基于JPDA算法的多机动目标航迹跟踪研究（英文）

针对传统多机动目标航迹跟踪算法精度不高的问题,提出基于JPDA的多机动目标航迹跟踪算法。首先计算两目标的互联概率,然后对加权值进行处理,最后得到目标航迹,并对航迹进行仿真。结果表明,本文所提出的算法具有较高的跟踪精度,可为多目标航迹跟踪实现提供了参考。     

基于改进Hough变换的检测前跟踪方法

在微弱目标检测的算法研究中,检测前跟踪(TBD)方法是在低信噪比情况下目标检测的有效途径.一种基于信息辅助的Hough变换微弱目标检测方法被提出.该方法着重Hough变换在距离一多普勒一帧三维空间中的应用.它利用基于系统先验信息的点斜式Hough变换估计目标航迹进行跟踪,然后再根据估计航迹进行多帧积累提高目标信号SNR的方法能对微弱目标检测.由于利用了先验信息,算法的运算量被有效地降低了.蒙特卡洛仿真验证了所提方法的有效性.     

自适应模糊逻辑的多模型跟踪

为了克服基于"当前"统计模型的交互式多模型算法难以恰当地确定当前模型的概率,以及系统参数amax和a-max在跟踪过程中不能自适应调整的缺点,提出了一种基于自适应模糊逻辑的多模犁跟踪算法.介绍了基于"当前"统计模型的交互式多模型算法,给出了算法的基本步骤.在"当前"统计模型算法基础上,提出了一种基于自适应模糊逻辑的多模型跟踪改进算法,采用模糊推理给出了模型的选择概率,以提高跟踪的速度;同时,采用蚁群算法对设计参数进行优化,以提高跟踪的精度.最后,将所设计的基于"当前"统计模型的多模型改进算法用于机动目标的跟踪仿真.实验结果表明:改进的算法使得跟踪精度提高了20%左右,机动目标跟踪一次仿真时间为0.047 s,基本满足高速、高精度跟踪目标的要求.     

模糊自适应概率多假设算法研究

将概率多假设（PMHT）算法引入目标跟踪,针对PMHT算法的迭代、批处理特性,采用模糊专家规则系统,提出了模糊自适应概率多假设跟踪（FA—PMHT）算法。仿真结果表明,算法在跟踪精度上有明显提高,并且满足实时性要求。     

基于IMM模型的目标跟踪算法

在机动目标跟踪方法中,为避免具有机动检测的跟踪算法产生的估计时间延迟和机动检测过程中跟踪性能的降低,采用基于交互式多模型(IMM)的自适应机动目标跟踪算法,通过2个目标模型的交互作用来实现对目标机动状态的自适应估计.在工程上,将基于CV和"当前"统计模型的IMM算法应用在某导航雷达跟踪系统中,经验证IMM算法对匀速直线运动、机动运动目标跟踪均能取得较好的效果.     

多雷达单目标追踪问题研究

针对机动目标的跟踪问题建立了多雷达追踪单目标模型,通过对多雷达采集的航迹数据进行坐标变化,以及航迹进行Kalman滤波,实现多雷达单目标航迹数据的统一。所建立的数学模型对机动目标追踪和逃逸方案有一定的指导意义。     

基于斜率约束和回溯搜索的水下多目标跟踪方法

针对复杂水域环境下的多目标跟踪问题,本文提出了一种基于斜率约束和回溯搜索的多目标跟踪方法。首先,基于方位测量数据和水下目标运动学分析,利用门限阈值的方法检测目标。然后,基于传统多假设跟踪算法框架设计一种新的斜率约束和共用量测的假设生成规则。在航迹中断时,通过回溯搜索的方法确定中断起始航迹点,利用容积卡尔曼滤波对中断航迹预测和补偿,同时对假设生成结果减枝,以达到降低算法空间复杂度的目的。试验结果表明:该方案能够实现多目标自动关联跟踪、中断航迹自动预测、自动航迹终止等任务,目标跟踪平均均方根误差0.594 4°,算法平均运行时间0.826 5 s。     

一种带渐消因子的自适应“当前”统计模型

光电经纬仪对目标跟踪时,目标突发机动时的跟踪效果较差.为此设计了一种带渐消因子的自适应"当前"统计模型.引入渐消因子增强其对突发机动的自适应跟踪能力和其鲁棒性,改进的"当前"模型改善了普通"当前"模型对一般机动目标的跟踪性能.仿真结果表明,和一般"当前"统计模型算法相比,本文提出的算法明显提高了对目标突发机动的跟踪性能.     

