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针对星空背景下目标相似度高、数量大和误检数目较多所导致的空中红外多目标跟踪困难问题,提出基于分层数据关联的空中红外多目标在线跟踪方法。首先,根据红外场景特性来提取目标的位置特征、灰度特征和尺度特征;其次,综合这三个特征来计算目标与轨迹之间的初步关联关系以获得真实目标;再次,将所获得的真实目标按照尺度大小分类,大尺度类目标数据关联采用表观特征、运动特征、尺度特征三种特征相加的方法来计算,小尺度类目标数据关联采用表观特征与运动特征两种特征相乘的方法来计算;最后,根据匈牙利算法对两类目标分别进行目标分配、完成轨迹更新。多种复杂情况下的实验结果表明:与仅采用运动特征的在线跟踪方法相比,所提方法的跟踪准确率提升了12.6%;与采用多特征融合的方法相比,所提方法的分层数据关联不仅提高了跟踪速度,也使跟踪准确率提升了19.6%。综上,该方法不仅跟踪精度高,而且具有较好的实时性和抗干扰能力。 相似文献
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针对密集杂波环境下的多目标近距跟踪问题,提出了一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)和特征辅助数据关联的多目标跟踪算法(FADA-CKF).通过特征信息来对传统量测进行扩维,利用扩维后的量测对关联概率进行修正,将特征信息辅助技术融入到联合概率数据关联中,再利用容积卡尔曼滤波(CKF)处理非线性观测量,对目标状态进行估计.将FADA-CKF算法用于近距多目标跟踪场景中,仿真结果表明,改进算法在跟踪精度和误跟率方面要优于传统的JPDA跟踪算法. 相似文献
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冯洋 《计算机与数字工程》2011,39(4):132-133,149
针对在云天背景下运动的红外弱小目标,从数据关联的角度,利用联合概率数据关联算法实现多个红外弱小目标的跟踪.实验结果表明,在杂波环境下,联合概率数据关联算法可以稳健地跟踪多个红外弱小目标的目标状态,跟踪效果好. 相似文献
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由于连续帧之间数据关联的不确定性和所提取外观特征的鉴别力不足,多目标跟踪容易受目标外观变化、运动状态变化、相似目标以及目标消失再出现等干扰因素的影响,出现轨迹ID变换的问题,从而限制基于轨迹分析的行为检测、姿态识别等研究的性能.为了提高数据关联的可靠性从而减少轨迹ID变换,提出了一种基于轨迹置信度的分层数据关联方式.同... 相似文献
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为有效解决头部跟踪鲁棒性较差的问题,利用头部的多种观测信息通过DS证据理论进行融合跟踪。
在粒子滤波的总体框架下,嵌入MeanShift算法产生更加逼近真实后验分布的粒子,同时采用颜色和人体头部椭圆轮廓的最大梯度距离测度(DMG)作为观测模型,有效避免了单一颜色特征在光照突变、姿态变化、距离较远以及背景相似情况下的跟踪稳定性较差的问题。实验表明该方法对于复杂条件下的人体头部跟踪问题具有较强的鲁棒性。 相似文献
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提出了一种针对尾流目标的跟踪方法。传统的跟踪方法对具有尾流的目标通常会被尾流干扰,无法将源于尾流的量测值与真实的目标进行正确关联,容易产生目标丢失或者失跟的情况。该方法将目标尾流作为一种特殊杂波,推导出带有尾流目标的概率关联系数,对目标量测值进行数据关联。仿真结果表明,与标准概率数据关联跟踪方法相比,提出的新的数据关联方法可以有效地减少目标失跟的情况,逐渐增大量测噪声,该方法依然保持低失跟率。 相似文献
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George Thomaidis Manolis Tsogas Panagiotis Lytrivis Giannis Karaseitanidis Angelos Amditis 《Information Fusion》2013,14(4):374-383
The introduction of Vehicle to Vehicle (V2V) and Vehicle to Infrastructure (V2I) communications in Intelligent Transportation Systems of the future brings new opportunities and new challenges into the automotive scene. Vehicular communications broaden the information spectrum that is available to each vehicle, allowing the enhancement of existing applications and the introduction of new ones. Undoubtedly, the impact of this new technology in transportation safety, efficiency and infotainment is expected to be very important.A significant part of research in vehicular networks (VANETs) is dedicated to networking issues