机动目标IMM三维并行滤波跟踪算法

由于复杂的空中目标机动,其三维方向的机动强度是不一致的,传统IMM算法存在模型匹配不准确的问题,提出一种机动目标IMM三维并行滤波的跟踪算法。算法以CV和修正的CS模型为子集,在3个坐标轴上分别根据目标机动的分量实际更新其模型概率,并行IMM滤波方法,尽量确保模型的适配性,提高滤波精度。仿真结果表明,该算法比传统IMM方法跟踪精度更高,对空中机动目标跟踪适应性更强。     

分数布朗运动模型的人造目标检测

对光电目标进行自动检测与识别是导弹末端智能制导的一项关键技术,分形理论的出现为解决这个问题提供了新的技术途径.分形维计算的稳定性问题制约着其在实际工程中的应用.基于图像分形维计算的分数布朗运动模型法,提出了一种能够从自然背景中检测出人造目标的方法.实验证明,对于光电目标检测,给出方法的检测结果稳定,是一种非常有前途的方法.     

基于减背景技术的运动目标检测方法研究

首先利用统计的方法得到背景模型,并实时地对背景模型更新,以适应光线变化和场景本身的变化;减背景操作后,用形态学方法和检测连通域面积进行后处理,消除噪声和背景扰动带来的影响;最后在HSV色度空间下检测阴影,得到准确的运动目标。