多目标跟踪的多伯努利平滑方法

为提高基于滤波的多目标跟踪方法的性能,提出了一种多伯努利平滑方法.该方法由前向滤波和反向平滑两部分组成,前向滤波采用势平衡多目标多伯努利滤波,反向平滑利用多伯努利概率密度近似多目标平滑状态的概率密度,实现多目标平滑状态概率密度的反向递推计算.仿真结果表明,与滤波相比,多伯努利平滑对目标数量和目标状态的估计精度都有显著提高.     

基于多伯努利概率假设密度的扩展目标跟踪方法

高分辨率雷达系统中,扩展目标一般会产生多个量测。现有随机有限集(RFS) 类算法一般假定扩展目标的量测数目服从泊松分布,然而这个假设与实际情况不符。针对这一问题,该文提出一种多伯努利扩展目标概率假设密度(MB-ET-PHD)跟踪算法。该算法首先假设扩展目标的量测数目服从多伯努利分布,然后通过有限集统计(FISST)理论的多目标微积分推导得到校正等式,最后给出了高斯混合(GM)框架的仿真结果。仿真结果表明该算法能够获得比泊松ET-PHD算法更好的跟踪性能。     

基于改进交互式多模型算法的ADS-B航迹滤波方法研究

针对广播式自动相关监视(ADS-B)航迹跟踪精度低以及目标跟踪模型与目标运动模型匹配效率低的问题,结合自适应算法对经典交互多模型(IMM)算法的运动模型集进行改进。将经典交互模型(IMM)运动模型集中的匀加速运动(CA)模型,改进为"当前"统计模型(CS)和修正转弯(MCT)模型。利用改进的模型集对目标当前位置、速度和加速度进行滤波估计。并对模型转移概率进行修正,提高IMM算法的自适应能力,实现快速目标跟踪。利用模拟航迹数据及实际设备接收的实测数据对算法进行验证。结果表明:运动模型集改进后的IMM算法滤波结果优于经典IMM算法,跟踪结果稳定,改进的算法可适应复杂的目标航迹实时跟踪。     

基于Camshift与卡尔曼滤波算法的动态目标跟踪

提出了一种结合连续自适应均值漂移(Camshift)与卡尔曼(Kalman)滤波的目标跟踪算法,针对目标受干扰情况,对两种算法的跟踪结果进行线性的加权,从而得到目标的最终位置。实验结果显示,该方法具有良好的目标跟踪效果,且具有很强的稳健性。     

弱目标箱粒子标签多伯努利多目标检测与跟踪算法

针对红外弱目标追踪问题,提出箱粒子标签多伯努利多目标检测与追踪(Box particle Labeled Multi-Bernoulli Detection and Tracking, BOX-LMB-DT)算法,该算法首先通过使用均值滤波对获得的灰度图像进行降噪处理;其次,通过将所有像素处依强度大小进行排序,选出强度较大的区域作为当前时刻的区间量测;最后利用箱粒子标签多伯努利滤波(Box-Labeled Multi-Bernoulli Filter, Box-LMB)器对目标进行跟踪。仿真结果表明,本文所提箱粒子标签多伯努利多目标检测与追踪算法能够对多目标的航迹和状态进行稳定有效的跟踪,且在相同条件下,相较于区间量测下的LMB粒子滤波,达到相同的追踪性能时BOX-LMB滤波运算效率提升了22.59%。     

基于改进的Camshift运动目标跟踪算法的研究

针对基于颜色概率分布的连续自适应均值漂移算法(Camshift)跟踪算法在背景中出现相同颜色干扰时容易致使跟踪目标失败的问题,提出了一种改进的Camshift跟踪算法。首先对Camshift跟踪目标前进行目标检测,通过帧差法、光流法、背景差分法三种检测算法对比,采用背景差分法得到的运动目标区域矩形特征参数作为Camshift的初始化参数,取代一般Camshift算法利用颜色特征的跟踪。最后对改进的算法和一般Camshift进行仿真对比实验。实验结果表明,结合背景差分法和连续Camshift算法的运动目标跟踪在一定程度上满足了实时性与稳定性的要求。     

基于均值漂移的视频目标跟踪改进算法

改进算法通过计算跟踪窗口颜色直方图的质心来自适应的调整跟踪窗口的尺寸,通过比较跟踪结果和目标的差值确定遮挡情况,并启用粒子滤波算法在整幅图像内搜索目标解决目标的遮挡问题,这种改进算法克服了均值滤波算法不能适应目标尺寸变化和不能解决遮挡问题的缺点.实验证明改进算法具有很强的鲁棒性.     

