由序列图像获取点目标的三维运动参数和空间位置

利用图像获取目标的运动参数和空间位置在目标定位、跟踪和计算机视觉中具有重要的意义。本文在目标和成像系统都运动的情况下,给出了由单目序列图像获取点目标绝对运动参数和三维空间坐标的条件,提出了利用多帧单目序列图像和应用非线性递推滤波算法来估计点目标的运动参数和空间位置。实验仿真结果证明,本文提出的算法是有效的。     

基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪

空中强机动性目标在视频中表现出运动形变剧烈、运动规律难预测且背景特征不明显不稳定等特点,传统的检测跟踪算法不能有效地对其实施检测跟踪.为解决上述问题,提出一种不依赖于帧间运动特性的基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪算法.首先,利用提升框架实现图像的小波变换,得到目标的高频分量信息.然后,对高频分量进行融合,并提出了目标特征增强的方法,完成单帧图像的目标检测.最后,实现视频序列的实时跟踪.实验结果表明,该算法能够实时、准确地对空中背景下的强机动性目标进行检测跟踪,有效地解决了目标运动形变剧烈、某些帧中存在遮挡而造成后续帧失跟等跟踪困难.     

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．     

基于多测量融合的粒子滤波跟踪算法

复杂背景下运动目标的可靠跟踪,是计算机视觉领域中一个极具挑战性的问题。提出了一种融合颜色和纹理信息的粒子滤波跟踪算法,在粒子滤波的测量阶段,使用颜色直方图对目标进行颜色描述,用梯度方向向量对目标进行纹理描述。对这两种信息,分别用Bhattacharyya系数和欧几里德距离比较粒子与参考模板的相似性。为解决目标变化和遮挡问题,采用了模板更新策略。实验结果表明该方法是稳健的,能够在复杂的背景下对运动目标进行有效、可靠的跟踪。     

基于粒子滤波的红外小目标跟踪方法

提出了一种基于粒子滤波的红外小目标自适应跟踪方法.首先根据红外小目标的特点,建立灰度统计直方图分布模型对目标进行描述,采用基于Bhattacharyya系数定义的距离进行相似性度量,建立目标观测模型,然后通过这个模型将粒子滤波和均值位移方法结合起来,实现对红外小目标的跟踪.实验证明,该方法能够较好地处理图像序列中由于局部遮挡所带来的影响,准确地对红外小目标进行跟踪.     

面向移动单摄像机的多目标跟踪算法

针对移动单摄像机采集的视频序列中的运动多目标,重点研究了基于目标间的相对运动信息和数据关联策略的在线多目标自动跟踪器。利用目标间相对运动模型实现目标轨迹的恢复,减少目标轨迹碎片。运用事件匹配算法改进当前帧的检测响应与过去轨迹的分配,并降低跟踪过程中的目标身份转换次数。实验结果表明:该改进算法较原算法能够对序列中目标跟踪定位得更加精确,减少了轨迹碎片和身份转换次听语音 聊科研与作者互动数,在TUD-Campus序列上达到了与国际前沿多目标跟踪算法相当的效果。     

机动车辆辅助驾驶动态障碍物检测方法

针对背景复杂多变和摄像机的随车运动对机动车辆辅助驾驶系统动态目标检测算法提出的鲁棒性和实时性要求,提出了一种基于快速全局背景运动补偿和改进三帧差分法的快速目标检测算法,基于影像金字塔两步法估计改进SIFT方法,实现快速全局背景运动补偿参数估计,在三帧差分图像上,通过改进假设检验及边缘检测与目标区域相"与"最终实现动态目标的准确检测。实验表明,算法极大地提高了特征配准和动目标检测速度,提高了全局运动补偿参数估计和目标检测的精确性,满足系统的实时性要求。     

基于多维直方图的mean shift运动目标跟踪算法

讨论了一种红外图像序列的运动目标跟踪算法.以mean shift为核心,即在连续图像序列中对比运动目标的直方图.在可见光的视频中,利用目标的颜色直方图进行跟踪.在前视红外图像序列中,直方图由像素值和高通滤波后的值共同构成.为较好地处理非线性非平稳信号,引用LMS自适应滤波可以对目标的位置做出合理的估计,以维持对目标的正常的检测跟踪.     

