船用雷达目标跟踪的新方法

本文提出一种由广义小波神经网络实现船用雷达跟踪中航迹外推的自适应新方法.由S(sigmoid)函数构造的尺度函数和小波作为网络中神经元的激励函数,隐层节点数由小波分解次数和处理信号维数决定,输出层采用局部连接方式以解决多维信号的不利影响.理论证明,广义小波神经网络的鲁棒性在一定条件下优于BP网络.仿真表明,该方法的在线处理运算量不随所跟踪的运动目标模型的复杂性而增加,并且对变加速和急转弯运动目标具有较高的跟踪精度.     

运动目标提取的新方法

为了从视频序列中提取完整的运动目标,文章提出了运用块运动矢量和圆域函数来提取运动目标,大致分为三个步骤,第一步:将相邻两幅图像第K帧和第K-1帧图像分成大小相同的块,计算每个块的运动矢量,然后将第K帧中矢量为零的块令为零,可以去除图像的大部分背景区域,得到包含完全运动目标信息的图像MN;第二步:对于MN图像中不为零的像素点,在第K帧和第K-1帧中找到相同位置并且分成相同大小的较小的块,当对应两块的像素点相减的和小于一个阈值的时候,认为该块为背景块,可以进一步地去除目标周围的少量背景信息;第三步:用圆域函数对第二步得到的运动目标区域从四周逐边控制进行点精细化的背景去除,进而更好地得到运动目标。根据实验,这个方法能够完整地提取运动目标,并且不存在空洞现象,具有很好的检测性。     

运动目标提取的新方法

为了从视频序列中提取完整的运动目标,文章提出了运用块运动矢量和圆域函数来提取运动目标,大致分为三个步骤,第一步：将相邻两幅图像第K帧和第K-1帧图像分成大小相同的块,计算每个块的运动矢量,然后将第K帧中矢量为零的块令为零,可以去除图像的大部分背景区域,得到包含完全运动目标信息的图像MN;第二步：对于MN图像中不为零的像素点,在第K帧和第K-1帧中找到相同位置并且分成相同大小的较小的块,当对应两块的像素点相减的和小于一个阈值的时候,认为该块为背景块,可以进一步地去除目标周围的少量背景信息;第三步：用圆域函数对第二步得到的运动目标区域从四周逐边控制进行点精细化的背景去除,进而更好地得到运动目标。根据实验,这个方法能够完整地提取运动目标,并且不存在空洞现象,具有很好的检测性。     

目标运动闭环跟踪模拟系统

提出了一种基于激光技术的、易于工程实现的目标运动模拟方法及实验装置,并进行了实验验证。利用激光的高亮度、发散角小以及激光器体积小、质量轻等特点,设计了针对小目标运动的实验模拟装置。通过多轴复合技术以及空间投影技术,实现了角运动向小目标二维空间运动的转换;运用多媒体定时器技术实现了对电机的内部闭环控制;采用脉冲宽度调制(PWM)技术实现了对电机的速度控制,提高了目标的仿真精度。小目标的运动速度可以达到10°/s,精度<0.1°/s,归一化标准偏差0.09。利用该装置实现了实验室内的目标运动闭环跟踪实验研究,目标捕获跟踪系统的跟踪标准偏差为0.2 mrad。该系统可以作为目标捕获跟踪系统对二维运动目标的闭环实验研究的验证仿真平台。     

视频运动目标跟踪系统设计

文设计了一种可应用于静止背景下进行动态视频目标跟踪的系统。首先通过CCD摄像头采集动态图像序列,然后通过图像格式转换、中值滤波、边缘检测以及匹配跟踪对采集到的动态图像序列进行处理,最后得出运动目标的位置信息。本文所设计的系统与传统的基于PC机的视频运动目标跟踪系统相比,具有更快的图像处理速度和更高的实时性。     

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。     

运动目标跟踪技术研究

目标跟踪已经渗透到公安、军事等越来越多的领域,甚至是娱乐应用,开始逐渐进入到家庭中.本文主要介绍运动目标跟踪的概论、运动模板的原理、利用运动模板来捕捉边缘,从而跟踪目标的运动,并通过实验演示了跟踪效果.对运动目标跟踪技术研究具有十分重要的理论意义和应用价值.     

一种目标跟踪滤波的新方法

对于目标跟踪系统,当观测不确定性相对系统不确定性较大时,如果采用EKF,UKF算法,由于概率密度函数(PDF)由高斯分布近似使真实的分布结构扭曲,导致系统性能下降或发散,采用粒子滤波时,因为系统不确定性相对观测不确定性较小,所以重采样会使粒子间的独立性消失,导致系统性能下降。为了提高目标跟踪的精度,该文给出一种SMCEKF及SMCUKF滤波算法,在SMC(Sequential Monte Carlo)算法中分别引入EKF及UKF,由独立滤波器更新和传播的随机采样点和相应权重来表示状态的PDF,由于初值和滤波都是独立的,所以确保了表示PDF的随机样值的独立性,在滤波器个数较少、计算量较小的情况下使滤波性能得到提高。文中给出了理论分析和仿真实例证明算法的有效性。     

运动目标去除阴影的跟踪

运动目标的影子会降低视频监控的性能,本文提出了一个提高目标跟踪精确率的去影算法。该算法由四部分组成:建立一个实时性很强自动更新的背景模型,提取运动目标区域,消除运动目标的影子,最后对已去影的运动目标进行检测和跟踪。实验结果表明我们的算法在处理目标去影跟踪上有着良好的性能,能在一定的程度上解决运动目标的遮挡问题,并去除目标自的阴影,提高了运动目标跟踪的鲁棒性。     

