基于机动检测的自适应实时时间配准算法

多传感器航迹数据的时间配准是分布式融合处理的前提之一。在几种常用时间配准算法的对比分析中发现,不同算法仅在某种目标运动模型条件下是最优的,而目前的研究大多采用固定某一种配准方法,难以保证目标复杂机动情况下的配准精度。因此提出基于机动检测的自适应实时时间配准算法。融合中心根据传感器航迹数据估计目标加速度以检测目标运动模型的变化,然后采用当前模型对应最优的时间配准算法。仿真结果表明,该算法能够有效降低整体的时间配准误差,性能优于各单一固定的算法。     

基于运动模型估计的分布式实时时间配准算法

在目标运动模型未知和参数不完备等复杂情况下,目前尚无较好的分布式实时时间配准方法。假设在较短时间内目标在某一方向上的运动可以用匀速、匀加速或匀变加速直线运动模型表示,文中提出了一种复杂情况下基于运动模型估计的分布式实时时间配准算法。首先,对目标航迹序列进行不同阶次的滑窗多项式拟合,并根据拟合误差在线估计目标的运动模型;然后,在状态参数不完备的情况下构造完整的运动状态估计向量,并利用Kalman预测方法进行实时时间配准。仿真结果表明,与传统方法相比,提出的方法具有更好的性能。     

雷达数据实时时间配准算法研究

针对雷达数据融合中观测数据时间不同步的问题,本文提出了Kalman滤波器算法与三点抛物线插值法相结合的时间配准方法,结合雷达数据处理的特点,利用方位维波门相关算法,减少无效的时间配准计算,并用仿真的方法验证其配准的有效性。     

实时时间配准仿真研究

针对多传感器数据融合系统中观测数据时间不同步的问题,采用常系数滤波算法与Lagrange插值法结合进行时间配准,并用仿真的方法验证了此配准方法有效。与现有算法比较,此方法可与目标跟踪同步进行,配准实时性强,且简单,可提高融合效率。     

基于机动检测的参数自适应跟踪算法

在机动目标跟踪中,传统当前统计模型卡尔曼滤波算法对弱/无机动目标跟踪精度不高,对突发机动跟踪精度显著下降,且跟踪性能受限于先验参数.针对上述问题,本文提出一种基于机动检测的参数自适应机动目标跟踪算法,算法利用新息的概率分布特性构建双阈值检测门限,依据检测结果进行参数自适应调整.首先,利用加速度预测误差方差信息,自适应调...     

基于相关配准的帧间差分算法

针对帧间差分法在摄像头运动时受动态背景严重干扰的问题,提出了一种基于图像配准的运动目标检测算法。首先将中值滤波后的连续两帧图像配准,配准时先在前一帧图像中选取背景,即背景图像,用区域相关法将后一帧图像与背景图像配准;接着将配准后的2帧图像差分得到帧间差分图像,即帧差图像,再用数学形态学的开运算去掉帧差图像中的一些细小噪声;最后将连续两帧去噪后的帧差图像逻辑与运算,得到运动目标检测结果。实验结果表明,在摄像头运动时的动态背景下,该算法有效地抑制了动态背景的干扰,准确地检测出了运动目标的边界,提高了运动目标检测在动态背景下的应用价值。     

多传感器数据融合系统中时间配准算法分析

在多传感器数据融合系统中，要求融合处理的各传感器数据必须是同一时刻的，这样才可能计算出目标的正确状态。但实际系统中，由于数据传播的延迟、传感器采样周期的不统一等，都会带来时间上的误差，而时间误差对测量的距离数据和距离变化率数据都会带来很大的影响，因此在融合前必须进行时间配准。本文着重分析了目前时间配准常用的几种算法，并分别进行仿真验证，得出了有益的结论。     

基于场景复杂度与不变特征的航拍视频实时配准算法

实时、鲁棒的图像配准是航拍视频电子稳像、全景图拼接和地面运动目标自动检测与跟踪的前提和关键技术.本文以航拍视频序列为处理对象,提出了一种新的基于场景复杂度与不变特征的实时配准算法,其主要特点包括：(1)在对航拍视频配准难点进行详细分析的基础上,有针对性的提出基于积分图的快速图像尺度空间构建、依据场景复杂度的检测特征点数量在线精确控制、基于描述子误差分布统计特性级的联分类器构造等新方法,使得算法配准性能不随场景的复杂度发生改变,能够在各种地貌条件下实时、稳定的进行图像配准;(2)将多尺度Harris角点和SIFT描述子相结合,并通过对帧间变换模型参数进行鲁棒估计,保证了算法具有良好的旋转、尺度、亮度不变性和配准精度.实验结果表明,算法可在场景变化、图像大幅度平移、尺度缩放和任意角度旋转等复杂条件下实时、精确的进行图像配准,对分辨率为320×240的航拍序列的平均处理速度达到20.7帧/秒.     