基于IMM模型的目标跟踪算法

在机动目标跟踪方法中,为避免具有机动检测的跟踪算法产生的估计时间延迟和机动检测过程中跟踪性能的降低,采用基于交互式多模型（IMM）的自适应机动目标跟踪算法,通过2个目标模型的交互作用来实现对目标机动状态的自适应估计。在工程上,将基于CV和＂当前＂统计模型的IMM算法应用在某导航雷达跟踪系统中,经验证IMM算法对匀速直线运动、机动运动目标跟踪均能取得较好的效果。     

基于IMM模型的目标跟踪算法

在机动目标跟踪方法中,为避免具有机动检测的跟踪算法产生的估计时间延迟和机动检测过程中跟踪性能的降低,采用基于交互式多模型（IMM）的自适应机动目标跟踪算法,通过2个目标模型的交互作用来实现对目标机动状态的自适应估计。在工程上,将基于CV和＂当前＂统计模型的IMM算法应用在某导航雷达跟踪系统中,经验证IMM算法对匀速直线运动、机动运动目标跟踪均能取得较好的效果。     

基于联合注意力孪生网络目标跟踪算法

为改进在发生形变、尺度变化及相似目标等多种干扰因素时视频中运动目标的跟踪精度,提出了一种联合注意力的孪生网络模型.首先,采用一种轻量级网络MobileNetV3作为主干网络对目标进行特征提取;然后,为提高模型对于目标关键特征的关注度,提出了通道联合空间注意力与孪生阿络结合的模型结构;最后,对基于注意力模块与非注意力模块...     

毫米波雷达与视觉传感器信息融合的车辆跟踪

为提高车辆前向防碰撞预警系统对前方道路环境感知的准确性,提出一种毫米波雷达与视觉传感器信息融合的车辆跟踪方法。提出的剔除雷达干扰目标算法缩短了对干扰目标的处理时间;提出的对称检测算法可对雷达目标兴趣区域进行对称检测,减小雷达目标兴趣区域的横向位置误差;提出的KCF-KF组合滤波算法可提高跟踪车辆的精度。实车试验表明,该方法可有效跟踪车辆位置信息,像素坐标系下的X、Y坐标跟踪准确率分别超过97.34%与95.19%。     

基于色度饱和度-角度梯度直方图特征的尺度自适应核相关滤波跟踪

针对核相关跟踪算法(KCF)对特征敏感及无法跟踪尺度的问题,本文从特征提取和尺度自适应两个方面对核相关滤波跟踪算法进行了研究。提出了一种基于色度饱和度-角度梯度直方图特征的自适应核相关跟踪算法来改善KCF算法的跟踪性能。首先,研究了HSI颜色空间的特点,基于颜色和梯度是互补的图像特征,提出了一种融合了梯度和颜色的HHS-OG特征来有效提高原始KCF算法对目标和背景的判别力。其次,针对KCF无法处理目标尺度变化的问题,在跟踪的检测阶段采用一组固定的尺度因子进行图像块采样,根据得到的滤波响应图估计目标的最优位置和尺度。将所提算法在大量视频序列上进行了跟踪实验,结果显示其平均跟踪速度为37.5frame/s,跟踪精度和成功率分别提升了5.4%和10.1%。实验表明HHS-OG特征具有良好的目标-背景判别能力,能够实现鲁棒跟踪,而尺度自适应策略能较大程度地提高跟踪精度。     

A novel multitarget tracking algorithm for Myosin VI protein molecules on actin filaments in TIRFM sequences

We propose a novel multitarget tracking framework for Myosin VI protein molecules in total internal reflection fluorescence microscopy sequences which integrates an extended Hungarian algorithm with an interacting multiple model filter. The extended Hungarian algorithm, which is a linear assignment problem based method, helps to solve measurement assignment and spot association problems commonly encountered when dealing with multiple targets, although a two‐motion model interacting multiple model filter increases the tracking accuracy by modelling the nonlinear dynamics of Myosin VI protein molecules on actin filaments. The evaluation of our tracking framework is conducted on both real and synthetic total internal reflection fluorescence microscopy sequences. The results show that the framework achieves higher tracking accuracies compared to the state‐of‐the‐art tracking methods, especially for sequences with high spot density.     

