一种交叉多目标跟踪算法

为了解决多目标跟踪过程中由目标轨迹交叉引起的跟踪算法复杂度增加以及跟踪精度降低的问题,提出了一种改进的基于随机有限集的交叉多目标跟踪算法。该算法以高斯混合参数代替概率密度假设来降低算法复杂度和减小跟踪误差。最后在线性高斯条件下进行了MATLAB仿真实验,模拟多目标的运动过程,应用本文提出的改进算法和传统的基于数据关联的算法对多目标进行跟踪,对比试验结果表明所提出的改进算法对交叉多目标具有更加良好的跟踪性能。     

基于深度学习的红外过采样扫描图像小目标跟踪算法

红外小目标跟踪过程中由于背景、外界杂波等干扰,导致跟踪精确度和实时性欠佳,为此,提出基于深度学习的红外过采样扫描图像小目标跟踪算法。首先构建了红外过采样扫描图像模型,通过背景估计、形态学开运算,对图像中背景以及外界杂波进行多级滤除;然后增加设计特征融合模块和区域选取模块来改进孪生网络,生成融合特征图输入目标区域,通过分类和回归计算提高图像的特征表征能力和跟踪精度;最后建立损失函数训练孪生网络,输出红外过采样扫描图像小目标跟踪结果。实验结果表明,利用所提算法进行图像滤除后,信噪比能够高达35 dB,所提算法的区域重叠率较高、跟踪精度高,且算法的实时性强,帧率达到200 fps以上,整体跟踪效果好。     

摄像机网络中的一种多目标分布式跟踪策略

为了实现摄像机网络中的多目标分布式跟踪和解决存在的"朴素"问题,提出了一种基于信息一致性的多目标分布式跟踪策略。首先通过对分布式多目标跟踪问题的建模,得到基于平均一致性和信息加权一致性的网络中每个节点的最佳状态估计值及其信息矩阵;然后通过考虑虚假测量值和一致性融合,将来自于多个传感器的测量值与具体的目标关联起来,得到采用信息形式融合来自于多个传感器的测量值的状态估计方程,从而实现对多目标的数据关联和分布式跟踪。仿真实验结果表明,提出的多目标信息一致性跟踪算法相比于目前几种先进的跟踪算法,在平均误差性能方面不仅对于虚假测量值/杂波具有更好的鲁棒性,而且也有更好的收敛性。     

多目标跟踪在红外制导系统中的应用

为实现远距离对可疑目标的跟踪功能,提高红外制导的引导精度,提出了一种多抽头流水线架构的多目标跟踪方式.该方法将图像预处理、图像分割和目标检测等算法均在FPGA内部通过卷积运算实现,通过提高卷积运算速度达到实时处理的效果.试验结果表明,该方法与其他跟踪算法相比,可以自适应调整窗口大小、改变跟踪策略和自动分配窗口,提高了跟踪的多样性和可选性.该方法可以引导红外制导系统对多个目标同时进行跟踪,最终给出判据对威胁等级高的目标进行打击,具有实际应用前景.     

靶场光电经纬仪测量数据的误差分析及数据处理

光电经纬仪是在现代靶场测量中广泛应用的一种测量仪器，但是光电经纬仪在跟踪飞行目标的过程中，会因各种原因产生测角误差，影响弹道的测量精度。采用卡尔曼滤波的方法可以对光测数据进行有效的处理，提高其测量精度。本文通过对光电经纬仪测量数据的误差分析，建立了误差模型，并对测量数据进行了卡尔曼滤波，生成滤波数据弹道曲线。从而得到较为准确完整的弹道测试数据和外推数据，提高弹道数据获取的精度，最大限度地延伸弹道测量设备跟踪距离。     

红外图像目标瞄准点测量和基于自适应Kalman滤波的瞄准点跟踪

前视红外图像(FLIR)包含有关目标形状的丰富信息,可据以识别目标的背景干扰,从而增强抗干扰能力,且可根据目标要害部的亮度特点及预定范围,确定并进而跟踪瞄准点,本文提出目标瞄准点的序贯相关测量与Kalman滤波相结合的跟踪方法,在用110帧红外序列图像目标瞄准点跟踪仿真研究中,获得令人满意的结果,本文给出仿真误差方差、误差曲线和代表性的跟踪照片。     

