实时电视跟踪系统

应用于二维成像的实时图像识别,目前由于受到处理速度和信息带宽的严重限制,而只处于琐碎的或近琐碎的算法之中。目标识别以及用电视(视频)速率的图像识别在跟踪上的应用,是个普遍关心的问题。但是,过去的想法只限于非常简单的阈值或相关(限制窗口)方法。新的高速算法同快速数字硬件结合在一起产生了用于识别和跟踪导弹以及飞机的系统,该系统具有“智力”,这使其性能远远超过了以前设备的实时跟踪能力。基于分类算法的自适应统计群和投影已用于实时识别和跟踪明显变化的目标,这种变化是由于复杂的和不稳定的背景/前景所引起的。快速估值和预测算法都是将线性估值和平方估值相结合,以获得速度和灵敏度信息。在数据和结果的判定中,为了得到一个置信度量值,需要确定权。为了最大限度地保持跟踪,研究了几种方案。本文着重于该系统的理论方面论述,并且也讨论了用于得到实时跟踪方面的一些技术问题。