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1.
为了解决回波的复杂性和不确定性导致雷达多目标跟踪精度降低的问题,给出一种图像确认的多目标跟踪方法。该方法通过序列图像获取目标部分相关参数,从而剔除与参数不相符的虚假回波和杂波;然后根据保留的目标回波更新所跟踪目标的测量新计算,从而减少了多目标跟踪中由无关回波和杂波干扰所造成的测量更新误差,提高了目标跟踪的精度。仿真实验结果表明,本算法在去除部分或全部杂波后,能够减小多目标跟踪的误差,使跟踪精度得到较大改善。  相似文献
2.
多目标的鲁棒跟踪是视频监控系统的基础。在拥挤的环境下,由于遮挡的原因,传统的单目跟踪方法很难分割前景目标并跟踪。本文通过码本算法获得多个视角的前景信息,利用部分标定法获得平面单应性矩阵,根据此矩阵将各个视角的前景信息投射到参考视角后进行数据融合,利用得到的定位信息进行跟踪。实验结果表明,该算法在拥挤的环境中能实现对多目标的鲁棒跟踪,具有很好的实时性。  相似文献
3.
针对异步电动机这一多变量、非线性、强耦合的控制对象,基于多目标跟踪偏差,运用非线性控制的方法,提出一种多目标非线性的控制方法。为改善电动机运行的控制性能,基于电动机的仿射非线性模型,采用基于微分几何理论的精确线性化技术,设计了异步电动机的非线性控制器。所提控制策略解决了模型系统的非线性问题。改善了控制系统的动态性能。基于Matlab/Simulink的仿真结果证明了所建立数学模型的正确性和非线性控制策略的有效性。  相似文献
4.
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.  相似文献
5.
为了提高多目标跟踪的鲁棒性,增强目标之间的区别性,使用了一种基于能量最小化(energy minimization,EM)的多目标跟踪算法,不同于现有算法,本算法专注于将多目标跟踪中的复杂问题表示为能量函数的模型,模型中包括了更优的目标区分策略(相似度模型)。通过将每个能量函数成本值对应一个多目标的跟踪轨迹方案,算法将多目标跟踪问题转化为能量最小化的问题。在能量函数模型的优化方法上,算法采用共轭梯度算法和一系列的跳转运动来找到能量最小的值。公开数据集的实验结果证明了本算法的有效性,而且定量分析结果证明了本算法提高了目标与背景、目标之间的相互区别性从而与其他算法相比能获得更好的鲁棒性能。  相似文献
6.
多运动目标跟踪是智能视频监控系统的重要内容。由于目标数量众多且目标之间相互遮挡,会造成跟踪轨迹不连续,这是多目标跟踪问题的难点,也是当前流行算法无法解决的研究的问题。利用目标对相互之间的位置信息受到外界干扰较少的特点,提出基于条件随机场多目标跟踪。与以前针对所有目标的外形特征不同,算法对跟踪子对进行标示。采用分层结构,由低阶状态作为输入序列到高阶,通过代价函数最小化,从而得到最终连续跟踪轨迹。能有效解决复杂环境下多目标不连续的问题。算法对于外形类似的被跟踪目标以及相互遮挡严重的情况有比较明显的优势,与当前优秀的算法相比,实验表明本文算法在定量分析和定性分析上均有较好的结果。  相似文献
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