like routing and safety. However, perception systems which until now were based on onboard sensors only, need to incorporate the wirelessly received information in order to extend the situation awareness of the vehicle and the driver. This paper presents an algorithm for associating targets tracked from an onboard radar sensor with the position and motion data received from the VANET. The core of the algorithm is a track oriented multiple hypothesis tracker that is modified for incorporating information included in VANET messages. The algorithm is tested in real scenarios using two experimental vehicles and then compared with two other algorithmic approaches. One is using a simpler single hypothesis algorithm for association of VANET messages and the second is using only the onboard sensors for environment perception. As a result, the advantages of the Multiple Hypothesis Algorithm regarding association performance and the added value of wireless information in the perception system are highlighted. 相似文献
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目的 为提高目标跟踪的鲁棒性,针对相关滤波跟踪中的多特征融合问题,提出了一种多特征分层融合的相关滤波鲁棒跟踪算法。方法 采用多通道相关滤波跟踪算法进行目标跟踪时,从目标和周围背景区域分别提取HOG(histogram of oriented gradient)、CN(color names)和颜色直方图3种特征。提出的分层融合算法首先采用自适应加权融合策略进行HOG和CN特征的特征响应图融合,通过计算特征响应图的平滑约束性和峰值旁瓣比两个指标得到融合权重。将该层融合结果与基于颜色直方图特征获得的特征响应图进行第2层融合时,采用固定系数融合策略进行特征响应图的融合。最后基于融合后的响应图估计目标的位置,并采用尺度估计算法估计得到目标更准确的包围盒。结果 采用OTB-2013(object tracking benchmark 2013)和VOT-2014(visual object tracking 2014)公开测试集验证所提跟踪算法的性能,在对多特征分层融合参数进行分析的基础上,与5种主流基于相关滤波的目标跟踪算法进行了对比分析。实验结果表明,本文算法的目标跟踪精度有所提高,其跟踪精度典型值比Staple算法提高了5.9%(0.840 vs 0.781),同时由于有效地融合了3种特征,在多种场景下目标跟踪的鲁棒性优于其他算法。结论 提出的多特征分层融合跟踪算法在保证跟踪准确率的前提下,跟踪鲁棒性优于其他算法。当相关滤波跟踪算法采用了多个不同类型特征时,本文提出的分层融合策略具有一定的借鉴性。 相似文献
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针对红外成像条件下人体目标受干扰严重时目标的识别准确性和鲁棒性较差的问题,提出了一种基于多特征降维和迁移学习的红外人体目标识别方法。首先,针对传统的红外人体目标特征提取方法提取某单一特征时存在信息涵盖不全面的问题,提取目标不同种类的异构特征,从而充分挖掘出红外人体目标的特点。其次,为了向后续识别分析提供有效且紧凑的特征描述,采用主成分分析方法对融合后的异构特征进行降维。最后,针对带标签的红外人体目标样本数据匮乏、训练样本和测试样本之间的分布及语义偏差导致的泛化性能差等问题,提出了一种有效的基于迁移学习的红外人体目标分类器,可较大程度地提高泛化性能和目标识别准确度。实验结果表明,所提的方法在红外人体目标数据集上的识别准确率达到了94%以上,与使用方向梯度直方图(HOG)特征、亮度自相似(ISS)特征等单一特征进行特征表示的方法以及使用传统的非迁移分类器如支持向量机(SVM)、K-近邻算法(KNN)等进行学习的方法相比均有所提升,且更加稳定,可以在实际的复杂红外场景中提升人体目标识别的性能。 相似文献
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压缩跟踪将压缩感知理论引入到目标跟踪领域,较好地实现了跟踪的实时性,但是在复杂环境或遮挡情况下,仅利用分类分数最大值的矩形样本确定目标位置容易产生跟踪漂移,而且该算法没有考虑目标尺度因素。针对这些问题,提出了融合局部中心区域梯度方向直方图和多尺度矩形的多特征压缩跟踪算法,并提出利用多样本矩形平均的方法确定最终的目标位置。实验结果表明:该算法在目标剧烈运动、遮挡或者相似物体干扰的场景下能够有效抑制跟踪漂移,提高了跟踪的准确率和鲁棒性。 相似文献