基于视频的运动目标检测算法的比较与分析

帧差法和背景差分法是目前常用的基于视频的运动目标检测方法。首先从帧差法和背景差分法中选取了几种具有代表性的算法;然后针对典型场景条件对这些方法进行了实验测试,并利用实验结果对算法进行了定性和定量的比较和分析。实验结果表明,ViBe算法、码本模型、混合高斯模型、自适应混合高斯模型、中值滤波和自适应背景建模具有较好的检测效果,但任何一种方法都有其局限性。     

基于箱粒子滤波的再入弹道目标跟踪

弹道目标在再入段运动方式的不确定性和复杂性导致了跟踪问题呈现非线性、不精确性。为此,引入一种"广义粒子滤波"算法——箱粒子滤波算法对再入段的弹道目标进行跟踪。该算法有别于传统点量测和误差统计模型,采用基于区间分析的箱粒子来处理这类不精确性,更加符合实际系统的工作情况,且克服了粒子滤波因需大量粒子拟合带来的实时性差的问题。仿真实验将新算法与粒子滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法进行了对比。仿真结果表明,在确保了跟踪精度的前提下,新算法计算效率更高,是个很有效的跟踪再入目标的非线性滤波算法。     

一种基于Jerk模型的机动目标单站无源定位算法

针对采用非线性较强的观测角、角度变化率、脉冲到达时间差等参数的单站无源定位跟踪系统,提出了一种新的跟踪滤波算法IMM-Jerk。该方法用Jerk模型对做复杂机动的运动目标建模,采用经过UKF滤波改进的交互多模(IMM)算法对目标实现跟踪滤波。该算法可适用于对做多种机动运动的目标的跟踪,提高了目标跟踪收敛精度和跟踪系统的稳定性。仿真试验证明了该方法的可行性和有效性,并具有较高的应用价值。最后,对IMM-Jerk算法的研究方向进行了讨论。     

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。     

基于退化速率跟踪粒子滤波的剩余使用寿命预测框架

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好的解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。本文针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化。并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。     

基于改进遗传粒子滤波与SME的多目标跟踪算法

针对基于对称量测方程的多目标跟踪,传统的滤波手段无法解决因对称变换带来的非高斯问题,提出一种新的遗传粒子滤波方法。新的滤波算法利用粒子的噪声含量与权值的负相关,改进了更新过程中权值计算所依赖的概率密度函数,避免了新量测噪声的求解。同时利用遗传算法的优势,保障了粒子的多样性,提高了粒子的使用效率,防止了滤波发散及局部最优。仿真结果表明,基于对称量测方程的多目标跟踪中,改进的遗传粒子滤波算法较扩展卡尔曼滤波算法、不敏卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联滤波算法跟踪效果更好。     

粒子PHD滤波存活粒子采样新方法

针对多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法中存活粒子的重要性密度采样问题,给出一种结合最新量测信息的存活粒子重要性密度采样新方法.该方法根据最新量测集中的各个最测与目标粒子的单步预测状态的似然值,以概率选取量测值,利用无迹变换获得粒子的重要性密度函数,并对其进行采样实现粒子概率假设密度滤波中存活粒子的采样,有效地减轻了粒子的退化现象. 3目标跟踪仿真试验中,当目标模型与跟踪算法使用的目标模型不匹配时,采用所提出的存活粒子采样方法的粒子概率假设密度滤波算法最优子模式分配距离下降约70km.论文给出的存活粒子采样新方法显著地提高了多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法的鲁棒性.     

IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标

雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力.为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标.仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法.     

基于Jerk模型的一种改进多传感器数据融合算法

简要介绍了目前存在的一些机动模型和基于状态估计的滤波算法。将Jerk模型与强跟踪滤波算法有机地结合起来,并提出了一种通过时空综合分析的测量方差自适应估计方法以优化强跟踪滤波算法中次优渐消因子和滤波增益的在线选择,同时结合多传感器数据融合具有改善滤波精度的性质,最终给出了一种基于Jerk模型的改进多传感器数据融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。     

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。