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在目标准确检测优化的研究中,单传感器联合检测、跟踪和分类算法是一种新型算法,可以同时对目标进行检测、状态估计和类别判断.然而上述算法估计目标数目、状态与类别性能较差.采用多传感器方法对目标进行观测,可以显著提高目标检测、跟踪与分类效果.提出基于粒子概率假设密度(PFPHD)滤波器的多传感器联合检测、跟踪和分类算法.首先通过对各传感器信号进行建模,提取目标的属性量测,然后引入目标的属性信息对目标状态空间进行重新建模,从而得到目标综合状态,最后利用多个传感器的量测对综合状态进行序贯处理.仿真结果表明,与单传感器联合算法相比,上述算法能够更准确判断多目标类别,目标数目估计精度和跟踪精度均提高20％以上,验证了算法的有效性和可行性. 相似文献
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针对视频目标跟踪过程中,目标遮挡往往导致跟踪失败的问题,提出了一种基于稀疏表达和多任务学习的目标跟踪算法.将求解粒子稀疏表达的过程看作是一个多任务学习问题,在求解稀疏表达系数时将目标系数矩阵和冗余系数矩阵分开求解.由于粒子选择目标模板的相似性,选择用l1,∞范数对目标系数矩阵进行约束以获得组群稀疏特性;由于遮挡出现位置的随机性,选择用l1.1范数对冗余系数矩阵进行约束以获得元素稀疏特性.最后采用ADMM优化算法对复合约束模型进行优化.复合约束模型不仅考虑了粒子之间的相关性,同时能够更准确地重构随机出现的遮挡,降低了遮挡对于跟踪器识别目标造成的干扰实验.结果证明,基于复合约束的目标跟踪算法对于遮挡问题具有良好的鲁棒性,同时具有较高的跟踪精度和速度. 相似文献
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