两种常用多传感器时间配准方法在匀加速模型下的改进

多传感器融合系统中,采样周期或开机时刻不同会造成测量数据的时间异步,针对该问题进行时间配准时,匀速直线运动模型下的两种常用方法（内插外推法和最小二乘虚拟法）随着目标机动性的增强配准误差随之增大。本文以匀加速运动模型为假设前提,对两种方法做了扩展改进,形成了满足匀加速运动模型的时间配准算法。仿真实验验证了改进方法的有效性。     

基于特征的自动图像配准算法

提出了一种基于特征的自动图像配准算法，它利用角点检测和相关运算在给定源图像和目标图像上自动寻找侯选匹配点，利用松驰过程确定对应特征点。算法在大多数情况下能自动完成。从实验结果看，该算法获得了理想的拼合效果。     

融合机动检测的交互多模型目标跟踪

传统交互多模型算法所采用的基于“软切换”思想的模式概率估计方法 ,大大减少了计算量 ,但同时只能实现对目标的次优跟踪。为了进一步提高跟踪系统的性能 ,文中讨论了一种融合机动检测的IMM跟踪算法 ,通过采用点过程滤波器对机动目标的机动进行实时检测 ,从而获得各模式的当前概率 ,并将其与传统IMM算法相结合 ,实现跟踪系统性能的提高。仿真结果表明 ,该算法具有良好的跟踪性能     

基于道路信息的机动小目标跟踪

道路上运动的小目标因密集的交通、大量的虚假点迹以及强烈的机动能力导致其跟踪较难,文中提出了一种利用道路信息改善机动小目标跟踪性能的方法,该方法通过比较道路结构、分叉、交叉等信息和航迹当前所在位置,调整交互多模型的模型数和模型结构,即变结构交互多模型,并通过判断航迹的方向是否与道路的方向一致管理航迹。仿真结果说明与传统的交互多模型相比,结合了道路信息的方法明显提高了机动小目标的跟踪精度,并提高了监测区域内的目标航迹检测概率,同时降低了监测区域内虚假航迹数目和寿命。     

基于高阶累积量的目标机动检测新方法

机动检测是多模型目标跟踪中的一个关键问题.在卡尔曼滤波中,当目标机动被噪声淹没时,传统的机动检测算法将失效,多分辨方法虽然能够有效地抑制噪声,可靠检测机动,但由于计算复杂导致严重的检测延迟,从而限制了它的应用.本文提出一种基于三阶累积量的机动检测新算法,它有效地克服了上述二者的缺陷.由于高阶累积量能够抑制高斯噪声,因此在三阶累积量域易于检测机动.同时通过采用逐点更新法,可实时进行机动检测.仿真结果表明,该算法优于传统算法和多分辨方法,特别是在低信噪比的情况下.     

基于自适应卡尔曼滤波的机动目标跟踪算法

针对一般卡尔曼滤波融合跟踪方法无法实现对机动目标的有效跟踪问题,提出一种自适应卡尔曼滤波融合方法,设计一种能够提供目标开始机动瞬时估计的目标机动探测器,反复对目标的加速机动进行估计,当确定目标开始机动时,卡尔曼滤波模型将自适应地调整为目标机动状态模型。最后,通过仿真实验对比分析,证明文中所提方法优于一般卡尔曼滤波融合方法。     

利用近距离目标红外图像的机动检测问题研究

机动检测问题是目标跟踪(尤其是对近距离目标跟踪)过程中的一类关键性问题.传统的机动检测方法一般将目标看做点目标来处理,而在能得到目标红外图像的情况下,依据红外图像跟踪可以得到更快、更准确的机动检测性能,本文提出了一种针对近距离目标红外图像的依据类散度的小波包变换、初始聚类后叠代逼近以及能量最强直线段提取的图像处理方法,该方法在较低信噪比情况下依然能够保持较好的目标中心的跟踪精度,并进一步改善机动检测的性能.     

基于图像配准的运动目标检测

针对导弹训练模拟器探讨一种基于图像配准运动的目标检测方法.由于差分法在动态背景下不能有效地检测出目标,故使用一种快速的基于图像亮度的角点检测,并通过考虑实际的跟踪速度与方向,建立图像间角点的对应关系,采用最小二乘法得到最佳仿射系数,再对图像进行仿射变换,由帧差法得到目标.     

基于粗配准SAR图像变化检测方法

合成孔径雷达(SAR)图像由于受相干斑噪声的影响,在对其进行配准及变化检测时,经典的适于光学图像的方法效果不佳。该文先通过选取少量控制点实现SAR图像的粗配准,然后利用直方图规定化对SAR图像进行图像灰度匹配处理,在此基础上根据待检测目标特性选取适当的阈值,利用滑动矩形窗实现改进的基于图像差值的变化检测。真实SAR图像的实验结果表明,该方法能有效克服图像照度差异和粗配准误差的影响,取得满意的检测结果。