光电子技术

0619876利用多次差影融合法对弱点目标检测与轨迹跟踪[刊,中]／康圣／／激光与红外．-2006,36(4)．-330-332(G)针对复杂天空背景下弱点目标的检测与跟踪,提出了一种利用多窗口、小尺度、多次差影融合点目标图像的快速检测与跟踪方法。用该算法对仿真及真实拍摄的空中弱点目标进行跟踪,证明该方法杂波滤除度高,计算速度快,实时性好,在工程上有重要的应用价值。参5     

组网雷达多帧检测前跟踪算法研究

组网雷达系统(NRS)由于其稳健的性能优势,在近年来受到了广泛关注。目前,组网雷达系统在进行目标探测时常采用先检测后跟踪(DBT)算法,即在每个时刻先对接收到的回波数据进行单帧门限检测,得到疑似目标的点迹集合,然后上传这些点迹或由这些点迹跟踪得到的航迹估计到融合中心做进一步处理,最终得到全局估计结果。然而,当信噪比(SNR)比较低时,目标往往很难通过单帧门限检测,最终导致目标漏检、航迹起批难,无法有效发挥组网雷达系统优势。针对这一问题,该文提出了一种组网雷达多帧检测前跟踪(MF-TBD)算法。该方法首先在本地节点进行多帧检测前跟踪,然后传递检测得到的点迹序列到融合中心进行融合。该方法一方面利用了组网雷达系统平台优势;另一方面不同于常规先检测后跟踪技术,多帧检测前跟踪能够利用目标空时相关性积累目标能量,改善弱小目标检测性能;因此其可以有效提高系统对目标的检测性能。但是,多帧检测前跟踪输出结果和先检测后跟踪算法不同,导致现有融合方法不适用。针对这一问题,该文首先理论推导了点迹序列的融合方法,然后结合实际雷达模型给出了算法实现流程,最后提出了算法的粒子滤波实现方式并通过仿真实验验证了算法的性能。仿真结果证明该文提出的方法相比于先检测后跟踪算法,有4～6 dB的检测性能增益;相比于常规单传感器多帧检测前跟踪算法,航迹跟踪精度有50%左右的提升。      

利用多次差影融合法对弱点目标检测与轨迹跟踪

针对复杂天空背景下弱点目标的检测与跟踪,提出了一种利用多窗口、小尺度、多次差影融合点目标图像的快速检测与跟踪方法。用该算法对仿真及真实拍摄的空中弱点目标进行跟踪,证明该方法杂波滤除度高,计算速度快,实时性好,在工程上有重要的应用价值。     

基于时空域融合滤波的红外运动小目标检测算法

针对红外警戒与跟踪系统中的实时弱小运动目标检测问题．提出了一种基于时空域融合滤波的小目标检测算法。算法在空域上利用形态学Tophat滤波抑制背景增强目标．在时域上通过改进的帧间差分方法增强运动目标,时空域处理结果融合分割后,根据目标运动的连续性和规则性．利用相邻帧中可能目标点之间的位置关系判别目标。算法全面考虑到了运动小目标在时域与空域方面的特性,时空域融合增强后可大大提高目标信噪比。通过实际录取的云层背景飞机目标红外数据检测表明,时空域融合滤波方法能更有效地从复杂背景中检测低信噪比运动小目标,减小虚警率．抗噪声干扰能力强。算法易于硬件实现,能够有效地应用于红外搜索与跟踪系统的实时目标检测中。     

基于改进Camshift算法的NAO机器人目标跟踪

针对Camshift算法应用于NAO机器人目标跟踪过程中,当目标受到相似颜色背景干扰或被物体遮挡时跟踪失败的问题,提出一种基于ORB特征检测和Kalman滤波多算法结合的目标跟踪方法。首先检测目标ORB特征点初始化搜索窗口,然后利用Kalman滤波作为目标运动状态的预测机制,以预测的位置初始化Camshift算法。利用Bhattacharyya距离判断跟踪窗口的收敛性,若受到背景干扰,则利用ORB算法对当前帧中的Kalman预测区域和目标模型进行特征点匹配,重新检测目标在视频帧中的位置。根据Kalman滤波预测目标被物体遮挡后可能的位置来更新预测器参数。实验结果表明,改进的算法能够在相似颜色背景干扰和目标遮挡的复杂环境下,连续稳定地跟踪运动目标。     

多站无源雷达多起伏目标检测前跟踪算法

针对多站无源雷达背景下多起伏目标同时检测和跟踪的问题,该文提出一种基于多目标多伯努利(MeMBer)滤波器的多起伏目标检测前跟踪(TBD)算法。由于起伏目标的平均信噪比(SNR)未知使得目标的回波幅度似然函数不确定,该文假定包络检波器的输出平均SNR服从先验的均匀分布,并对可能取值区间进行边缘化处理,得到一个估计的似然函数,基于该估计的似然函数,融合中心利用所有收发对的幅度观测信息对MeMBer滤波器的各个预测分量进行更新。仿真结果表明,该算法能够有效地同时检测和跟踪多起伏目标,并且在平均SNR大于9 dB时,其性能与平均SNR已知情况下的性能近似。     