基于多层字典的自重构目标跟踪算法

针对视觉跟踪系统中常用的模板处理方法很难 适应目标外观和视频背景不断变化的不足,提出一种基于多层字典的自重构 目标跟踪算法。通过构建多层字典,分别从时间和 空间上增强目标描述能力,既可以刻画目标局部细节,又蕴含了目标整体信息;在跟踪过程 中,模板可以利 用多层字典根据前景和背景的复杂性自适应地分裂与分并,分裂出多个跟踪器从不同角度进 行跟踪,有效地 提高定位精度,也可以合并子模板以达到降低系统的计算负荷。定性和定量分析的实验结果 表明,本文算法具 有良好的跟踪精度和运行效率,可以较好地应对变化与遮挡。     

Geodesic流多伯努利检测前跟踪方法

由于粒子退化,基于粒子滤波的多伯努利检测前跟踪滤波器对多目标后验密度的估计不准确,导致量测非相参积累的效果不理想.为此,将Geodesic粒子流引入多伯努利检测前跟踪算法,以提升后验密度估计的准确度.此外,合并航迹时利用目标的航向信息,从而降低航迹交叉时不同目标的航迹被错误合并的概率.通过Rayleigh杂波中Swerling 1型起伏目标的检测及跟踪结果证明了所提算法的性能.     

视频目标跟踪算法综述

介绍了视频目标跟踪算法及其研究进展,包括基于对比度分析的目标跟踪算法、基于匹配的目标跟踪算法和基于运动检测的目标跟踪算法.重点分析了目标跟踪中特征匹配、贝叶斯滤波、概率图模型和核方法的主要内容及最新进展.此外,还介绍了多特征跟踪、利用上下文信息的目标跟踪和多目标跟踪算法及其进展.     

一种新型多特征融合粒子滤波视觉跟踪算法

针对单一视觉信息在动态变化环境下描述目标不够充分、跟踪目标不够稳定的缺点,提出了一种基于粒子滤波框架的新型多特征融合的视觉跟踪算法。采用颜色和形状信息来描述运动模型,通过民主合成策略将两种信息融合在一起,使得跟踪算法能根据当前跟踪形势自适应调整两种信息的权重以期达到最佳的最大似然比,实现信息间的优势互补。在设计粒子滤波跟踪算法时,利用自适应信息融合策略构建似然模型,提高了粒子滤波跟踪算法在复杂场景下的稳健性。实验结果表明,多特征融合跟踪算法不仅能准确、高效地跟踪目标,而且对光照、姿态变化引起的目标表观变化具有良好的鲁棒性。     

基于改进概率假设密度的多目标跟踪算法

经典序贯蒙特卡罗概率假设密度(Sequential Mote Carlo Probability Hypothesis Density, SMC-PHD)滤波中, 将目标状态转移密度函数做为建议密度函数, 没有利用当前观测信息, 导致大部分预测粒子状态偏离目标真实状态, 粒子退化严重.针对上述问题, 提出利用均方根容积卡尔曼滤波产生建议密度函数, 对其进行采样得到预测粒子状态, 该方法有严格理论基础, 能有效减轻SMC-PHD滤波中的粒子退化, 且适用性很强.仿真实验对比了该算法、经典SMC-PHD和基于无迹卡尔曼的SMC-PHD算法的跟踪性能, 验证了该方法无论对势估计还是对目标状态估计的精度都优于其他两种算法.     