基于栅格化模型的SAR图像仿真方法研究

SAR图像仿真的研究对于SAR图像目标识别与解译研究具有重要意义。提出了一种基于栅格化模型生成回波的SAR图像仿真方法:将目标的三维模型映射到栅格平面中,运用射线跟踪原理,获取目标几何信息计算回波并成像处理获得仿真图像。该方法与传统方法相比,射线跟踪的计算复杂度不依赖于原始模型面元数目,提高了计算速度,同时,可以通过调节栅格化采样率实现不同的仿真精度,满足不同的应用需求。实验结果表明,通过该方法获得的仿真图像与真实图像匹配度高,该方法可以有效辅助SAR图像目标解译工作。     

风电机叶片回波模拟及其多普勒特性分析

准确模拟风电机叶片回波并分析其多普勒特性,是风电场杂波识别的关键问题。由于现有的散射点叠加模型无法体现出叶片复杂异形曲面上感应电流的连续性,为此,依据电磁散射理论,提出了基于散射电场的叶片回波模拟方法。根据雷达回波与散射电场的数学关系,发现目标的后向散射电场的复振幅矢量可转化为目标的回波信号回波基带信号,由此采用矩量法与物理光学法的混合算法,对散射电场进行求解,并采用短时傅里叶变换获取回波的时频域数据,通过与实测数据的对比,验证所提方法的正确性。最后,采用控制变量的方法分析了不同参数对多普勒频率的影响规律,即多普勒频率与叶片尺寸、电磁波发射频率以及叶片转速呈正相关,与方位角呈负相关,从而实现了叶片回波的多普勒特性分析,为风电机的回波识别及后续的杂波滤除工作提供了理论基础。     

基于SSE指令的图像识别和跟踪系统设计

提出了一种基于SSE指令集的运动目标识别与跟踪系统的设计方案,重点论述了该方案中图像处理的过程及算法,包括颜色模型的选择、图像的预处理、图像取差目标识别、多线程并行处理、SSE指令集及自动跟踪控制几个部分。实践证明,该系统提升了图像识别的精度和速度。目前,该系统已成功应用于激光照射精度测试试验任务中,这对于分析导弹的命中精度和制导误差、实现实弹飞行试验中的故障诊断都具有十分重要的意义。     

协同压制雷达系统的稳健资源分配方法

针对多站雷达系统部分参数只能通过参数估计获得，受限于参数估计的精度而造成的协同干扰性能下降的问题，提出了一种多干扰机联合干扰波束和发射功率的稳健资源分配方法。首先，采用多个目标在干扰环境中PCRLB的总和作为干扰性能的指标；然后，基于干扰信号模型、压制干扰环境下的雷达回波信号模型以及干扰支援编队的几何位置，将雷达系统参数估计的不确定性所导致的泛化误差与干扰波束和发射功率相结合，建立带有干扰资源约束条件的稳健资源分配方法；最后，考虑到资源参数的耦合性，采用基于遗传算法的两步分解方法对其进行求解。仿真结果表明，本文提出的稳健资源分配方法能有效降低雷达系统对多目标的跟踪性能，提高了多干扰机对雷达系统的协同干扰能力。     

基于多特征匹配的轻量化行人跟踪算法研究

行人跟踪是深度学习研究中的热点内容。目前的跟踪算法存在无法满足实时性和因跟踪目标相似度太高、目标间的遮挡、运动不规律造成ID频繁转换的问题。为了提高运行速度,在目标检测阶段使用CNN和transformer相结合的轻量化网络,采用联合检测的方式,共享特征权重,并行计算检测、重识别、人体姿态估计分支,同时调整各个分支卷积通道数。跟踪部分则利用卡尔曼滤波预测的目标运动信息,目标重识别信息,和目标姿态的各个关键点位置信息共同完成目标身份匹配,减少了同一ID的频繁转换。实验部分采用MOT16数据集训练和测试。本算法的多目标跟踪准确度(MOTA)为48.5%,多目标跟踪精确度(MOTP)为78.17%,FPS为20,模型大小为18.4M。实验表明,提出的跟踪算法提高了整体的跟踪性能,实时性和准确性达到了预期要求。     

D-S 理论多分类器融合的光学遥感图像多目标识别

光学遥感图像的多目标检测与识别一直是图像处理与分析领域的热点研究问题。针对多特征单一分类器决策级融合不能很好的利用特征与分类器的适应性,导致识别的准确率很难进一步提高的问题,提出了基于D-S证据理论的多特征多分类器决策级融合策略。首先提取了两种简单且具有平移、缩放不变性的特征;其次分别引入3种适应性较好的分类器进行分类;最后设计了两级的D-S证据理论的融合方案,并且在置信度函数计算的过程中引入表征分类器性能的混淆矩阵。该算法有效地解决了分类器输出的不确定性问题,进一步提高了光学遥感图像多目标分类识别的准确性。测试表明,对4种目标的识别率达到97.22%,验证了算法的有效性。     

