结果表明,本文方法对于复杂条件下的目标跟踪问题具有较高的精度和较强的鲁棒性。     

一种最小二乘与自适应Kalman联合滤波算法

"当前统计模型"滤波算法中采用上一帧的加速度来预测当前时刻的目标位置,当目标做变加速度运动时,预测值不能反应本帧的加速度变化,目标跟踪精度难以保证.针对这个问题,本文提出了一种最小二乘和Kalman的联合滤波算法,在自适应Kalman滤波前,采用最小二乘算法对当前数据进行拟合,用拟合的位置、速度和加速度作为目标的预测位置送入Kalman滤波器进行滤波处理,克服了"当前统计模型"滤波中存在的问题,提高了跟踪精度.     

基于粒子滤波的复杂背景红外弱小目标跟踪

针对红外弱小目标跟踪过程中背景复杂、目标过小导致检测困难以及跟踪不连续的问题,提出一种基于粒子滤波的鲁棒红外弱小目标跟踪方法。首先,考虑弱小目标位置、灰度以及目标量化直方图等特征,建立目标状态以及量测模型。根据量测各分量相互独立的特性,将量测相应分量的多特征似然函数集成于粒子滤波的框架中对低信噪比下的弱小目标状态进行自适应更新,改善由漏检引起的跟踪不连续问题。最后,采用平滑算法提升目标在运动学特征上的精度。仿真实验表明,所提算法能有效跟踪复杂背景下的红外弱小目标。     

拟合修正Kalman滤波在弱小目标跟踪中的应用

文章在目标精确跟踪阶段，引入曲线拟合的方法进行跟踪，根据实际情况提出了拟合权系数的定义和计算公式，可以很好地预测运动方向和抑制抖动。引入Kalman滤波系统思想，提出了适合图像跟踪的目标机动性参数，应用在拟合跟踪中，实现了自适应的跟踪算法。将改进的拟合跟踪和Kalman跟踪做了比较，在分析各自优缺点基础上，把改进的拟合跟踪中和Kalman跟踪结合起来，提出了Kalman修正的拟合跟踪算法，可以较好的解决多目标跟踪中记忆跟踪、交叉跟踪、成像抖动的问题。     

基于红外序列图像的特定目标智能检测

红外成像探测技术是目前以及未来军事作战需要倚仗的重要技术。以卫星红外序列遥感图像为处理对象,采用人工智能相关技术对图像数据进行目标检测。针对序列图像检测到的特定目标进行关联分析,并通过目标灰度提取以及运动变化信息来生成特定目标的轨迹报告。实验结果表明,多目标检测的平均正确率为90%,部分场景可以达到95%,误检率为7%;多目标跟踪的平均正确率为91%,误检率为6%,为及时发现和预警特定目标提供了信息支撑。     

Video object tracking using adaptive Kalman filter

In this paper, a new video moving object tracking method is proposed. In initialization, a moving object selected by the user is segmented and the dominant color is extracted from the segmented target. In tracking step, a motion model is constructed to set the system model of adaptive Kalman filter firstly. Then, the dominant color of the moving object in HSI color space will be used as feature to detect the moving object in the consecutive video frames. The detected result is fed back as the measurement of adaptive Kalman filter and the estimate parameters of adaptive Kalman filter are adjusted by occlusion ratio adaptively. The proposed method has the robust ability to track the moving object in the consecutive frames under some kinds of real-world complex situations such as the moving object disappearing totally or partially due to occlusion by other ones, fast moving object, changing lighting, changing the direction and orientation of the moving object, and changing the velocity of moving object suddenly. The proposed method is an efficient video object tracking algorithm.     

基于卡尔曼滤波器的运动目标跟踪算法

为了有效解决运动目标遮挡时目标信息容易丢失从而导致跟踪失败的问题,提出一种基于卡尔曼滤波器的运动目标跟踪算法。该算法首先利用高斯混合模型的背景差分法,结合空间邻域的相关性信息得到运动目标图像,然后通过建立帧间关系矩阵将跟踪情况分为5种状态分别进行处理,这5种状态是新目标出现、目标匹配、目标遮挡、目标分离和目标消失。采用卡尔曼滤波器预测目标参数,建立目标在下一帧中的预测信息。当运动目标相互遮挡时,在卡尔曼滤波器预测区域内采用交叉搜索法实现多个运动目标的精确匹配。通过多个视频序列测试,该算法能够获得良好的跟踪结果。     

基于卡曼滤波与均值偏移算法的目标跟踪

针对变化场景下的目标鲁棒跟踪,提出了一种结合均值漂移与Kalman滤波的跟踪算法.利用YCbCr特征空间进行目标描述,使用Kalman滤波对目标运动速度和空间位置进行预测.根据干扰的不同情况,使用不同的比例因子将两算法的跟踪结果线性加权得到目标的最终位置,并利用一种比较科学的模型更新策略,减轻了模型漂移的影响,视频序列跟踪结果表明,提出的方法能够稳定地进行跟踪.     