基于自适应无迹粒子滤波的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标跟踪问题,提出了一种噪声未知情况下的自适应无迹粒子滤波(A-UPF)算法。算法采用改进的Sage-Husa估计器对系统未知噪声的统计特性进行实时估计和修正,并与无迹Kalman粒子滤波器相结合产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差的同时有效提升了系统的抗噪声能力。实验结果表明,本文方法对于复杂条件下的目标跟踪问题具有较高的精度和较强的鲁棒性。     

Multi-target visual tracking and occlusion detection by combining Bhattacharyya Coefficient and Kalman filter innovation

This paper introduces an approach for visual tracking of multi-target with occlusion occurrence. Based on the author’s previous work in which the Overlap Coefficient (OC) is used to detect the occlusion, in this paper a method of combining Bhattacharyya Coefficient (BC) and Kalman filter innovation term is proposed as the criteria for jointly detecting the occlusion occurrence. Fragmentation of target is introduced in order to closely monitor the occlusion development. In the course of occlusion, the Kalman predictor is applied to determine the location of the occluded target, and the criterion for checking the re-appearance of the occluded target is also presented. The proposed approach is put to test on a standard video sequence, suggesting the satisfactory performance in multi-target tracking.     

基于DSP利用粒子滤波算法实现目标跟踪

以TMS320DM643数字信号处理器(DSP)为核心,构建了高性能的视频处理平台,并利用该硬件平台实现粒子滤波(PF)算法完成对目标的跟踪。介绍了视频处理平台的基本结构和核心器件,并阐述了DSP实现运动目标跟踪的软件设计。实验表明,该系统能够实时跟踪目标,且相对于传统的图像采集卡与计算机结合的处理系统,具有体积小、低功耗、模块化和移动性好的特点,容易集成到各种移动设备中实现自主导航、安防监控等功能。     

基于改进粒子滤波的鲁棒目标跟踪算法

为了克服样本贫化现象导致的滤波发散,本文对重采样后的粒子进行有方向性的变异操作,在增加样本集的多样性同时使粒子集更集中均匀的分布在目标的邻域.同时把Mean Shift算法引入粒子滤波(PF)框架中,对PF估计结果迭代得到最优的目标状态,并用迭代得到的状态值控制粒子变异的方向.仿真实验表明,本文提出的方法具有更高的估计...     

基于均值漂移和粒子滤波的红外目标跟踪

为了提高红外目标跟踪的准确性和稳健性,提出了基于均值漂移(mean shift)和粒子滤波(PF)相结合的红外目标跟踪方法.在PF理论框架下,使用均值漂移为一种迭代模式寻找过程,对随机粒子样本进行重新分配,使粒子向目标状态的最大后验核密度估计方向移动,在均值漂移迭代过程中对样本权值进行更新.红外目标的状态后验概率分布用重新分配的加权随机样本集表示,对随机样本集使用PF算法实现红外目标运动的跟踪.实验结果表明,和一般PF和均值漂移相比,本文方法具有优越性和更强的稳健性.     

基于改进粒子滤波和自适应融合的目标跟踪

针对复杂环境下视频目标跟踪精确度低的问题,提 出了一种基于混合迭代无迹粒子滤波(HI-UPF)和关联系数自 适应融合的目标跟踪算法。首先采用统计线性回归的方法对无迹变换进行优化,提出了HI- UPF,不 仅提升了滤波精度,而且有效降低了算法的时间消耗;其次基于关联系数,采用一种自适应 融合方法,实现了加性 融合和乘性融合的自适应切换,并根据关联系数提出一种改进的自适应加性融合方法。仿真 实验表明,本文方法对 于复杂条件下的目标跟踪具有较高的精度和较强的鲁棒性。     

基于跟踪微分器的波门跟踪算法的研究

针对目标自动跟踪系统对目标跟踪算法实时性和精确性要求高的特点,提出了一种基于跟踪微分滤波器的运动目标跟踪方法.该算法利用跟踪微分器预测目标中心在下一帧体现在图像中可能出现的位置,以该位置为波门目标检测的中心,减少了目标的搜索范围,缩短了算法的运算时间.仿真结果表明,该方法具有不依赖于目标运动模型,实时性好,精确性高等优...     

基于Box粒子滤波的参数自适应机动目标跟踪

针对机动目标跟踪加速度的不确定性,引入一种新的参数自适应算法,采用粒子滤波及高斯核密度估计技术,估计目标机动参数,实现对任意机动目标的跟踪。在此基础上,考虑到粒子滤波计算代价较高的问题,进一步引入区间分析技术,采用Box粒子代替传统的粒子,以提高算法的计算效率。实验结果表明,提出的算法能够有效地跟踪任意机动目标,且运算时间明显低于传统的参数自适应算法。