一种基于改进卡尔曼滤波的camshift目标跟踪算法

针对目标跟踪中的突变问题,本文提出一种基于改进卡尔曼预测的camshift(continuously adaptivemean shift)跟踪算法.本算法首先使用一种新的目标颜色模型,对传统目标模型进行改进,提高了目标跟踪的准确性和稳定性;同时为了更有效的预测目标位置,对卡尔曼滤波的一步预测值进行改进,并将修改后的卡尔曼预测算法融入camshift算法中,跟踪中增加采样率.实验表明,与传统camshift算法相比,该算法能够处理目标运动中发生突变的情况,实现对运动目标高精度的跟踪.     

基于卡尔曼滤波的多运动目标跟踪算法研究

针对多运动目标跟踪的实时性和鲁棒性问题,本文提出了一种基于卡尔曼滤波的多运动目标跟踪算法,该算法运用卡尔曼滤波预测目标的位置,并以目标的中心点坐标、面积和长宽比特征、一维HSV颜色直方图作为目标的特征对当前帧检测到的目标模板和预测区域内的目标进行匹配。实验证明,该算法可实时、稳定地跟踪复杂场景内的多运动目标,并能够解决目标遮挡问题。     

适用于快速扩展目标的跟踪算法

提出了一种算法──偏移质心算法,阐述了偏移质心算法的原理及实现过程。该算法适用于对高速运动扩展目标的跟踪,已成功地用于ＯＦＤ－６３０电视跟踪器,并通过了连云港动态打靶试验。由于这种算法快速简捷、方便易行,且能实时稳定的对目标进行跟踪,在图象跟踪系统中不失为一种简单实用的跟踪算法。     

修正时延扩展卡尔曼滤波MIMO声纳目标跟踪方法研究

分布式多输入多输k~（Multiple．InputMultiple—Output,MIMO）声纳是一种通过MIMO技术规划时空信道来提高声纳探测性能的新型主动探测声纳体制。由于分布式MIMO声纳节点分布间隔大,水中声速较小,由各发射节点同步发射的测距信号将经过不同的时延到达目标,因此各接收节点测得的距离值分别对应于目标不同时刻的状态。常规的定位方法并没有考虑传播时延对测量值的影响,因而定位精度受到限制。提出了一种修正时延的扩展卡尔曼滤波方法（ModifiedExtendedKalmanFilter,MEKF）对分布式MIMO声纳系统中的移动目标进行跟踪。仿真结果表明,与常规的目标定位跟踪方法相比,该方法有定位精度高、收敛速度快、跟踪性能稳定的特点。     

基于改进粒子滤波算法的水下目标跟踪

针对常规粒子滤波算法粒子数目保持不变的问题,提出了一种可以自适应调整粒子数目的改进算法。该算法将KL距离(Kullback-Leibler Divergence,KLD)引入粒子滤波重采样过程,保证在一定的滤波精度下,可以有效地调整滤波过程中使用的粒子数目,从而实现了滤波过程中粒子数目的自适应。将该算法应用于纯方位水下目标跟踪,仿真结果表明,该方法有效地改善了滤波效果,计算量低,适合于实际应用。     

扩展目标边缘数据空间排序算法

提出的边缘数据排序算法，用于扩展目标跟踪设计之中，此算法采用链式数据结构，在寻找搜索起始点的基础之上，以距离最近为相邻象元之准则在链式数据结构中进行搜索，并重新妆成边缘数据的空彰序集合。     

用于纯方位目标跟踪的修正极坐标自适应卡尔曼滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中，直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差的问题，提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法，对虚拟系统噪声进行估计，动态补偿模型线性化误差，对其滤波理论及算法进行了研究和仿真．仿真结果表明，该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性，优于一般的扩展卡尔曼滤波算法．     