基于FPGA实现的自适应卡尔曼滤波器的设计

在视频图像获取过程中,由于噪声对图像序列的降质,需要设计实时噪声滤波器。讨论了视频图像的卡尔曼滤波问题及自适应卡尔曼滤波算法,并讨论了自适应卡尔曼滤波算法的简化,以利于硬件实现自适应卡尔曼滤波器,并进行了简化算法仿真,完成基于FPGA实现的实时自适应卡尔曼滤波器的设计。     

基于粒子滤波的弹道目标跟踪

弹道目标再入段的运动受到空气阻力、重力等力的影响,具有明显的非线性特征.传统的卡尔曼滤波是线性、高斯问题的最优滤波器,但无法处理非线性的估计问题.扩展卡尔曼滤波利用泰勒级数展开把非线性方程线性化,是解决非线性估计问题的有效算法;而近些年来出现的粒子滤波以其解决非线性问题的卓越性能,得到了迅速发展.文章对弹道目标再入段的运动特征进行研究,建立了目标的状态空间模型,并应用扩展卡尔曼滤波和粒子滤波实现了对弹道目标的跟踪.通过比较仿真结果,证明粒子滤波比扩展卡尔曼滤波精度更高,对噪声的抑制能力更强,也更稳定.因而具有重大的研究意义.     

基于多尺度特征提取的Kalman滤波跟踪

针对波动性较大目标跟踪,传统Kalman滤波算法鲁棒性和实时性不足,提出一种基于多尺度特征提取的Kalman跟踪算法.前帧目标区域特征点匹配出后续帧目标区域特征点,并以后者特征点为中心,建立搜索区域,避免了遍历整幅后续帧图像,快速地为Kalman滤波方程状态后验值提供了稳定的观测信号和观测残差.实验证明,这种作为约束条...     

鲁棒的高斯和容积卡尔曼滤波红外目标跟踪算法

为提高恶劣测量环境下单站红外搜索与跟踪系统的跟踪性能,提出了一种鲁棒的高斯和容积卡尔曼滤波算法.首先,为改善滤波初值模糊问题,在容积卡尔曼滤波框架下将滤波器分为若干不同初值的子滤波器,利用似然函数逐步减小初值偏差较大的子滤波器权值;其次构建非线性程度判别量,在高非线性情况下将预测密度沿最大特征向量方向进行分割,提高滤波精度;最后利用等价权函数改善新息协方差,减小异常误差对滤波准确性和稳定性造成的影响.实验结果表明,不存在异常误差时,所提算法跟踪结果优于传统算法;存在异常误差时,传统滤波方法的精度明显降低,而所提算法依然能够得到准确可靠的跟踪结果.     

Probabilistic Kalman filter for moving object tracking

Kalman filter has been successfully applied to tracking moving objects in real-time situations. However, the filter cannot take into account the existing prior knowledge to improve its predictions. In the moving object tracking, the trajectories of multiple targets in the same environment could be available, which can be viewed as the prior knowledge for the tracking procedure. This paper presents the probabilistic Kalman filter (PKF) that is able to take into account the stored trajectories to improve tracking estimation. The PKF has an extra stage after two steps of the Kalman filter to refine the estimated position of the targets. The refinement is obtained by applying the Viterbi algorithm to a probabilistic graph, that is constructed based on the observed trajectories. The graph is built in the offline situation and could be adapted in the online tracking. The proposed tracker has higher accuracy compared to the standard Kalman filter and could handle widespread problems such as occlusion. Another significant achievement of the proposed tracker is to track an object with anomalous behaviors by drawing an inference based on the constructed probabilistic graph. The PKF was applied to several manually-built videos and several other video-bases containing severe occlusions, which demonstrates a significant performance in comparison with other state-of-the-art trackers.     

Effective appearance model for probabilistic object tracking

This paper presents a robust object tracking approach via a spatially constrained colour model. Local image patches of the object and spatial relation between these patches are informative and stable during object tracking. So, we propose to partition an object into patches and develop a Spatially Constrained Colour Model (SCCM) by combining the colour distributions and spatial configuration of these patches. The likelihood of the candidate object is given by estimating the confidences of the pixels in the ...