多模实时图像处理跟踪算法研究

介绍了一种可用于红外成像和可见光成像的多模实时图像处理跟踪系统的算法及其设计特点，着重讨论了基于分割的质心跟踪算法、基于提边的差分跟踪算法和基于相关的特征匹配跟踪算法的实现，在此基础上，提出并分析了双模信息融合跟踪算法。     

一种快速目标的图像跟踪综合算法

本文针对空中快速目标,提出了一种图像跟踪综合算法,解决了一系列由于跟踪环境、时间、对象的变化而给图像序列处理造成的困难,简单且有效地实现了在复杂空情下对运动目标的跟踪。     

一种基于跟踪微分器的机动目标跟踪算法

提出了一种基于跟踪微分器（TD）的目标跟踪算法，该算法由跟踪微分器和序贯相似性匹配算法（SSDA）组成。假设目标在视频图像序列第一帧中的位置已知，使用跟踪微分器，可以预测出目标在下一帧图像中的位置，然后再使用SSDA算法，在预测位置的邻域内进行搜索，从而获得目标的准确位置。仿真实验证明基于跟踪微分器的模板匹配算法减少了搜索位置，提高了算法的效率，同时也克服了传统的卡尔曼滤波需要目标运动模型已知的缺点。     

机动目标跟踪的自适应卡尔曼滤波算法实现

为真实反映目标机动范围与强度的变化,引入了机动目标的“当前”统计模型,提出了一种基于该模型的自适应卡尔曼滤波算法．仿真结果表明,能有效改善在机动目标跟踪中传统的卡尔曼滤波可能出现的发散情况,提高了跟踪的准确性和稳定性．     

一种基于ARMA新息模型的机动目标跟踪算法

针对一般机动目标跟踪算法的复杂性和计算量大的缺点,提出了一种基于ARMA新息模型的改进稳态Kalman滤波算法.该算法选取极坐标系为跟踪坐标系,将反映径向加速度和机动角加速度的控制输入量引入到目标距离和方位的状态描述模型中,其计算量远远小于一般跟踪算法.仿真试验结果表明该算法满足机动目标跟踪的精度要求,可应用于机动目标的快速跟踪.     

基于相关和卡尔曼滤波的组合跟踪算法

针对现有单一或组合跟踪算法对于复杂背景条件下高速红外目标跟踪稳定性较差的问题,提出了基于相关和卡尔曼滤波的组合跟踪算法。该算法改进了相关跟踪算法的模板设计,并将其计算的目标位置作为卡尔曼滤波观测量输入来修正和预测目标航迹。在多种复杂背景条件下的反复测试验证表明,该算法有较好的鲁棒性,实现了对目标的稳定跟踪,满足光电系统对高速红外目标跟踪稳定性的高要求。     

一种基于JPDAF的机动目标轨迹融合算法

多传感器目标跟踪是利用不同的平台获得有关目标的准确、连续的动态描述。PDAF(probabilistic data association filter)算法用于处理单目标跟踪问题，它假定所有的量测都是在特定的目标扩展门限中，即来自一个目标或杂波。如果另一个目标也在该门限中，就可能产生错误。为了解决混杂、密集环境下的多目标跟踪问题，本文利用JPDAF(joint probabilities data association filter)算法，通过考虑可利用的关联事件来简化处理过程．根据关联概率值来对假设进行估计。最后的仿真结果表明该算法对向量状态估计有明显改善。     

网络化弹药系统中基于IMM算法的轨迹跟踪

网络化弹药系统是一种基于先进的无线传感器网络技术与现代智能弹药概念提出的一种弹药系统。为了实现网络化弹药系统中目标跟踪的任务,文中研究了将交互式多模型(interacting multiple model,IMM)滤波算法应用于网络化弹药系统实现对目标的轨迹跟踪,分别建立匀速拐弯运动以及匀速运动模型,目标在不同时刻遵循不同运动模型,利用IMM算法对探测到的目标进行跟踪建模,通过仿真分析,IMM算法跟踪效果良好,精度远高于最小二乘法。     

视频序列中目标定位跟踪的ー种新方法

提取视频序列中的目标轮廓，进行定位、跟踪，是当前视频处理技术研究中的一个热点。提出了一种新的视频目标半自动定位跟踪的算法。对于初始帧，采用改进的交互方法进行目标的精确定位；在后续帧中，采用零交叉点约束的Snake算法，对具有凹边和尖点特征的复杂目标准确跟踪，获得了理想的实验结果。     

一种基于SiameseRPN 的模糊视频目标跟踪算法

为提高追踪准确率, 提出一种针对模糊视频的轻量级视频跟踪算法。采用主流对抗生成网络模型 DeblurGAN V2 进行去模糊处理,交由基于改进SiameseRPN 目标跟踪算法进行目标跟踪。为实现轻量化,将目标跟 踪的特征网络替换为EfficientNet 网络,改进注意力机制为ECANet 以捕捉多通道信息,并在GoPro 数据集上进行测 试。测试结果表明：相比SiameseRPN 算法,该算法能实现更高的追踪准确率,帧率能达到实时性要求,具有一定 的借鉴意义。     