基于无锚框的孪生网络目标跟踪改进算法

视觉目标跟踪在车辆、人机交互以及监控等领域应用广泛,虽然近年来取得了很大的进展,但是在跟踪过程中,仍然存在许多的干扰因素.针对跟踪过程存在目标尺度和长宽的比例会随着目标或跟踪设备的变化而变化以及背景干扰的问题,设计了一种基于无锚框的孪生神经网络的跟踪方法.首先,改进了特征提取网络,提高了跟踪的准确性.其次,增加了非局部感知网络,能够更好地利用模板和搜索分支更深度的特征.对于分类来说,增加了选择分支,用于抑制较低的得分,选择更高更准确的得分,从而能够进行更好的回归预测.其采样策略也不同于之前的网络,并对损失部分进行了优化.在对网络进行整体的训练及实验之后,该算法能够很好地跟踪目标,提高了跟踪的成功率和精确度.     

WSN目标跟踪场景中基于能耗约束的传感器选择算法

无线传感器网络(WSN)中高精度目标跟踪时的传感器能量管理为当前的研究热点。针对节省能量和能耗均衡问题,提出一种基于能耗约束的传感器选择算法。算法实现以扩展卡尔曼滤波(EKF)增益矩阵及传感器量测能耗矩阵为待优化变量,以估计协方差矩阵的迹与传感器量测能耗函数的和为目标函数,结合传感器节点能耗阈值约束,通过凸优化方法求解。理论推导与仿真实验结果表明,在保证估计精度条件下,本文算法可以有效节省网络能量,实现网络能量均衡。     

改进的粒子滤波目标跟踪算法

针对环境迁移、目标被遮挡或姿态变化较大时传统粒子滤波算法的鲁棒性不强的问题,提出一种改进的粒子滤波目标跟踪算法。建立目标模型时,将目标的HSV颜色特征和Uniform LBP纹理特征进行加权融合;粒子重采样过程中,采用加权随机采样方法,将粒子权值作为重采样的影响因子而非决定因子,以提升粒子多样性,降低粒子衰退对目标跟踪的影响;目标被干扰时,采用卡尔曼滤波对目标位置进行偏移校正,以获取目标正确位置;最后采用模板更新策略对目标模板进行实时更新。实验结果表明：相较于传统粒子滤波算法和CMT算法,本文算法对复杂环境中目标被遮挡和姿态变化的情况下都具有较好的鲁棒性。     

基于二阶转换测量Kalman滤波的目标跟踪算法

为了减小传统跟踪滤波算法线性化误差,提高光电跟踪系统的跟踪速度和跟踪精度,本文在三维空间中,提出了二阶去偏转换测量卡尔曼滤波算法.该算法利用二阶泰勒展开的方法,推导出了光电跟踪系统观测方程的转换测量值误差的均值和协方差矩阵表达式,并对测量误差进行去偏差补偿处理,再经过转换测量卡尔曼滤波,可显著减小传统滤波算法的线性化误差.仿真结果表明,二阶去偏转换测量卡尔曼滤波(SCMKF)算法的跟踪精度优于非去偏转换测量卡尔曼滤波(CMKF)和扩展卡尔曼滤波(EKF),以及unscented卡尔曼滤波(UKF)算法,并且具 有更快的收敛速度,和采用统计方法的去偏转换测量卡尔曼滤波(DCMKF)的跟踪精度相当,但计算简单,提高了跟踪速度.     

Kalman滤波融合优化Mean Shift的目标跟踪算法

目标跟踪中,目标的背景变化、形状改变、遮挡,往往会导致跟踪失败,而跟踪的实时性和准确性是必须考虑的问题。本文首先对Mean Shift算法进行了介绍,接着对Mean Shift算法进行了优化:修正Mean Shift算法迭代权值,修正后主要信息贡献更加突出,次要信息受到抑制,避免了开方的繁琐运算,降低了运算量。提出了目标模板更新算法,解决了背景变化和目标形状改变时跟踪失败的问题。然后在水平位置和竖直位置建立Kalman滤波器,同时将优化Mean Shift算法与Kalman滤波融合,解决了目标完全遮挡后无法继续跟踪的问题。仿真实验表明,本文提出的目标跟踪算法在目标遮挡,目标形状改变,目标跟踪失败的情况下具有更高的跟踪精度,更高的实时性和鲁棒性。     

