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视觉目标跟踪系统在军事和民用领域都有重大的应用需求,如武器制导、视觉导航、安防监控等。视觉目标跟踪系统的目的是在视频序列的每一帧中准确地定位目标位置,还原目标完整的运动路径,为高层应用提供决策依据。根据任务需求不同,目标跟踪系统可以分为单目标跟踪和多目标跟踪。在算法层面分别介绍了视觉单目标跟踪和多目标跟踪的发展现状,并对相关算法的优点和不足做了简要分析。结合当前研究现状,简要地梳理了目标跟踪算法的发展趋势。研究表明,视觉目标跟踪是一个非常开放的研究领域,相关的理论和方法层出不穷,不同算法的侧重点也不尽相同,研究经典的目标跟踪算法有助于把握视觉目标跟踪中潜在的问题,为设计目标跟踪系统提供依据。 相似文献
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作为红外自寻的制导、搜索跟踪和预警等领域的一项关键技术,红外弱小目标检测与跟踪成了红外图像处理领域中的一项重要研究课题。本文采用了"先检测后跟踪(DBT)"的思想对红外小目标进行检测与跟踪,首先采用基于各向异性偏微分方程的背景抑制技术对单帧图像进行抑制,再用最大绝对对比度阈值对红外图像进行分割,最后采用形心跟踪法对小目标点坐标定位。试验证明本文算法应用于目标检测的可行性和有效性。 相似文献
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针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。 相似文献
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针对视频监控应用中对视频物体跟踪算法实时性、容错性要求高的特点,提出了一种基于MBB对应关系的快速跟踪算法。该算法放弃了传统的点匹配跟踪算法,从对相邻两帧物体MBB的重叠特性的分析出发,快速确定物体与物体间、物体与场景间的复杂对应关系,并综合利用直方图匹配等方法,解决物体重复出现后的标识问题。通过对NUDT和PETS视频数据的实验分析证明,该算法能够对复杂场景中多个物体同时进行跟踪标识,准确检测处理物体进入、离开场景,以及物体间的合并、分离和遮挡,对复杂环境和预处理造成的错误有较好的容错性。该算法参数设置简单易行,结合预处理快速算法,整个检测跟踪算法耗时大大低于同类算法。 相似文献
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变结构多模型状态估计器方法适用于雷达跟踪空中机动目标。本文研究和设计了两种自适应时变模式集交互多模型(IMM)跟踪滤波器;切换网格(SG)IMM和自适应网格(AG)IMM算法。针对不同的飞行想定,通过Monte Carlo仿真方法对这些算法及相应的固定网格(FG)IMM滤波器的性能进行了评估和比较。仿真显示,对特定的机动目标跟踪问题,SGIMM和AGIMM跟踪滤波器在性能和计算量等方面要比固定结构多模型算法(FGIMM滤波器)有明显地提高。 相似文献
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在多目标多量测环境中,量测-航迹分配的知识一般不适于跟踪算法。在本文中,对量测-航迹分配问题,采用了严格的概率方法。不象在传统多假设跟踪(MHT)算法那样,把量测分配给航迹;相反地,使用由期望最大化(EM)方法导出的最大似然(ML)算法估计每次量测属于每个航迹的概率。这些量测-航迹的概率估计对于调用随机多假设跟踪(PMHT)算法的多目标跟踪器是固有的。PMHT算法在计算上是切实可行的,因为它既不要求量测-航迹分配的计算,也不要求修剪。 相似文献
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为研究三轴跟踪平台的过顶问题,讨论了退化α型跟踪算法,提出了完全退化型算法和三步跟踪算法,并从理论上证明了所给出的算法可以解决过顶问题。对距离地球表面大约2000km星体,应用完全退化型算法进行计算机观测仿真,计算数据表明,运用完全退化型算法可以使三轴的转动角速度控制在0.56((°)s)以内。随后将三步跟踪算法应用到三轴自动跟踪平台试验,试验表明三步跟踪算法可以解决过顶跟踪问题。 相似文献
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机载制导武器的武器-目标分配算法是智能航空指控系统的一个基础研究问题。本文在建立了武器-目标分配的基本概念和对算法要求的基础上,提出了两种武器-目标分配算法;基于决策论的武器-目标分配算法和基于导弹截获区的武器-目标分配算法,并对基于导弹截获区的武器-目标分配算法进行了仿真实验。结果表明,此算法具有高透明性、有限消除最大威肋、杀伤概率最大、充分利用机载武器等特点。 相似文献
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基于集合交的欧式误差估计方法利用集合理论,根据已有的探测数据对目标的状态进行估计,在满足一定的条件下,计算目标状态估计集合。根据该集合确定状态的估计值以及估计的欧式误差范围。可以针对某一次具体的实验,计算目标的状态估计以及误差界。 相似文献
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以改进蚁群算法应用在云计算中的不足为目的,讨论了蚁群算法基本原理和云计算下应用的缺陷.提出一种适合云计算的混沌蚁群改进算法,该算法通过Logistic映射产生混沌量,根据混沌遍历性和有界性对蚁群算法初始路径进行混沌初始化,同时加入混沌扰动调整算法信息素更新策略,改进了蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点.最后通过CloudSim搭建仿真云环境并进行算法调度实验,通过横向对比标准蚁群算法和Dijkstra算法,证明混沌蚁群算法在执行效率和相对标准差等方面优于其他算法,更加适合于云计算环境. 相似文献
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针对战术移动自组(AdHoc)网络提出一种分布式位置辅助的功率控制算法(LAPCA),它通过位置预测来推算节点的邻节点数目,进而调整信号发射功率,以保持最佳的网络连通性,由此提高整个网络的有效流量。该算法作为一个独立模块可以方便地与已有的移动自组网络路由协议相结合。采用较为适合战术环境的参考点群组移动(RPGM)模型来产生网络仿真场景,从仿真实验结果来看,几乎在所有的RPGM场景下采用该算法后的网络有效流量相对于纯粹的AODV路由协议都得到了提高。 相似文献
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本文揭示了神经计算的本质──并行分布处理,并以此为基础提出了时间步的概念。分析了映射算法的两个重要概念──负载均衡和通讯开销,并提出了映射分配准则。在神经网络的映射分配中引入图论的有关思想,提出了一种优化的神经网络映射算法──吸收算法。最后给出了重要的试验结果,这些数据表明吸收算法是一种有效的映射算法。 相似文献
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