基于双核判决的红外小目标检测方法

复杂背景下红外小目标检测与跟踪是红外目标探测系统的核心技术之一。为了准确检测与跟踪空中多个小目标,针对复杂背景下单帧检测虚警率偏高,导致帧间检测计算量大的问题,提出了一种基于双核判决的小目标检测算法。首先根据目标、背景及噪声的不同灰度特性,利用Robinson滤波器结构,设定背景区域和小目标区域,更为真实的表现背景与小目标的区域分布;然后计算外核目标与背景在四个方向上的对比度及内核目标区域内的相似度,若双核度量同时达到设定阈值条件,则判定为真实目标点,这样消除背景边缘及噪声的影响,减少目标检测虚警。实测数据表明,与传统的高通滤波法、Top-hat算法相比,该算法能在单帧检测上更有效检测出小目标,抑制背景边缘和噪声点,提高抗噪能力,降低虚警率,增强帧间目标的检测识别率,能大大减少序列图像间目标检测与跟踪的计算量。     

基于áTrous算法的红外序列图像中运动目标的检测与跟踪

主要研究了红外图像中运动点目标的检测及跟踪问题。在复杂背景下,根据小目标在红外影像中容易丢失的特性,利用trous小波变换对图像非抽取(变换后图像数据未损失)的优点对红外图像进行了背景抑制与增强。通过聚类分割算法分割出了可疑目标,并采用八邻域分析算法准确跟踪并提取出了运动小目标。试验结果表明,本文算法在对红外序列图像中的运动目标进行检测与跟踪时具有较强的实用价值。     

深度学习与图像融合的行人检测算法研究

为解决智能辅助驾驶技术中可见光摄像机受光照和气候影响而导致行人目标识别困难的问题。通过研究图像融合技术,结合深度卷积神经网络,实现并改进了一种道路行人目标检测算法。方法是利用多源传感器图像融合技术,采用可见光相机与红外热成像相机融合的策略,以Faster RCNN算法为基础,从改进网络结构、特征融合、优化模型训练等方面展开研究,对复杂环境下的行人检测与定位跟踪展开研究,提出一种基于图像融合技术和改进的深度卷积神经网络的道路行人目标检测算法。实验结果表明,该算法对复杂气候环境下行人目标检测提高了检测效率和准确率,增加了智能辅助驾驶汽车的安全性。     

防空雷达网对多隐身目标的协同检测与跟踪

针对防空雷达网对多隐身目标检测与跟踪时雷达分配问题,该文将二值粒子群优化(BPSO)用于雷达分配,结合粒子滤波,提出了一种隐身目标的协同检测与跟踪算法。该算法将雷达分配问题转化成组合优化问题,根据目标的隐身特性设计雷达分配方案(RAS),借助随机分布的检测粒子计算不同RAS对新生目标的检测概率,同时根据RAS对已跟踪目标位置的后验克拉美罗界衡量跟踪精度,采用BPSO算法在RAS中进行全局搜索,选择最优分配方案进行粒子滤波与融合跟踪。与现有算法相比,该算法不仅能够及时检测新生目标,而且能够利用组网优势持续且优化跟踪隐身目标,使网络的整体跟踪精度得到显著提高,实现多目标协同跟踪。     

靶场中多飞行目标的航迹保持�

多飞行目标的跟踪应用广泛,在靶场中需要对多飞行目标进行跟踪监测时,要排除目标所受的各种干扰因素,当多飞行目标之间出现相互运动时,为保证判断目标击中的准确性,需要对多飞行目标航迹达到稳定保持的测量。因此,系统以靶场中多飞行目标为跟踪对象,着重研究多飞行目标序号保持不变问题。通过不同检测方法对目标的特征提取效果进行对比,并且将多参数的数据关联算法应用于系统的多目标跟踪中,验证得出,在背景均方差MSE介于4.0~5.0之间的情况下,当目标数量多达12个时,其目标序号保持的准确度比PDA算法提高23.29%。     

Kernelized correlation tracking based on point trajectories

Visual tracking is one of the most important directions in computer vision.However,many state-of-the-art algorithms cannot track the interested object reliably due to occlusion during tracking process,which leads to deficiency of object information.In order to solve occlusion problem,a kernelized correlation tracking method based on point trajectories was proposed.Through analyzing long-term motion cues of the local information,point trajectories were labeled by spectral clustering.These labeled points were used to differentiate the foreground and background objects and thus detect whether the target was occluded or drifts.If drifting and occlusion occur,re-detection was used to detect the re-entering of the target.Experimental results show that the proposed algorithm can handle occlusion and drifting problems effectively.     