一种基于卡尔曼预测的动态目标跟踪算法研究

针对视频序列中目标的跟踪,均值漂移算法和卡尔曼滤波器相结合的目标跟踪算法已经被提出,而在移动机器人上实现对机动目标的实时跟随时,机器人自身的运动引起目标在像平面的偏移不能被忽略,在详述了两者的关系的基础上,建立起以机器人一个周期内的运动作为输入量的状态方程,以卡尔曼滤波器的估计值作为均值漂移算法的启动点,均值漂移算法的最终收敛点作为每帧的跟踪结果,并以此收敛点替代滤波器的估计值,两种算法交替使用,互为补充.实验表明所提算法可以实现在室外环境下对动态目标的实时跟踪.     

基于混沌粒子滤波的视频目标跟踪

针对复杂场景中目标受光照、自身形变、遮挡等影响,本文以混沌粒子滤波为框架,建立多特征似然模型,进行目标遮挡处理,提出了一种鲁棒性好且抗遮挡性强的混沌粒子滤波跟踪算法.本算法中利用混沌优化搜索优化粒子,很好的克服了退化现象,减少了计算量,在多特征似然模型建立中,对特征选择做了改进,使算法鲁棒性更好,并在算法中添加了遮挡处理.理论数据及实际场景的仿真结果表明,本文提出的算法鲁棒性好且具有较强的抗遮挡能力.     

一种动态模板匹配的卡尔曼滤波跟踪方法

在视频跟踪系统中,运动目标检测是实现跟踪的前提和难点.为了能够有效地检测出目标,提出了一种基于动态模板匹配和卡尔曼滤波的目标跟踪算法.首先将前两帧图像差分检测运动目标区域,提取特征点;然后利用卡尔曼滤波在搜索区域中找到与目标模型最匹配的候选目标位置并与当前帧目标模板进行匹配;最后将特征点流失率作为限定阈值,采用模板更新策略动态更新模板.跟踪实验表明,该算法具有很好的匹配精度与实时性,对目标姿态变化、大小变化、遮挡问题等有很好的鲁棒性.     

基于改进 Kalman 滤波分布式航天器相对位置的解算

用Kalman滤波算法解算分布式航天器相对位置,与点估计法比较可提高定位精度．但传统Kalman滤波常会出现滤波发散的现象,影响滤波精度．通过研究克服传统Kalman滤波发散的方法,设计了一种改进的Kalman滤波算法,主要从初始值的设计及自适应调节两方面进行了改进．根据分布式航天器相对位置的状态方程和观测方程,利用该算法对相对位置进行了仿真解算．仿真结果表明,该算法用于分布式航天器相对位置的解算中三轴的滤波精度都可达到厘米级,与传统Kalman滤波算法相比,该算法可有效地克服滤波发散,提高滤波精度．     

采用格型卡尔曼滤波的航空浮标定位算法研究

根据航空搜潜声呐浮标与飞机的相对方位信息,采用格型扩展卡尔曼滤波技术,对航空浮标定位方法进行了研究,建立了状态简化的2-状态定位系统的数学模型;利用蒙特卡洛仿真法,从位置估计的相对误差和均方误差两个方面,仿真分析了系统的误差性能,并获得了较好的效果。     

光电跟踪的非线性卡尔曼滤波算法

为得到最小方差意义下的光电跟踪目标的最优状态估计,提出将部分状态卡尔曼滤波和非线性系统的一阶线性化思想相结合,构成一种适用于非线性光电跟踪目标的卡尔曼滤波算法,并总结出详细算法结构.同时将此方法应用到非线性测量光电跟踪系统中,并与扩展卡尔曼滤波和U卡尔曼滤波进行性能对比.仿真实验结果证明,将部分状态卡尔曼滤波和非线性系统的一阶线性化思想相结合是有效可行的,而且其性能明显优于扩展卡尔曼滤波和U卡尔曼滤波.