基于精英占优裂变算法的空中目标跟踪

针对粒子群对空中目标跟踪的早衰现象,采用精英占优裂变算法。首先对大权值粒子进行裂变处理逐次增加数目,为了避免粒子陷入过度裂变,增设裂变控制因子;接着选取其中非劣解粒子作为\"精英占优集\",通过小生境技术分配粒子适应度值,裂变粒子群中的每个粒子分配一个标识码组,每个解根据相应的识别数组判断跟踪结果优劣;然后给出了算法评价标准和目标跟踪流程;最后给出了空中目标运动模型。实验仿真得出,跟踪结果在位置分量和速度分量上的滤波均方误差小,空间状态转向跟踪中精英占优裂变接近目标真实状态。     

基于多区域的随机蕨在线目标跟踪算法

原始的随机森林跟踪算法,是以像素点的灰度值作为检测特征,在目标发生遮挡和旋转时,容易产生跟踪漂移,为此本文提出了一种基于多区域融合的随机蕨在线目标跟踪算法.首先将目标候选区域划分为多个子区域,然后采用基于积分图的随机蕨分类器对每个子区域的候选图像块进行分类,在跟踪过程中自适应地融合子区域分类结果以剔除被遮挡子区域对目标跟踪结果的影响,同时更新随机蕨特征和子区域图像块的选择.结合对TLD算法部分模块的改进,通过对不同视频序列进行测试,实验结果显示本文算法在跟踪大小320 pixel×240 pixel的视频序列时,跟踪速度达到20~30 frame/s左右,目标中心位置误差在30 pixels时,算法准确率可达到80%以上.     

改进质心跟踪算法在实时空中目标跟踪中的应用研究

针对光电探测跟踪系统的应用,分析低空运动目标在空天背景中电视成像的特点以及常见背景成像特点。提出该场景下检测区域中点的表示方式,并以此为权重,在TMS320DM8168Davinci平台中实现实时加权质心跟踪算法。实验证明,该方法能够在嵌入式平台实现低空运动目标实时跟踪。     

跟踪空中机动目标的有向图切换算法

空中机动目标机动能力的增强,使得建立的目标模型与目标的实际运动失配,为了解决这一问题,需要建立大量模型来逼近真实模式,但这使得计算量大幅度增加,而且有时性能不一定能提高,本文提出的有向图向算法根据一定的规则在不同的有向图之间切换,既避免了使用过多的模型造成的不必要竞争,又使使用的模型集合更加逼近真实模式。     

基于KCF算法的空中目标跟踪模拟

机器学习可以从图像数据中学习到强大的特征表征。如果将目标检测跟踪技术与机器学习技术结合,能够在目标快速检测、准确识别和精准跟踪的性能上有显著提升,符合现实需求。本文将基于深度学习的YOLOv4目标检测算法应用于该场景的目标检测中;然后基于相关滤波的KCF目标跟踪算法,利用相关滤波方法将计算转化到频域,减少计算量,提高目标跟踪的实时性,通过深度学习得到的深度特征和深度学习训练的分类器,对比人工特征,目标跟踪的准确性会有大幅提升。相关滤波器通过多层网络进行训练,将相关滤波和深度学习相结合,以平衡目标跟踪的实时性和准确性,并应用到该场景的目标跟踪中。模拟实验结果表明,本文提出的空中目标检测跟踪技术的目标检测准确率达到95,跟踪精度达到99,能够实现对空中目标的实时跟踪。     

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。     

TLD目标跟踪算法综述

TLD目标跟踪算法将检测和跟踪同时加入跟踪框架,并引入半监督机器学习算法对锁定目标不断学习以捕获其最新外观,使目标无处可逃,从而实现对未知目标的长时跟踪.简要介绍了TLD算法的理论背景和系统框架,并指出其存在的主要缺陷.然后对各个缺陷所提出的改进方法进行详细地综述,并给出自己的评述.最后总结全文并展望TLD目标跟踪算法在未来几年的发展趋势.     

运动目标跟踪算法综述

随着视频监控技术的不断发展和视频监控系统的广泛应用,目标跟踪是近年来一个重要的研究课题,目标跟踪技术是监控系统中最重要、应用范围最广的技术之一,目标跟踪技术的实现依托于目标跟踪算法。运动目标跟踪算法具有广泛的研究价值和挑战性。本文对当前主流的运动目标跟踪算法:Kalman滤波算法、Mean Shift算法、粒子滤波算法等进行了研究,归纳总结了每种跟踪算法的优缺点、适用性和局限性,通过对跟踪算法的分析对运动目标跟踪技术的发展趋势进行了展望。     

无线传感器网络中移动目标跟踪算法研究

由于单个传感器节点的通信、处理和感知能力有限,所以传感器节点必须协同工作才能够完成任务。本文介绍了无线传感器网络的研究现状,阐述了目前成形的无线传感器网络协议与体系结构,阐述了针对面向目标跟踪的无线传感器网络涉及到的一些关键技术,并对现有的一些无线传感器网络中移动目标协同跟踪算法以及未来的发展方向进行了论述。     

机动目标跟踪的新算法

机动目标通常不是做恒定的运动,其运动状态会随时间的变化而变化.这就使描述系统运动的状态方程是非线性的,而且系统参数会不断变化.传统的推广卡尔曼滤波适用于定系统定参数的情况,如果运用到机动目标跟踪上会导致误差增大甚至滤波发散.基于此,将强跟踪滤波运用到机动目标跟踪上.强跟踪滤波在卡尔曼滤波的基础上引入了多重渐消因子,使强跟踪滤波具有极强的跟踪能力和较好地鲁棒性,因此可以很好地解决变系统变参数的问题.通过仿真,将强跟踪滤波与UT-BLUE滤波方法和EKF滤波方法进行比较,结果表明了该滤波方法的有效性和优越性.     

