基于KCF的弹载目标跟踪方法研究

随着精确制导武器在现代战争中的广泛使用,图像制导技术己逐渐成为制导领域的研究热点,而目标跟踪技术作为其中的关键技术,一直深受是国内外关注。针对传统目标跟踪算法跟踪精度低,以及当前算法工程化实现难度大的问题,基于核化相关滤波跟踪(KCF)算法,结合弹载视频目标特点,设计了一套包含了摄像机交互、图像处理、核心跟踪、图像显示四个模块的弹载目标跟踪系统,并设计了算法调试使用平台。经实验验证,该系统可以快速、准确的对弹载目标进行有效跟踪,且操作简便易于使用。     

一种对空红外弱小目标检测跟踪方法研究

为了在对空中小目标打击过程中实现对目标的准确检测与跟踪,针对空中红外弱小目标信噪比低、像素点少等特点,本文基于红外视频图像,采用高斯滤波以及Top-Hat算子对图像进行预处理;利用边缘检测算法对图像中的目标进行检测与定位;根据检测得到的目标初始位置,通过核化相关滤波跟踪算法对目标持续跟踪;最后对跟踪效果做了定量评估.实验结果显示,跟踪最大视场角度误差不超过0.0062°,运行速度平均每帧可达25.3帧/s,该方法能够有效地对空中红外弱小目标进行自动检测跟踪.     

结合掩膜与孪生网络的目标跟踪方法研究

针对在舰船目标跟踪过程中由于视场角变化导致的跟踪精度下降的问题,基于全连接孪生神经网络的目标跟踪方法,融合了目标分割策略,提出了基于SiamMask的实时目标跟踪算法。该算法将二元掩模运算作为孪生网络的一个分支,以实现对目标的分割,在获取目标位置信息的同时,获取目标的外观信息,使得该网络的损失函数得到显著增强。由传统的轴对称目标跟踪框,改进为可根据目标形状、外观而自适应调整的可旋转矩形框。将该算法与传统基于孪生网络的跟踪算法SiameseNet,以及基于相关滤波的KCF跟踪算法进行实验仿真测评对比,通过计算各算法的中心误差,结果表明该算法的跟踪精度较两者分别提升了19.5%和24.5%,且运行速度可达30 fps,满足了舰船目标跟踪对于准确性和实时性的要求。