舰载红外警戒系统多目标跟踪算法研究

多目标跟踪有着十分广泛的应用,目前国内外多目标跟踪的研究重点都集中在雷达等主动传感器上,但是对于红外的多目标跟踪领域却研究较少。对于红外系统,目标跟踪的最大特点是观测量只有角度,没有距离,这就使得传统的跟踪滤波问题遇到困难。通过讨论舰载红外警戒系统的多目标跟踪算法,分析目标与传感器的特点,提出了一整套多目标跟踪的算法。仿真结果表明,此套算法能满足工程应用的要求。     

临近空间高超声速目标跟踪方法研究?

临近空间高超声速目标跟踪技术研究在空天防御系统中具有重要军事意义和理论价值。本文综述了临近空间高超声速目标跟踪中的目标运动建模、目标跟踪算法等研究内容的研究进展，并对其存在的问题进行了深入分析。针对这类目标跟踪存在的问题，结合临近空间高超声速目标探测跟踪需求，指出了临近空间高超声速目标跟踪技术的研究思路，为相关研究提供了参考。     

基于双目视觉的自动跟踪系统应用

在研究双目视觉系统发展现状的基础上,提出将计算机双目视觉技术应用于物体目标的自动跟踪。计算机立体视觉是机器人研究的重要内容,被人们广泛研究。随着研究的不断深入,计算机双目视觉技术在生物医学、制造工业和信息工业等领域逐渐显示出很好的应用前景。主要研究从两幅二维图像获得物体运动轨迹。     

反无人机视觉检测与跟踪技术进展分析

为应对无人机“黑飞”“滥飞”等对国防和公共安全造成的巨大威胁,反无人机技术研究成为当前迫切的现实需求。首先,对比分析雷达、无线电、声音、机器视觉4类典型的反无人机检测技术;其次,重点针对反无人机的视觉检测与跟踪技术,从目标检测、无人机识别、无人机跟踪等角度,详细分析视觉检测与跟踪关键技术的优势与不足,以及各项技术在反无人机检测跟踪中的应用情况及改进策略;最后,探讨应用中较为突出的检测精度、跟踪遮挡、实时性、数据集收集标准、多技术融合5个方面问题和发展趋势,为相关技术研究提供参考。     

基于随机集理论的多目标跟踪方法

多目标跟踪问题通常包括目标信号的检测与目标状态的估计,同时还涉及到对探测范围内目标数量的确定。传统的跟踪方法将目标检测、状态估计与数量确定分别使用独立的模块或算法来处理。在这种模式下,每个模块仅考虑测量数据中与其功能直接相关的信息,模块之间没有信息的交互,因而很难得到全局最优的解。基于随机集理论的多目标跟踪方法将场景内的全部目标看作一个全局变量,目标状态与目标测量分别构成各自的随机有限集。从而多目标跟踪问题可以放在一个随机集模型下的贝叶斯滤波框架中研究。在每一个滤波周期内,通过对随机集的处理,实时地估计目标的数量、状态与类型,实现多目标的联合检测、跟踪与识别。     

无人机保距跟踪中的视觉跟踪算法研究

针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。     

交互式多模型目标跟踪的研究现状及发展趋势

系统地介绍了交互式多模型算法在机动目标跟踪领域中的发展现状、发展方向及其与数据关联相结合进行目标跟踪的发展趋势.通过分析交互式多模型算法本身存在的问题,指出了一些改进方法的可行性与不足;进一步介绍了数据关联与交互式多模型算法结合进行目标跟踪的发展情况及取得的成果,并对以后与交互式模型相关的研究方向进行了探讨.     

粒子滤波的序列图像运动目标跟踪(英文)

序列图像的运动目标识别与跟踪是计算机视觉主要研究方向之一。研究的重点是要建立一个准确可靠的跟踪系统。针对此问题,传统的帧间差分法进行了改进,并研究了粒子滤波算法。在改进的帧间差分法和粒子滤波的基础上,提出了序列图像运动目标跟踪方法。实验实验表明,这种方法能够在目标被背景云彩遮挡的情况下,实现目标的可靠跟踪。     

基于随机集的传感器网络多目标航迹跟踪研究

针对利用有限集统计理论对声学WSN下的多目标跟踪时,无法实现前后两个时刻目标状态的关联问题,利用最近邻方法和粒子标签法对WSN多目标的航迹跟踪问题进行了研究。仿真结果表明,两种算法都能够有效实现对多个目标航迹的跟踪;另外,粒子标签方法进行多目标跟踪时能够同时实现对多目标状态的估计和对多目标航迹的跟踪。     