基于随机积分的非线性滤波跟踪算法

针对雷达系统的非线性目标跟踪存在精度低、滤波易发散等问题,提出一种新的非线性滤波算法——随机球面径向积分滤波算法(SSIF)。该滤波算法基于随机积分准则,利用随机球面积分准则和随机径向积分准则来近似函数积分。所提的滤波算法和传统的非线性滤波算法,例如扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波等相比在计算复杂度相当的情况下,不仅可以消除系统误差具有更高的跟踪精度,而且可以防止滤波发散提高滤波稳定度。通过蒙特卡洛仿真实验表明,所提出的非线性滤波算法整体性能明显优于传统的滤波算法。     

机载雷达对地动目标跟踪研究

雷达对目标的跟踪过程中,往往利用α-β滤波器对目标航迹进行滤波以得到更高的跟踪精度。试验发现机载雷达对地动目标跟踪的过程中,若目标突然发生运动状态的改变如加/减速等,则滤波误差容易发散。工程上往往利用衰减记忆滤波器来维持滤波器的稳定性,但对于匀速运动目标,随跟踪步数的累积该滤波器跟踪精度无法得到持续改善。本文提出一种结合利用α-β滤波器和衰减记忆滤波器的目标跟踪算法,使其兼顾跟踪精度和滤波稳定性。通过仿真试验证明了该滤波方法的有效性。     

Moving Target Tracking Based on LogGabor Wavelet and Mean-shift Algorithm

Tracking moving target from image or video sequence is a hot research topic in computer vision.An algorithm based on LogGabor wavelet and Mean-shift has been proposed for moving target tracking under fixed camera setting and complicated environment.Phase coherency of LogGabor wavelet facilitates to extract the edge of moving target and check noise.According to the edge detection,the starting location of Mean-shift can be estimated using the target center coordinate.Eventually,a real-time moving target can be extracted by doing iterative matching pursuit,and experimental results proved the effectiveness of the method proposed.     

一种基于道路约束的变结构多模型跟踪算法

有效使用道路信息能显著提高地面运动目标跟踪性能。针对复杂道路网运动目标跟踪,给出了一种道路约束下的滤波和建模方法。首先描述了道路网的数学模型和道路约束条件下的过程噪声修正方法,根据道路约束最大后验概率估计准则给出了一种路段切换时状态和协方差修正公式;接着提出一种根据目标当前所处路段自适应滤波模型生成的变结构多模型(VSMM)方法,有效减小道路运动目标的模型动态误差,提高跟踪性能。仿真结果证明了该算法的优越性能。     

基于ATUKF的地面动目标跟踪算法

地面动目标运动速度较小,且运动模型随着道路实时变化,在远距离前提下机载雷达如何对地面动目标进行精确跟踪已成为亟待解决的难题。针对该问题,文中提出了一种自适应转弯无迹滤波算法。首先,通过推导目标位置、速度与转弯率的关系,并将其作为状态变量进行自适应更新,提高了跟踪模型准确性;其次,引入无迹变换的思想,有效减小非线性估计误差。仿真实验表明,所提算法的位置和速度均方根误差均小于传统的Singer和交互式多模型算法,为地面动目标精确跟踪提供了一种新的思路。     

一种改进的meanshift运动目标跟踪算法

为了有效地解决目标颜色与背景颜色区分度较低而引起的目标定位不准确的问题以及目标被大面积遮挡而引起目标丢失的问题,提出了一种改进的meanshift运动目标跟踪算法。该算法利用harris角点检测法快速地提取目标的角点特征,并将这些角点嵌入到meanshift算法的迭代条件中进行目标搜索,然后结合卡尔曼滤波原理预测目标在下一帧中的位置,最终实现目标跟踪。实验证明该算法能够有效地提高跟踪的准确性和实时性。     

基于(A)Trous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Atrous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.     

基于动态图像处理技术的动目标检测与跟踪

针对摄像机与目标同时运动情况下运动目标的检测与跟踪问题,提出了背景匹配法.通过相关匹配算法使背景对齐,结合帧间差分技术有效地将运动目标提取出来;然后通过预测未来路线,运用光流学与对应物的对应方法进行运动目标跟踪.     

空地目标探测中的自适应抗差UKF应用研究

机载雷达在进行空面目标探测时回波会受到强度不同的地面杂波影响,导致角度测量常常出现异常偏差,在实际应用中,其量测误差难以用一个准确的测量协方差矩阵来描述,降低了滤波效果。此外, 考虑到直角坐标系下的雷达探测属于非线性观测,文中在传统线性抗差滤波模型的基础上,提出了一种改进的自适应抗差UKF算法,以解决非线性抗差滤波问题,同时,研究了当目标发生机动时的抗差滤波工程应用问题,提出了一种合理的抗差权系数设置方法,使滤波器在具备抗差滤波的同时仍然维持对机动目标的滤波效果。实验仿真表明,通过比较不同条件下各滤波器性能,证明了该算法的有效性。     

基于SOPC的视频运动目标检测跟踪系统

文章是以Nios II处理器为中心的视频运动目标检测跟踪系统,通过CMOS图像传感器采集视频图像信息,采用帧间差分法检测运动目标,形心跟踪算法对目标进行跟踪,最后在VGA显示器上显示视频中运动物体。实验结果表明,该系统可达到运动目标检测跟踪的理想结果。