自适应位置切换相关滤波目标跟踪

为解决卷积特征目标跟踪算法精确度和速度相互制约的问题,文中提出了一种基于峰值旁瓣比的自适应位置切换的相关滤波目标跟踪算法。将Pool4和Conv5-3层作为特征提取层,通过特征能量均值比获取有效的卷积特征,提高算法的速度;然后利用不同样本分布训练多个相关滤波器,并根据峰值旁瓣比筛选出最适分类器进行位置预测,提高了跟踪器的泛化能力;最后利用稀疏模型更新策略更新滤波器模板,减小过拟合现象的同时进一步提高算法的速度。在OTB100标准数据集上测试该算法,实验结果表明,文中所提算法的精确度为88.8%,较原分层卷积跟踪算法提高了6.1%;跟踪速度为47.5帧/s,是原算法的5倍,显示了良好的实时性能。     

多特征自适应融合的相关滤波目标跟踪算法

本文针对单一特征目标相关滤波算法因光照变化、目标遮挡、低分辨率和运动模糊等导致目标跟踪的稳定性较差的问题,提出了一种将多种特征进行自适应融合的跟踪算法.本文算法在FDSST算法的基础上,自适应融合梯度直方图特征HOG(Histogram of Oriented Gradient)、颜色名特征CN(Color Name)...     

基于多特征相关滤波的红外目标跟踪

为实现在复杂背景和多干扰条件下红外目标的稳 定跟踪,提出一种基于多特征相关滤波的红外目标 跟踪算法。首先综合考虑生物视觉关注特性及目标运动特性,提取目标区域的空间特征和 运动特征,进而融合一种改进的卷积特征,生成多特征权值函数;然后在传统 相关滤波的基础上,引入多特 征权值函数用以表征不同候选区域的重要程度,形成权值相关滤波的红外目标跟踪框架;最 终得到能够表 征目标位置的置信图,从而完成红外目标的鲁棒跟踪。在6组不同条件下红外视频序列上的 实验结果表明, 和经典目标跟踪算法相比,本文方法在复杂背景下的平均跟踪成功率提升15%左右,能够有 效应对相似虚 假目标、遮挡、背景辐射强度变化和探测器晃动等不良因素的影响,适用于复杂背景条件下 的红外目标跟踪。     

自适应位置融合的目标跟踪算法

为提高分层卷积特征目标跟踪算法的实时性和鲁棒性,文中提出了一种基于多个相关滤波器预测位置自适应融合的实时目标跟踪算法。该算法首先提取VGG-19网络的Pool4层卷积特征,通过特征均值比对多通道的特征图进行裁剪,提高算法速度。然后利用不同高斯样本分布训练多个相关滤波分类器,并对所有分类器预测的目标位置进行自适应融合,提高算法对目标姿态变化的鲁棒性;最后采用稀疏模型更新策略,进一步提高算法速度。在OTB100标准数据集上测试本文算法, 实验结果表明,该算法的平均距离精度为86.3%,比原分层卷积特征跟踪算法提高了2.6个百分点,在目标发生遮挡、形变、相似背景干扰等情况时具有很好的鲁棒性;平均跟踪速度为45.2帧/s,是原算法的4倍,实时性能良好。     

多特征融合与尺度估计相结合的目标跟踪算法

针对传统目标跟踪算法判别力及稳健性不足的问题,本文在对跟踪输出响应图可信度进行充分研究的基础上,结合目标尺度估计方法,提出多特征融合和自适应尺度估计相结合的目标跟踪算法.该方法通过计算不同特征模型下的输出响应图可信度,实现对两种互补的特征进行自适应加权融合,有效地提升了表观模型的鉴别力及泛化性能.尺度估计模块通过构建多分辨率特征金字塔、训练尺度滤波器及尺度特征降维,避免了在尺度空间内的穷举式搜索.实验表明文中算法有效地提升了跟踪过程中的准确率和成功率,能够适应遮挡、形变等复杂场景下的目标跟踪,并且具有非常高的效率.     

