压缩域目标跟踪算法在小型化DSP平台上的研究与实现

本文对基于压缩感知的压缩域目标跟踪算法进行了研究,为满足特定的应用场合要求,针对原算法的不足进行了改进,同时基于小型化低成本目标位置探测器设计思想及需求,设计并实现了以TMS320DM6437数字信号处理器为核心的实时图像跟踪处理平台,对算法在该DSP平台进行了实现与优化。仿真和实验结果表明,经过结合卡尔曼滤波器、融合LBP特征以及添加自适应学习速率更新策略等措施,算法的鲁棒性得到提高;对算法在DSP中的实现,经过一系列优化措施,对分辨率为960×960的视频图像,当取目标窗口为80×80时,处理速度可达25 f/s,能够满足实时性跟踪要求。系统能够对选定的运动目标进行连续、稳定地跟踪,能够满足特定应用场合下的目标位置探测与跟踪需求,具有一定的实用性,同时也对该类目标跟踪方法在嵌入式平台的研究与应用具有一定的参考价值。     

弱小目标检测与跟踪算法

低对比度小目标检测与跟踪算法的研究是电视跟踪领域的关键技术之一。针对弱小目标的目标特性，按USAN原则进行目标检测，利用目标的特征参数及目标运动的一致性、连续性排除噪声干扰，实现对目标的稳定跟踪。实验采用VC＋＋仿真平台验证该算法的可行性和有效性，并移植到DSP专用图像处理平台上，达到了工程的5可靠性与实时性要求。     

改进的EKF算法在目标跟踪中的运用

过程噪声和测量噪声影响Kalman滤波的性能,通常很难得到它们准确的值。提出观测噪声和过程噪声实时估计的自适应算法。该算法可以用在非线性和机动目标跟踪问题中,不必预先知道准确的噪声方差。重新估测观测噪声方差矩阵,可以较好地消除由观测噪声带来的误差;建立一个简单的线性Kalman滤波器对过程噪声进行实时估计,这对于机动目标来说是必要的,因为原有的过程噪声将受到加速度影响,不能包含全部的信息。实验表明,该算法保证EKF稳定性,提高了跟踪性能。模拟实验300次后,X,Y方向位置均方误差分别为7.8099,9.6838。     

红外弱小目标检测跟踪并行处理系统

针对红外弱小目标的实时检测与跟踪,本文设计了一套基于4×ADSP TS201S-600处理器的多DSP并行处理系统.该系统拥有LVDS数字视频输入输出接口,利用TS201S的链路口构建了松耦合并行处理系统,支持多DSP间的两两交叉互联和板级互联,定点运算的峰值速度可达19.2 GMAC@16 bit/s,浮点运算的峰值速度可达14.4 GFLOPS.实验结果表明,该并行处理系统具有高实时性、良好的适用性和扩展性等特点,可以实现对大画面,高帧频的红外弱小目标实时检测跟踪.     

基于数据融合和多重智能模型的目标识别和跟踪

考虑到单传感器的系统存在着局限性,提出了基于多传感器（雷达和红外）信号融合的目标识别和跟踪系统,以利用数据的互补和冗余。特征层融合能利用各传感器提供的特征为提高目标识别能力;对于点目标和面目标分别提出了智能规则推理和神经网分类器的目标识别方法。决策层融合能提高目标跟踪的精度并提高抗干扰性;提出了可信度决策的目标跟踪方法。     

智能小车目标识别跟踪系统的设计

随着经济水平的飞速发展和科学技术的不断提高,电子设备的智能化将成为当今时代的发展趋势。本文首先介绍了智能小车目标识别跟踪系统的组成,在此基础上详细介绍了智能小车对目标的识别以及跟踪系统的设计。     

图象目标的识别模型与检测技术

在电视跟踪系统中,对图象目标的模型描述及目标检测是至关重要的。系统地描述了跟踪系统中有关的图象目标模型,研究图象目标的检测技术及适用于跟踪系统的实现方法,给出对实际图象的处理结果。     

基于加权Lucas-Kanade算法的目标跟踪

针对传统的序列图像目标跟踪方法难以适应复杂背景干扰、目标形状变化以及目标位置非规则抖动的问题,提出了一种基于加权Lucas-Kanade算法的目标跟踪新方法.首先引入搜索模板,估计出目标在实时图像中的位置并将其作为加权Lucas-Kanade算法的迭代初始值,然后计算权值函数,利用当前模板和初始模板进行两次跟踪,得到目...     