搜索区域和目标尺度自适应的无人艇海面目标跟踪

海面目标跟踪任务是实现水面无人艇自主化航行、智能化作业的重要基础。相比于普通场景的目标跟踪,海面目标跟踪需要面对目标抖动剧烈及目标尺度变化大等问题。针对海面目标在图像画面中抖动剧烈的问题,本文提出了搜索区域自适应算法,该方法通过对海面场景的分割完成了海天线位置的提取,然后通过海天线运动模型自适应地确定了每帧图像中目标搜索的区域;针对跟踪过程中海面目标尺度变化较大的问题,本文通过分割搜索区域的方法实现了目标尺度变化的自适应跟踪。基于相关滤波跟踪框架并结合上述两种改进策略,在真实的海面目标图像测试序列中,本文算法相比传统的相关滤波算法在跟踪精度上至少提升了26%,有效地解决了目标抖动剧烈和尺度自适应问题,提高了海面目标跟踪任务的精度。     

激光扫描追踪人体目标位姿的算法研究

针对人体目标位姿的追踪问题,对二维激光扫描仪的工作原理进行了归纳,对所测取数据的分析算法进行了研究,设计了一种基于激光图像扫描的新型算法,利用C语言与Matlab混合编程,通过对人体目标肩部截面进行椭圆拟合,实时测取了运动人体目标的距离、角度和方位信息,并通过Matlab GUI显示.二维激光扫描仪通过旋转的光学部件发射光脉冲,形成了二维的扫描面,以实现区域扫描及轮廓测量的功能.研究结果表明,利用激光扫描仪测取的人体目标的位置信息与真实的人体目标的位置信息相比基本吻合,距离范围为0m～4m,距离精度优于0.05 m,角度范围为240°,角度跟踪精度优于2°,方位范围为360°,方位精度最高1 °,该算法可用于需要对人体目标进行实时追踪的工程应用中,例如用于对人体目标实时跟随的移动平台或机器人中.     

自适应模板更新和目标重定位的相关滤波器跟踪

针对核相关滤波器在跟踪中因目标快速运动导致的目标易丢失和部分遮挡问题,本文在多特征尺度自适应核相关滤波器(Scale Adaptive with Multiple Features tracker,SAMF)基础上,提出一种融合自适应模板更新和预测目标位置重定位的核相关跟踪算法。采用联合目标移动速度和特征变化的模板更新机制增大对目标快速运动适应性,根据长时滤波器和短时滤波器协作跟踪提出目标位置修正和重定位模型提升跟踪器应对目标部分遮挡的能力。在OTB-2015视频序列集100组序列中与序列集提供的算法进行对比,本算法跟踪精度相比SAMF提升2%。在目标发生快速移动时本文算法具有更好的追踪目标能力,目标重定位也很好地解决了目标部分遮挡问题。     

采用改进辅助粒子滤波的红外多目标跟踪

结合改进的辅助粒子滤波与马尔科夫随机场,提出一种多目标跟踪算法来跟踪红外场景中的多个目标.依据目标区域的灰度直方图描述目标,使用标准辅助粒子滤波对各目标的采样粒子集进行粗略优化,同时在辅助粒子采样过程中引入Mean-shift算法来提高粒子采样效率,解决多目标跟踪时粒子数量呈指数级增长的问题,并进一步提高算法的实时性.针对多目标跟踪常出现的目标遮挡导致跟踪失败的问题,引入图模型理论,利用马尔科夫随机场来表示多目标跟踪模型,将多目标的跟踪问题转换为图模型的推理问题.实验结果表明,该跟踪算法使用较少粒子便能实现跟踪,跟踪正确率达84％,且能有效解决多目标跟踪时的相互遮挡问题.     

基于压缩感知的多特征实时跟踪

针对基于压缩感知的目标跟踪算法中存在的特征单一,在目标纹理变化、光照变化较大时跟踪不稳定、易丢失目标的问题,提出了多特征联合的实时跟踪算法。该算法以多个矩阵作为压缩感知中的投影矩阵,将压缩后的数据作为特征来提取出跟踪所需的多种特征。在更新过程中,针对不同特征在跟踪过程中的稳定性不同,采取不同速度的更新方法,使得在目标环境变化时跟踪的鲁棒性仍然很高。对不同视频的测试结果表明,提出的方法在目标运动、旋转、纹理变化和光照变化的情况下跟踪准确,在目标大小为70 pixel×100 pixel时平均帧速为23 frame/s,满足实时跟踪的要求。与单一特征的压缩感知算法相比,本算法在目标纹理和光照变化很大的情况下仍能完成稳定的实时跟踪。