上下文感知相关滤波的红外目标跟踪改进算法

针对在目标跟踪过程中由于红外目标遮挡、快速运动而导致的跟踪失败问题,提出了一种基于上下文感知的相关滤波跟踪算法,在引入目标背景信息的同时改进其算法的更新策略。在训练阶段引入上下文信息,使得相关滤波器具有更好的鉴别性,以应对跟踪过程中出现的快速运动、运动模糊以及遮挡等情况。在模型更新阶段引入一种高置信度模型更新策略,解决了在模型更新过程中由于目标严重遮挡造成的目标丢失或模型污染问题,提升了算法的性能。实验结果表明,与其他相关滤波类算法相比,所提出的算法在精确度和成功率方面分别提升了6.4 %和5.1 %,同时能以较快的速度运行,满足实时性的要求。     

基于双步相关滤波的目标跟踪算法

针对目标跟踪中因目标遮挡、目标出视野导致的跟踪失败问题,为提高相关滤波目标跟踪算法的鲁棒性,提出了一种基于双步相关滤波的目标跟踪算法。首先根据方向梯度直方图特征不同单元大小目标表征的特点,提出双步相关滤波目标跟踪框架,在提高目标跟踪精度的同时保证了跟踪速度;然后融合多种目标特征,来获得目标更加全面的特征表征,以提高目标跟踪的鲁棒性;最后提出基于目标跟踪置信度指标的目标模板自适应更新策略,来解决目标遮挡时目标模板被污染的问题。实验在OTB100标准目标跟踪数据集上进行验证,通过与其他跟踪算法进行比较结果表明,该算法与其中最优跟踪算法相比,目标跟踪精度提升6.0%,目标跟踪成功率提升5.5%,平均跟踪速度为27.4 fps,保证了目标跟踪的实时性。实际目标跟踪应用中,在目标严重遮挡等情况下,该算法仍然可以对目标进行稳定精确地跟踪。     

基于深度空间正则化的相关滤波跟踪算法

近年来,结合深度特征的相关滤波算法由于较高的跟踪精度在视觉跟踪领域受到了广泛的关注.对训练样本的周期性假设一方面提高了计算效率,但是也引入了边界效应,限制了算法性能的进一步提升.通过对深度特征表达能力的深入挖掘,本文提出了一种新的跟踪框架.由于深层特征具有良好的语义信息,选取VGG网络第五层卷积特征提取目标的空间可靠区域,将该区域信息用于对样本进行裁剪并引入目标函数,建立空间约束模型,接着采用ADMM算法进行迭代求解.为了进一步提高算法的长时跟踪能力,提出一种简单有效的遮挡判断方法.实验结果表明,所提出的算法在跟踪精度和成功率上优于大多数先进的算法.     

基于相关滤波的目标重检测跟踪

近年来，相关滤波方法由于具备运算速度快，鲁棒性强的优势，在目标跟踪领域发展迅速。然而，面对复杂场景时，现有模型难以满足实际需求。针对背景感知相关滤波方法(BACF)在目标发生自身旋转、尺度变换、运动出视野等挑战下，相关滤波器最大响应值减弱，造成跟踪精度下降的问题，提出了一种基于相关滤波的目标重检测跟踪方法。在原有背景感知相关滤波方法的基础上，引入滤波器响应检测机制，当判定到相关滤波跟踪结果不可信时，利用粒子滤波采样策略生成大量粒子，感知目标状态，重新确定目标中心位置。在此基础上，利用自适应尺度估计机制重新计算目标尺度信息，从而实现对目标的重新跟踪。为了验证改进算法的有效性，实验选取了OTB2013、OTB2015、VOT2016共3个公开数据集进行测试，同时与相关滤波及深度学习方法进行对比，从视频属性、跟踪精确度、算法鲁棒性等角度展示所有算法的性能。实验结果表明:基于相关滤波的目标重检测跟踪方法在3个公开数据集中取得较好的实验结果，并在目标发生旋转，尺度变换及运动超出视野的情况下，有效提高了BACF的准确率和成功率。     

一种基于自适应滤波的雷达目标跟踪算法

针对在复杂环境下基于卡尔曼滤波的雷达目标跟踪中存在的鲁棒性和自适应性较差的问题,研究了一种新的雷达目标自适应鲁棒跟踪算法;通过引入自适应渐消因子,对估计误差协方差和滤波增益矩阵进行在线自适应调整,从而使得滤波算法具备良好的鲁棒性和自适应性,提高雷达目标跟踪的精度。最后,通过仿真对所研究的方法进行了验证。     

基于多阶段学习的相关滤波目标跟踪

由于跟踪过程中目标外观变化和遮挡因素的影响,采用单一迭代更新滤波器的KCF算法在学习过程中会积累过多的噪声信息导致目标丢失.为解决该问题,本文提出一种基于多阶段学习的相关滤波跟踪算法.通过建立具有互补关系的全局阶段滤波器模型、一致性阶段滤波器模型以及初始阶段滤波器模型并行的对目标进行跟踪.在benchmark数据集的51个视频上的实验表明,本文算法取得的总体精度得分77.6%和总体成功率得分68.9%优于现有的大部分跟踪算法.     