基于改进MeanShift的目标跟踪算法

针对传统Meanshift算法在某些干扰或遮挡情况下不能保证跟踪的准确性,以及目标模型内的背景像素也会造成定位偏差的问题,提出一种基于MeanShift的改进算法。首先对目标模型进行改进,通过目标与背景的区分度引入权系数,在目标模型中进行加权处理,可达到降低目标模型内背景像素对跟踪定位精度的影响。然后,将跟踪窗进行分块,对各子块使用改进目标模型的Meanshift算法进行跟踪。最后,用匹配度最大的两个子块加权决定目标的最终位置,从而在目标发生遮挡时能有效剔除被遮挡子块对目标定位的影响。实验表明,在复杂背景下,新算法仍然可以有效、准确地跟踪运动目标。     

基于形态重构与跟踪的红外小目标检测算法

 结合形态学预处理与基于核密度估计的跟踪,提出了一种新的前视红外小目标检测算法:改进形态重构开Top-Hat算子,解决了原算子对前视红外图像预处理时高亮度背景有残留的问题;先融合初始多帧图像,采用阈值法检测出候选目标,提高检测率,再对候选目标进行跟踪,利用目标运动的连续性,检测出真实目标;引入伪透视运动模型对传感器全局运动进行补偿,避免了由图像抖动导致的真实目标跟踪失败,误当作伪目标去除.仿真实验效果较好.     

一种改进的红外弱小目标快速检测方法

针对复杂背景下红外弱小目标检测率低、目标跟踪困难的问题,提出一种改进的红外弱小目标快速检测方法。该方法采用改进的形态学滤波抑制背景噪声,对处理后的多帧图像进行方差估计初步突出目标像素,然后对其进行信噪比估计得到整个图像序列像素得分,图像中像素信噪比高的被标记为目标像素,再对标记过的图像进行分块分析,最终准确提取出连续图像序列中的目标像素。检测出的目标像素作为Hough变换的目标跟踪算法的输入,设置双阈值实现目标的有效跟踪。实验结果表明,在复杂背景下的红外弱小目标提取中,基于噪声方差估计的目标检测拥有较高的检测概率和较低的虚警概率,将其获得的目标像素作为Hough变换的输入,不仅可以有效跟踪目标,而且简化了算法的复杂度,实现目标的快速提取和跟踪,具有很高的应用价值。     

复杂监控环境下运动目标的检测和跟踪方法

具有实时检测、跟踪和分析判断的智能化监控系统是智能化监控系统发展的必然趋势,本文提出一种在实时监控下检测和跟踪运动目标的方法,首先使用背景差分法检测出运动目标,并定期使用背景更新策略对参考背景进行局部更新,这样可以提高目标检测的精确度。目标跟踪时在不同的尺度空间获得目标的关键点,增强算法目标在遮挡情况下的鲁棒性,接下来使用mean shift算法估计目标在下一帧的位置。采用IBM研究中心的测试视频序列对本文的方法进行了测试,实验结果表明,该方法是有效可行的。     

一种对空红外弱小目标检测跟踪方法研究

为了在对空中小目标打击过程中实现对目标的准确检测与跟踪,针对空中红外弱小目标信噪比低、像素点少等特点,本文基于红外视频图像,采用高斯滤波以及Top-Hat算子对图像进行预处理;利用边缘检测算法对图像中的目标进行检测与定位;根据检测得到的目标初始位置,通过核化相关滤波跟踪算法对目标持续跟踪;最后对跟踪效果做了定量评估。实验结果显示,跟踪最大视场角度误差不超过0.0062°,运行速度平均每帧可达25.3帧/s,该方法能够有效地对空中红外弱小目标进行自动检测跟踪。     

一种自适应红外目标尺寸变化的检测跟踪算法

在实际场景中随着红外探测距离的缩小,红外弱小目标的尺寸等会动态增长,常用的红外弱小目标检测跟踪算法便无法继续稳定检测与跟踪。为解决上述问题,本文提出了一种自适应红外目标尺寸变化的检测跟踪方法,借助低阈值信噪比实现弱小目标的初筛,并通过自适应尺寸分割避免大目标漏检误检,构建备选目标库,最后配合使用卡尔曼算法模型预测运动轨迹,完成小范围波门检测,实现目标跟踪。与传统DBT（Detection Before Track）跟踪检测算法相比,本文算法可同时兼顾弱小目标和大尺寸目标的检测跟踪,在所选目标尺寸动态增长的场景中,本文算法的检测跟踪率提升了约10%。     

海天线附近红外弱点目标检测算法研究

为解决海天线附近红外弱点目标的检测问题,提出了一种新的弱点目标检测方法。该方法通过多向梯度检测来实现对弱点目标的检测,具有运算结构简单,计算量小的特点。仿真实验结果表明,该方法可有效剔除海天线、云层以及海浪等自然背景的边缘,大大提高了复杂背景下弱点目标的检测性能,并可满足舰载红外警戒系统中弱点目标检测的实时处理要求。