机动目标跟踪中数据互联新方法

为解决机动目标跟踪过程中的数据互联问题,该文提出了一种数据互联新方法。与概率数据互联滤波器不同,在进行数据互联时,该方法假定目标当前转弯率在某一范围内取值,这样其预测中心不再是一个点,而是一线段。在计算测量的权重系数时,采用的是测量距该线段的距离。仿真实验表明,杂波环境下对机动目标跟踪时,该方法降低了航迹丢失率,提高了状态估计的精度。     

一种融合Kalman预测和Mean-shift搜索的视频运动目标跟踪新方法

简要介绍Kalman滤波跟踪和Mean-shift跟踪并分析其优缺点,在此基础上提出一种融合Kalman预测和Mean-shift搜索的运动目标跟踪新方法.该方法利用Kalman滤波估计出运动目标在下一帧中最可能的出现位置,利用Mean-shift方法据此进行较小范围的搜索和目标匹配,从而可用较小的运算量获得较为可靠的跟踪效果,并适应较复杂的场景.实验结果证明了该算法的有效性.     

LFMCW雷达目标运动补偿新方法

针对对称三角线性调频连续波（STLFMCW）雷达体制，分析了目标运动对回波信号的影响，提出了基于距离像峰值偏移估计和脉组相位差分的径向运动参数估计方法，较好地解决了目标运动的补偿问题。仿真结果表明，该方法估计精度高，抗噪性能好，运算量低，便于系统实时处理。     

基于投影的运动目标跟踪研究

在运动目标跟踪方面,运动目标跟踪算法直接影响着运动目标跟踪的准确性和稳定性,现有的目标跟踪算法大多是基于特征或运动信息的,虽然能够完成对运动目标的可靠跟踪,但是需要处理的数据量大,运算复杂,很难达到实时跟踪的要求。本文首先阐述了跟踪算法中模板相关匹配算法的基本原理,然后跟踪系统的实际需求,详述了投影法快速定位目标跟踪的方法,并给出了投影算法跟踪的实验结果,该算法基本能满足跟踪系统中运算量小和实时性的要求。     

基于鱼眼镜头的运动目标跟踪

针对运动目标在普通镜头下跟踪视角小,以及在复杂背景下容易丢失的问题,提出了一种基于鱼眼镜头的改进Mean-shift算法。首先通过SIFT算法提取运动目标初始帧,利用卡尔曼滤波算法预测下一帧运动目标位置,进而采用改进的Mean-shift算法进行运动目标的跟踪。实验结果表明利用鱼眼镜头配合本文改进的Mean-shift算法具有良好的跟踪效果,与传统的跟踪方法相比具有大广角、实时性、鲁棒性、准确性等特点。     

改进的Meanshift运动目标跟踪算法

Meanshift算法在对快速运动的目标进行跟踪时容易丢失目标,并且在目标被遮挡时,也容易造成跟踪失败,跟踪的过程中跟踪框不能随着运动目标的大小变化而变化.提出一种基于Meanshift运动目标跟踪算法的改进算法.该算法基本思想是采用改进的三帧差分法对运动目标区域进行提取,求得跟踪框轮廓,同时用Meanshift算法对运动目标进行跟踪,获得目标最大概率区域,将该区域中心作为跟踪框的中心.跟踪过程中通过巴氏系数判断是否目标被遮挡,若被遮挡则调用Kalman滤波进行预测跟踪.实验结果表明,该算法能够快速、准确地跟踪目标.     

运动目标相关跟踪算法的研究

针对在红外目标跟踪过程中出现的目标被遮挡和被类似目标干扰而不能准确跟踪的情况,对运算量较小、不易受个别噪声影响的MCD算法进行了改进。在跟踪目标过程中采用合适的目标更新策略和预测性能较好的综合预测。仿真结果表明,该改进算法既减少了运算量,又有较好的稳定性和抗干扰性。     

运动目标的自动分割与跟踪

该文提出了一种对视频序列中的运动目标进行自动分割的算法。该算法分析图像在L U V空间中的局部变化,同时使用运动信息来把目标从背景中分离出来。首先根据图像的局部变化,使用基于图论的方法把图像分割成不同的区域。然后,通过度量合成的全局运动与估计的局部运动之间的偏差来检测出运动的区域,运动的区域通过基于区域的仿射运动模型来跟踪到下一帧。为了提高提取的目标的时空连续性,使用Hausdorff跟踪器对目标的二值模型进行跟踪。对一些典型的MPEG-4测试序列所进行的评估显示了该算法的优良性能。     

基于AMCMC的运动目标跟踪系统设计

当今视频监控系统已经遍布于生活的各个方面,为人们的生活带来着巨大的方便.这些视频,提供了许多的信息,然而人们真正关注的往往只是运动目标的信息.这样的情况,对摄像头获得的视频进行处理,成为了一件迫在眉睫的事情.本文结合一种新的目标跟踪算法AMCMC (Added Markov Chain Monte Carlo),利用运...     

移动背景下的运动目标跟踪

运动目标跟踪在工业过程控制、医学研究、成像制导等领域具有重要的实用价值.目前的研究多基于背景静止的情况,对背景发生移动的情况研究较少.提出了一套完整的移动背景下的目标跟踪算法,首先使用基于互信息的方法配准序列图像的背景,然后使用差分的方法进行运动区域检测,并将其与图像分割技术相结合,得到目标跟踪模板.目标的跟踪基于Ka...