改进的模型集自适应变结构多模型算法

针对传统固定结构的交互式多模型算法模型集无法覆盖目标的所有运动模型,提出一种改进的模型集自适应变结构多模型算法。该算法在量测信息的基础上,采用Kullback-Leiber规则对模型集中各模型与目标运动模型匹配程度进行判别,删减匹配程度较低的模型;同时,采用改进的期望模型算法得到一个新的匹配程度高的模型集,并对原模型集中的模型进行更新;最后再与容积卡尔曼滤波器相结合,实现非线性目标跟踪系统的变结构多模型算法。仿真结果表明:该算法在保证系统计算量没有明显增加的基础上有效地增加了算法的自适应性能和系统的鲁棒性能,更好地满足了工程应用中对算法自适应性和实时性的要求。     

基于加权相关的图像匹配跟踪算法的研究

针对电视制导炸弹中弹目相对运动变化而导致的目标尺度变化、几何形变以及随机因素造成的暂短丢帧现象,文中对相关测度函数进行了基于弹-目距离的中心加权修正,提出了相应的模板更新与修正策略、基于线性预测的目标位置的预测方法、跟踪点的定位方法等,在此基础上,实现了基于加权相关的图像匹配跟踪算法.文中算法获取的跟踪点稳定,有效地解决了常规相关匹配算法跟踪点漂移、速度慢、实时性差的问题.实验结果表明,该方法在复杂背景以及目标尺度发生变化时均能获得良好的跟踪效果.     

交互多模型算法在目标跟踪领域的应用

对于目标的跟踪问题,多模型算法相对于单模型算法具有较大的优势;介绍了交互多模型算法的起源和发展,归纳和总结了近年来多模型算法的改进方向,介绍了多模型算法应用的新领域,简述了多传感器目标跟踪的研究成果;最后加以总结,展望多模型算法的研究方向。     

改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法在目标跟踪中的应用

在雷达信号处理领域,运动目标跟踪问题一直是研究的重点,涉及的非线性滤波问题是难点所在;以RaoBlackwellized粒子滤波(RBPF)算法为基础,针对其应用于雷达目标跟踪时产生的若干问题进行研究,为提高算法的收敛性能及滤波精度,对其中重采样算法进行改进,利用数字仿真对更改后的算法进行验证,经过表明更改后的RBPF算法在各个方面均有较大程度改善。     

基于多特征直方图的红外图像目标跟踪

根据红外图像的特点,采用单一颜色难以描述复杂的跟踪环境,尤其是目标周围有相似亮度的背景干扰时,会造成跟踪失败.针对该问题,提出在MS跟踪理论框架下将颜色特征和梯度特征联合起来描述目标.实验表明:该方法能准确地跟踪海上红外运动目标.     

复杂场景中目标抗遮挡跟踪算法研究

针对复杂场景中目标被干扰、遮挡等情况,提出了一种基于遮挡判断和运动轨迹预测的抗遮挡跟踪算法,可实现对被干扰或遮挡的目标进行有效跟踪,给出仿真结果,表明了算法的有效性和实用性。     

基于Levy飞行的蜂拥控制算法在目标跟踪中的应用

为解决较大区域内移动智能体对目标的跟踪问题,提高收敛速度,优化跟踪效果,提出基于Levy飞行的蜂拥控制算法。利用Levy飞行的特性,在移动智能体群体中加入搜索智能体,采用Levy飞行策略对目标进行搜索,智能体根据周围邻居和所能感知到的目标信息调整自身运动。仿真验证表明：与不具有搜索智能体的蜂拥控制算法相比,该模型搜索目标的速度更快,跟踪效果更好,适用于大区域内移动智能体的目标跟踪。     

闪烁噪声下目标跟踪的改进粒子滤波算法

针对目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种强跟踪粒子滤波(STUPF)算法.该算法将无迹卡尔曼滤波器(UKF)与强跟踪滤波器(STF)相结合作为粒子滤波提议分布,具有在线调节滤波增益阵,提高滤波器跟踪突变状态的能力.在给出闪烁噪声统计模型的基础上,将STUPF应用在几种典型目标运动模型跟踪系统中,并同UKF和...     

基于角测量的机动目标跟踪算法

利用角测量估计目标的距离和速度实质上是一个非线性状态估计问题,这种单站被动式跟踪可能构成一个不可观测系统,将导致跟踪滤波器的不稳定和发散。本文针对反直升机雷构成的雷群进行目标定位和跟踪,利用最小角度差算法对目标的位置进行静态估计,用基于“当前”统计模型的自适应滤波算法进行数据处理,最小角度差算法的估计结果作为自适应滤波的观测值;算法简单而且有效,对目标的机动和非机动运动参数都能得到良好的估计结果。     

基于IMM-CKF的弹道再入目标跟踪研究

该文研究了弹道系数未知的弹道再入目标的跟踪问题.针对现有再入目标跟踪方法对弹道系数初值设定以及噪声协方差的设置比较敏感的问题,采用了数值精度高、稳定性好且计算量较小的求容积卡尔曼滤波(CKF)算法作为跟踪滤波器,并分别设计了由不同弹道系数模型构成的交互式多模型(IMM)算法以及由不同噪声协方差模型组成的IMM算法.仿真结果表明,该文设计的两种IMM算法都能显著提高跟踪精度以及对弹道系数估计的收敛速度.