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本文提出了一种改进的多源约束聚类算法,以解决多传感器多目标跟踪(Multi-Object Tracking/Estimation, MOTD)问题。MOTD问题对应于在缺乏噪声和目标运动模型等先验信息的情况下,对多个传感器的量测数据进行聚类。针对现有算法对选定传感器量测敏感的问题,本文提出的算法首先根据选定传感器量测数据点的局部密度,对该传感器量测数据进行筛选排序;其次,对排序后的每一个量测数据点,计算和其他传感器量测的高斯核距离,每个传感器返回距离最小的数据点;最后计算在截断距离内的数据点的数量,当大于给定阈值时判定这些数据点为目标产生的量测,簇的中心(个数)即为目标的位置(个数)。实验结果表明,对比现有多源聚类算法,本文提出的算法在传感器目标检测概率较高的场景中聚类精度和聚类速度均有所改善。 相似文献
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根据双目立体视觉模型,搭建一个实验室专用的高度测量系统.首先使用Matlab自带的工具箱对双目相机进行多次标定,获取实验所需的诸多参数,然后通过立体校正技术建立修正后的世界坐标与像素坐标之间的关系方程.在VS2015结合OpenCV的编程环境下,利用立体匹配算法和视差理论获取目标表面的三维空间信息.最后通过选定同一目标... 相似文献
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本文提出的方法是在相位测量法的基础上,利用神经网络建立折叠相位与高度的映射关系,不需要严格搭建系统,也不需要展开相位及标定系统,不必考虑由系统的非线性所带来的误差.测量结果的精度在十个微米左右,标准方差在一个微米以下,是一种快速有效且准确稳定的机器视觉高度测量方法. 相似文献
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阵列信号的侦察与跟踪是两个同样重要的问题,本文就二维空间移动信号的跟踪问题提出了一种稳健而快速的跟踪方法,即波束形成与定点信号子空间搜索相结合的方法,对二维空间中的多个信号同时进行跟踪与波束形成,在分批数据处理的基础上实现信号的跟踪截取,从而提高信号的跟踪能力。文中还通过平面阵对空间二维信号的接收响应模糊性分析证明了算法的有效性。 相似文献
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视觉跟踪中,如何构建一种能够适应目标表观特征变化的目标模型是增强算法跟踪精度和稳定性的关键之一。本文提出利用跟踪区域内像素的初始分类标记来构建目标的局部分块模型,并在贝叶斯理论框架下提出了基于局部分块学习的在线视觉跟踪算法。首先,利用标定的初始跟踪区域构建目标的局部分块模型;然后,在当前跟踪区域中通过局部分块学习和贝叶斯估计确定当前帧的跟踪结果;最后,利用特征聚类对局部分块模型进行更新。实验结果表明:所提算法对目标表观变化的适应性明显增强,跟踪精度和稳定性较近年来的同类算法均有一定提高。 相似文献
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孔素然 《微电子学与计算机》2012,29(11):177-179,184
研究目标物体的图像准确跟踪定位问题.本文主要针对传统的目标跟踪算法中由于视频图像的复杂性,同时运动突变性的存在,使得运动间的关联性被大幅降低,跟踪结果出现较大偏差,难以准确跟踪视频图像,提出了一种粒子滤波优化图像帧视觉跟踪新技术.算法引入了随机分布的运动突变影响算子,在运动估计过程中作为惩罚因子出现,同时采用粒子滤波视觉目标采样视频图像,从而得到实时的跟踪.实验结果表明,提出的方法避免了传统跟踪算法的延时,能够精确实时定位目标物体. 相似文献
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针对视觉跟踪中目标表观的复杂变化问题,提出了一种基于关键区域特征匹配的鲁棒跟踪算法.首先对目标模板进行初始化并通过滤波预测得到目标候选;然后采用自适应标记分水岭算法对目标模板和目标候选进行分割以提取关键区域,并利用像素的空间和频率分布特性对关键区域进行多重特征描述;最后通过关键区域的特征匹配得到目标模板与目标候选的匹配关系,由此确定最终跟踪结果并进行模板更新.对目标发生尺度、遮挡、旋转、光照、姿态、复杂背景以及运动模糊等变化的视频序列进行了仿真测试.实验结果表明,所提算法能够有效处理目标表观的复杂变化问题,尤其对目标的部分遮挡、光照变化以及复杂背景等具有较强的鲁棒性. 相似文献
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视频合成孔径雷达(ViSAR)在地面动目标检测和感兴趣区域(ROI)的动态监测方面具有巨大的潜力。对地面运动目标的检测与跟踪一直是ViSAR的研究热点。针对现有基于深度学习的ViSAR动目标检测方法存在的依赖预训练模型,模型迁移难等问题,本文提出了一种基于深度学习与多目标跟踪(MOT)算法的ViSAR动目标阴影检测方法。该方法首先设计了一种从零开始深度学习的网络模型,实现动目标阴影的单帧检测。为了提高检测性能的鲁棒性,采用了基于卡尔曼滤波和逐帧数据关联的多目标跟踪算法跟踪动目标。实测数据处理结果表明该方法具有良好的检测性能。 相似文献
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基于改进离散跟踪微分器的目标状态估计算法 总被引:1,自引:1,他引:0
目前,大多数目标跟踪算法都是基于模型的,不正确的模型经常导致错误的结果。为此,提出了一种不依赖于模型的目标状态估计算法。首先,针对信号跟踪的特点,在控制不受限制的条件下,推导出了二阶离散系统最速控制综合函数;然后,基于此控制函数构造了一种简单的快速离散跟踪微分器;最后,将此离散跟踪微分器与移动平均技术结合用于目标的状态估计。数值仿真结果表明提出的方法对输入信号具有非常好的跟踪能力,能很好地滤除噪声且能给出较好的微分信号。 相似文献
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纯方位单站目标被动跟踪需要观测站作机动才能满足可观测条件,导致跟踪算法收敛时间较长。基于纯方位多站被动跟踪算法可以解决算法收敛时间较长的问题,文中提出了一种约束最小二乘算法用于纯方位多站被动跟踪,它首先为最小二乘算法引入约束条件,利用矩阵最小特征值所对应的特征向量,解决了EKF 算法需要初值的问题,避免了滤波的发散,同时也极大地减小了最小二乘估计的偏置。仿真表明,这种算法能够渐进地逼近估计误差的下限,并且其精度有所增加,是一种渐进、稳定以及近似无偏的估计算法。 相似文献
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针对传统粒子滤波多目标跟踪过程中的发散问题,提出了一种基于中值移位的粒子滤波多目标跟踪算法。该算法采用具有优良特性的中值移位方法对重要性重采样后的中间结果进行聚类分析,得到相应的粒子子群,从而获得各个目标的最优状态估计,提高滤波精度,并对目标的进出场景和遮挡问题进行有效处理。视频跟踪仿真试验表明该算法是稳健的,能够在复... 相似文献