HLA的雷达目标跟踪算法验证系统

构建了一个基于HLA的雷达目标跟踪分布式仿真系统。采用组件设计思想,实现目标跟踪组件和滤波组件,并将这两套组件嵌入到目标跟踪分布式仿真系统中。实践结果表明:基于组件思想构建的目标跟踪和滤波算法能够很好嵌入到分布式雷达目标跟踪系统中,从而为跟踪算法的合理选择、算法参数的优化设计,以及实际系统的研制提供有力支撑。     

一种改进的Mean-shift目标跟踪算法

提出了一种利用多帧图像中目标区域颜色直方图特征信息的Mean-shift目标跟踪算法,该算法以Mean-shift为核心,在对目标模板建立特征模型时,不仅考虑了前一帧的目标区域的颜色直方图,而且将前数帧中目标区域的颜色直方图通过加权一起考虑,从而提高了跟踪的稳定性。     

双向时空连续性轨迹片段关联的目标跟踪方法

提出一种使用双向时空连续性关联轨迹片段的目标跟踪方法.首先对检测结果进行简单的帧间匹配关联,生成可靠的轨迹片段;然后对每个轨迹片段通过卡尔曼滤波以及有权重的均值法分别计算修正轨迹片段的速度、位置与颜色特征;最后通过计算轨迹片段之间的双向时空连续性迭代关联,找到最符合时空连续性的轨迹片段关联.实验证明本文方法可以有效解决...     

基于反步法的无人翼伞航迹跟踪控制

为实现无人翼伞飞行器的直线航迹跟踪控制,提出了一种基于模拟对象的可变增益反步跟踪控制方法。基于模拟对象方法得到翼伞飞行器的航迹跟踪误差模型,并针对该模型设计了可变增益反步跟踪控制律,在保证稳定性的同时提高了系统的跟踪精度。将控制器应用于无人翼伞飞行器平面航迹跟踪控制中,仿真实验表明,所设计的控制器可以实现航迹的精确跟踪,且具有很好的鲁棒性。     

基于粒子滤波的活动轮廓模型视频跟踪(英文)

跟踪变形目标包括假定目标的全局运动和时间方程的局部变形。粒子滤波算法依靠参数化法选择,但是不能处理曲线的拓扑变化。活动轮廓模型是独立参数化,可以比较好地适应拓扑变化。基于上面两个方法的局限性,将上述两种方法相结合,运用于变形目标的跟踪。实验结果证明,该方法有很强的鲁棒性,对部分遮挡的物体有很强的适应性,证明了该方法的有效性。     

基于迭代卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法研究

粒子滤波在基于图像序列的目标跟踪中获得了广泛应用．针对其计算量较大的问题,提出一种迭代卡尔曼粒子滤波算法,将非线性跟踪问题分解为线性子结构的全局状态空间模型和非线性子结构的局部状态空间模型,利用粒子滤波在卡尔曼滤波估计值的局部范围内搜索目标,逼近真实目标状态．将实验结果与粒子滤波进行比较,结果表明,迭代卡尔曼粒子滤波减少了粒子数,降低了计算量,能够对高机动目标进行实时稳定的跟踪．     

基于检测的人体跟踪算法

传统的目标跟踪算法需要人为标定跟踪区域,且受到漂移问题的影响。为了解决这些困难,针对人体跟踪问题,提出了一种新的基于检测的跟踪算法。为了减少漏跟踪,使用了多个检测算子,用来定位多个身体部位,将其检测结果映射到一个相同的身体区域。为了适应快速运动的目标,使用KLT跟踪和凝聚聚类将检测窗口连接起来形成人体轨迹。实验结果表明:使用多个检测算子明显地提高了跟踪性能;KLT跟踪对于快速运动目标具有适应能力。该算法基本满足实时性。     

基于可变模板的前视目标跟踪算法

基于图像序列分析的图像制导极大地提高了成像武器的跟踪精度。给出了一种基于可变模板技术和遗传退火算法的图像序列目标跟踪算法。根据目标的物理特征构造出可变模板,定义合适的能量函数,采用遗传退火算法进行优化搜索。实验结果表明,该算法能够精确检测并跟踪目标,具有很快的收敛性和较高的抗噪声性。     

基于活动轮廓的机器人视觉伺服控制

提出了基于活动轮廓的视觉伺服控制方法。将活动轮廓和光流模型相结合用于运动物体图像的实时跟踪 ,以抽取物体图像的边缘信息 ,并以此信息控制摄像机的运动 ,达到机器人定位、跟踪等目的。该方法跟踪精度高 ,鲁棒性好 ,且满足实时跟踪的要求。实验结果表明了该方法的正确性和有效性。     

基于MBB对应关系的视频中多物体快速跟踪

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。