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提出了基于自动驾驶仪的无人机跟踪地面目标的制导、控制架构,将"无人机+自动驾驶仪"的组合看作是以滚转角、飞行高度和速度为控制输入的动态系统。在横侧向,相比下一时刻,根据无人机的航迹方位角误差以及无人机与目标点在水平面内相对距离与期望盘旋半径的误差,给出滚转角指令的制导规律,并对制导指令的生成周期进行了研究;对于纵向,为降低目标状态估计对于姿态误差的敏感度,结合传感器分辨率的要求,给出了解算飞行高度指令的方法。无人机六自由度模型的仿真对比表明,所提跟踪制导律相比李亚普诺夫向量场法(LVFG)和切向量场法(TVFG)具有更优的稳定性和准确性。 相似文献
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基于目标跟踪任务,阐述运用深度学习为我方无人机训练跟踪策略,寻找最适于无人机对目标跟踪的深度学习算法,建立了目标跟踪模型,并运用四种算法进行训练,比较了在线训练的指标以及离线执行时的结果,从而在双决斗深度Q学习和近端策略优化中取得了最好的训练效果。 相似文献
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无人机技术近年来发展迅速,军事应用日益广泛。传统机载激光目标指示器重量与体积较大,很难集成于无人机来实现军事应用。主要介绍了一种国际主流的激光制导武器系统技术方案及作战应用流程,并研究了一种轻小型化的三光合一的无人机激光光电目标跟踪指示载荷。有别于传统激光指示照射,该无人机激光光电载荷通过与无人机的紧耦合完成小型化集成,并实现了远近距离一体化探测功能:远距离可对打击目标进行定位引导(大地坐标位置信息),近距离可对打击目标进行激光照射指示引导。同时,本文的指示方法利用低成本小型无人机突击作战,避免了人员暴露及伤亡风险,提高了无人化作战效率。 相似文献
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由于目标小、可区分性差,无人机对地目标跟踪较传统视频目标跟踪更容易丢失目标,提出一种基于l1图半监督协同训练的目标跟踪算法。算法首先提取样本的颜色和纹理特征构建两个充分冗余的视图,再以基于l1图的半监督学习算法取代传统协同训练中的监督学习方法构建单视图中的分类器,提高有限标记样本条件下的分类正确率,然后通过基于负类学习的协同训练算法协同更新两个视图的分类器,最后根据不同视图的相似度分布熵融合各分类器的分类结果实现目标跟踪。实验结果表明,该算法能够有效提高分类器的判别能力,具有良好的跟踪性能。 相似文献
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针对传统目标跟踪算法计算复杂度高,在发生遮挡、形状改变时,运动目标丢失的问题,提出了将图像感知哈希算法应用于目标跟踪问题上,并针对行人这一特定目标进行了改进。按照行人的特征,将其分成若干区域,给不同区域分配不同权重,计算跟踪目标的感知哈希值,计算待测区域的哈希值,选择合适的待测区域作为目标区域。该算法与MeanShift算法相比,能更好地处理目标遮挡,不易产生目标丢失,且具有较低的复杂度。 相似文献
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由于虚假点迹较多,低信噪比的小目标跟踪较难,文中提出了一种利用先验知识改善低信噪比小目标跟踪性能的方法,该方法通过将目标和噪声的特征信息,包括幅度信息和点迹与航迹位置预测值的距离信息,与传统的点迹动力学信息相结合,重新定义点迹和航迹的似然概率,同时调整修改航迹的状态更新方程。仿真结果说明与传统方法相比,结合了特征信息的方法明显提高了小目标点迹和航迹正确关联的概率,即对目标和噪声幅度分布已知的环境,特征信息的使用可以有效改善小目标的航迹检测概率等跟踪性能。 相似文献
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Camshift算法是对MeanShift算法的改进,它可以解决目标尺度缩放、持续跟踪等问题。但是当目标颜色与背景颜色接近或者目标遇到旋转问题时,Camshift算法容易失效。而SIFT算子对旋转、亮度变化保持不变性,对颜色相近也保持一定的稳定性,所以本文提出一种Camshift与SIFT算子线性融合的目标跟踪算法。首先利用Camshift算法来对目标进行初步的跟踪,得到跟踪区域,再利用SIFT特征向量来匹配目标区域与跟踪区域,得到SIFT的匹配和校正结果,再将两种算法的结果进行线性融合,得到最终的跟踪结果。实验结果表明,本文提出的方法可以有效地解决跟踪过程中出现的旋转、颜色相近等问题。 相似文献
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为了提高视频目标跟踪的鲁棒性和准确性,本文提出了基于局部搜索(Local Search)和粒子滤波(Particle Filter)相结合的视频目标跟踪方法——LSPF(Local Search Particle Filter)算法.利用粒子滤波得到样本的权值后,将局部搜索用于每一个粒子,使权值小的粒子收敛于邻近的权值较大的粒子处,有效克服了传统PF算法的粒子退化问题.实验结果表明,传统PF算法平均跟踪误差为10.89,而本文提出的LSPF算法平均跟踪误差仅为3.49,在跟踪性能上有了很大改善.尤其当目标受到干扰时,LSPF算法仍能实现对目标的准确跟踪,为稳定跟踪提供了有利保障. 相似文献