基于STAP的机载雷达弱目标检测前跟踪

针对载机运动及地杂波场景下的弱目标检测跟踪问题,提出了一种基于空时自适应处理的检测前跟踪算法.在目标检测跟踪处理之前,首先利用空时自适应处理抑制杂波和噪声;接着采用脉冲压缩进行距离处理;最后在原始观测数据基础上,采用Viterbi算法进行目标检测与航迹恢复.仿真结果表明此算法可以提高弱目标的检测概率及跟踪概率.     

Highly robust ground moving target detection and relocation method for distributed satellites

The performance of ground moving target detection for distributed satellites will be affected significantly when there is an image registration error, clutter decorrelation and array error. In this paper, a new approach to moving target detection and relocation is proposed based on multi-channel and multi-pixel adaptive signal processing in an image domain. First, multichannel and multi-pixel joint data are equated to a simple array model. Given that there is an image registration error, the real steering vector of the moving target can be estimated through a space projection approach. The optimal beam forming approach is used to cancel clutter, and at the same time the cross-track velocity of the moving target can be determined by searching for the peak value of the cost function. The moving target can then be relocated on the SAR image. The simulation results indicate that this method has a good robustness to image registration error, clutter decorrelation and array error. The detection performance and the estimation accuracy are significantly improved. __________ Translated from Acta Electronica Sinica, 2007, 35(6): 1009–1014 [译自: 电子学报]     

基于局部积加权对比的红外弱小目标检测

针对复杂背景下因像素点噪声及高亮边缘干扰导致的对红外弱小目标检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于局部 积加权对比的红外弱小目标检测算法。 首先,分别计算目标区域与背景区域均值,并得到目标与局部背景的差异性;提出一种 局部积加权方法,极大增强了小目标的显著性与抑制背景杂波的能力;其次,采用多尺度算法增强算法的自适应能力;最后,对 显著性图像进行自适应阈值分割,得到待检测的真实目标。 仿真实验结果表明,所提算法的信杂比增益( SCRg)和背景抑制因 子(BSF)相比现有算法均有一定提升,在复杂背景及强噪声干扰下仍具有良好的准确性和鲁棒性,实现了提高检测率,降低虚 警率的目的。     

基于富氏滤波测频算法的改进研究

在传统的基于富氏滤波频率跟踪算法的基础上,应用电力系统频率暂态模型对其测量误差进行详细分析,提出了改进的频率跟踪实用算法。新的算法有效地补偿了富氏滤波的时间响应对频率测量造成的影响,提高了算法的暂态测频精度。其程序和计算非常简单。数值仿真及实际应用表明,该算法可以满足系统安全自动装置频率测量的要求。     

传感器网络中基于压缩感知的压缩域目标跟踪算法研究与应用

复杂环境下传感器网络目标跟踪,存在跟踪准确性与算法复杂性这对矛盾,需要考虑准确性、通信和计算能耗之间的折中。针对此问题,研究传感器网络中基于压缩感知的压缩域目标跟踪和压缩域数据融合,并提出了用稀疏的测量矩阵对haarlike特征压缩,压缩域特征送入朴素贝叶斯分类器,在压缩域直接实现目标跟踪的算法。然后通过配置传感器网络以生成多个层次类型不同的簇结构,压缩后的数据在网络中传输,并在各层簇头实现压缩域下的数据融合。该算法通过稀疏测量矩阵压缩表征原始图像信息和分类器的自我学习更新,提高了对压缩域目标特征分类的准确性,在复杂环境下有更好的鲁棒性。而压缩域直接进行目标跟踪,不需要重构图像,也减少了网络运算量和数据传输量。通过仿真实验和标准数据库测试对比以及在机器人足球赛实验平台中的应用表明,该算法在跟踪准确性,数据传输量及传输能耗上均有优势。     

火炮对目标指向误差测试与分析

在高射炮中,身管对目标指向误差是一项关键指标.提出基于邻域信息熵的图像处理算法来解决指向误差问题.将CCD图像采集装置安装在火炮身管上,且其光轴与身管轴线平行,在跟踪目标过程中采集目标图像,将采集的目标数字图像通过邻域信息熵处理算法,得到CCD光轴与目标的指向误差,再由视差校正后,即获得火炮身管对目标的指向误差.经外场...