基于代价参考粒子滤波的机动目标跟踪算法

代价参考粒子滤波算法通过动态优化自定义代价函数和风险函数来衡量状态滤波估计的质量,选取最优的状态估计.与粒子滤波算法相比其优点是不需要任何先验概率知识的假定和重采样过程可实现并行处理.将代价参考粒子滤波与当前统计模型的优点相结合,提出一种新的当前统计模型自适应跟踪算法,用于非线性非高斯系统的机动目标跟踪.Monte Carlo仿真表明,该算法跟踪精度优于标准的交互多模型算法和当前统计模型自适应跟踪算法,实时性好于当前统计模型高斯粒子滤波算法.     

一种基于航迹光滑滤波的目标跟踪方法

针对高频雷达数据率低、系统特性和目标运动复杂的应用背景,文中提出了一种航迹滤波方法来改进对目标航迹的跟踪质量.依据目标运动所形成的航迹应该是连续光滑的原理,对动态特性完全未知的运动过程,利用回归分析建立结构简单、鲁棒性强的估计模型,通过平滑滤波获得目标运动状态的估计值,建立目标航迹.实验数据处理结果表明航迹滤波方法具有适用性广、稳健性好的特点.     

被动传感器阵列中基于粒子滤波的目标跟踪

针对被动传感器阵列中的机动目标跟踪问题,该文提出了一种基于多模Rao-Blackwellized粒子滤波的机动目标跟踪新方法。算法首先基于Rao-Blackwellization理论将机动目标跟踪问题划分为模型选择和目标跟踪两个子问题;采用多模Rao-Blackwellized粒子滤波对目标运动模型进行选择,扩展Kalman滤波对目标进行更新,有效降低了抽样粒子状态维数,节省了计算时间;最后,建立了被动传感器阵列的非线性观测模型。实验结果表明,提出方法可以有效地对目标模型进行选择,算法的跟踪性能及稳定性要好于交互多模型(IMM)方法。     

基于改进扩展卡尔曼滤波算法的空中目标跟踪

采用扩展卡尔曼滤波方法建立了雷达跟踪模型,对空中目标航迹进行滤波,为了减少雷达量测噪声的不稳定变化对系统跟踪性能的影响,对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进,利用新息方差的计算来调整卡尔曼滤波器的增益。仿真结果表明,采用改进扩展卡尔曼滤波算法后,在雷达量测噪声发生大幅变化的情况下,经过滤波后的位置和速度误差仍然趋于稳定。表明该方法具有很好的滤波性能及跟踪精度,并可以提高空中目标航迹预测的精确性。     

基于Kalman滤波的机动目标跟踪方法研究

飞行器的机动性大,在运动过程中随时会出现转弯、跃升俯冲等现象。雷达跟踪系统能否对这种机动进行有效捕获,成为检验其可靠性的关键。在传统Kalman滤波方法基础上,对目标的运动状态进行检测,一旦检测到机动,滤波器就进行不同维数的转换,使跟踪结果快速收敛,从而实现对机动小目标的精确跟踪。仿真结果证明该方法正确有效,计算简便。     

基于多目标跟踪的空间锥体目标微多普勒频率提取方法

该文在等效散射中心模型下,分析了光滑空间锥体目标进动和章动时回波的微多普勒频率与运动参数的关系。针对目标微多普勒频率的复杂形式,该文提出一种在时频分布(TFD)的基础上,利用多目标跟踪(MTT)技术分离空间锥体目标各等效散射中心微多普勒频率变化曲线的方法。该方法首先应用经典的短时傅里叶变换得到回波的TFD,然后将目标在TFD上的时频曲线看作机动目标的航迹,利用MTT技术跟踪TFD上的时频曲线,从而达到提取目标各等效散射中心微多普勒频率的目的。实验中利用电磁仿真数据验证了提出算法的有效性。