一种快速运动目标检测与跟踪算法

运动目标的检测与跟踪是计算机视觉和图象编码研究的主要内容,有着广泛的应用领域。基于光流场的检测与跟踪是其常用的方法之一,但其计算结果和效率是不能令人满意的。提出了基于帧间差阈值法和光流场相结合的快速运动目标检测与跟踪算法,诸结果表明该算法简单实用、运算速度快,克服了单纯光流场方法的不足。     

几种自动目标跟踪算法的比较研究

复杂背景目标跟踪是近年来自动目标识别(ATR)领域的一个研究热点,在军事、医疗、安全等多个领域具有广泛的应用前景。ATR的研究内容主要包括目标的检测分类、特征提取和目标定位识别等。本文对当前流行的目标跟踪算法进行了全面的分析比较,最后对目标跟踪算法的进一步研究方向进行了深入的探讨。     

跟踪系统中跟踪器延迟的自适应预测补偿方法

跟踪系统中跟踪器的延迟会对系统的稳定性和跟踪精度产生不利影响。为此以典型Ⅱ型系统为例，理论上定理地分析了跟踪器延迟对跟踪系统的影响，并提出了将采用LMS算法和横向滤波器结构的自适应滤波器用于延迟预测补偿的方法。仿真结果验证了方法的有效性。     

基于光强感知的太阳能智慧跟踪系统设计

为提高太阳能的利用率,根据最大功率跟踪原理,设计了一种基于光强感知的太阳能智慧跟踪系统。首先,从太阳能智慧跟踪系统的工作原理出发,对其结构进行总体设计;然后,基于太阳能智慧跟踪系统各模块的性能需求,开展硬件设备选型和软件设计;最后,搭建相应的实验平台对太阳能智慧跟踪系统进行组装和调试,并通过功能测试验证了其性能。结果表明,所设计的太阳能智慧跟踪系统可以实现太阳能板对太阳光的智慧追踪,且能完成远程控制;另外,该系统结构简单,成本较低,既能节约能源,又能提供良好的供电水平,满足了高科技产品的需求,符合现代能源利用发展趋势。     

基于MATLAB的目标跟踪实时仿真库的设计与实现

利用 MATLAB/SIMUNKK 的代码产生原理,针对以 c6201 DSP 为核心的图像处理平台,开发目标跟踪实时仿真库,建立了目标跟踪实时仿真系统。在此环境下可将算法模型快速生成 DSP可执行程序,并可直接运行。此环境为算法研究者建立了算法到 DSP 程序开发的桥梁,使算法快速得到实时验证,大大节省 DSP 程序移植的时间。     

起伏背景的小目标快速检测算法

分析了双门滤波算法抑制噪声能力强的特性,针对其在计算目标门和背景门均值和方差时计算量大的缺点,提出了一种快速双门滤波算法,该方法利用两个与图像一样大的二维数组来保存中间结果,这两个数组的元素值分别代表图像左上角所有像素的和与平方和,则计算目标门和背景门的均值和方差时可将MxN次加法和一次除法简化为两次减法、一次加法和一次除法运算,从而大大减少运算量,本算法的计算量从理论上讲仅为传统双门滤波运算量的3/M×N,且计算量不会随目标门、背景门尺寸的增加而增加(M、N分别代表背景门的高度和宽度).运用快速双门滤波抑制背景和噪声,初步检测出目标,然后再利用目标运动的连续性剔除虚假目标,实现运动目标的最终检测.试验结果表明:该算法能够对小目标进行有效的检测.     

铁路路障检测方法

铁路的路外交通事故每年都为铁路部门和国家带来很大的损失，非常有必要研制出一套铁路路障视频监测系统，而图像处理和图像的监控技术就是研制这套系统的基础。综述了现有的图像处理和监控技术的主要技术和方法，以及图像检测技术在铁路路障监测系统中的应用和实现。     

弱小目标跟踪算法性能评估的研究

本文提出了弱小目标检测和跟踪算法的性能评估框架,并针对弱小目标检测和跟踪的特点,从背景特性、目标特性和跟踪干扰特性等方面对弱小目标序列图像的仿真进行了分析.通过分析弱小目标跟踪中可能遇到的不同的目标情况和由此产生的正确跟踪轨迹、正常轨迹消失、错误跟踪轨迹、遗漏轨迹和虚假跟踪轨迹等目标跟踪状况,以弱小目标仿真模块提供的目标原始真值为基础,采用了有效跟踪评价和有效跟踪精度评价的方法对跟踪算法进行评估.试验表明,该方法能够有效地评估弱小目标跟踪算法.     

星载空间目标光电跟踪角速度伺服系统设计

设计了星载空间目标光电跟踪角速度伺服系统,它包括补偿校正环节、驱动功放环节、以光学望远镜和跟踪架为被控制对象的机械操作环节以及视轴稳定回路。选择直流力矩电机作为跟踪架驱动元件,以提高系统的跟踪精度。利用 Matlab 进行系统特性仿真的结果表明,设计的系统相角裕度为 69°,幅值裕度为 35.8dB,截止频率为 10rad/s,调节时间为 0.7s,具有良好的跟踪性能,达到了预期的要求。