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691.
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
692.
针对BAT(Brainpower Antitank)智能子弹药声探测系统不能定距问题,提出一种在仅有方向角信息条件下对地面机动声目标跟踪算法.首先分析了BAT声探测系统做三维运动时的定向算法;然后结合弹体运动特点,给出一种仅利用目标方向信息对地面机动目标跟踪算法,分别推导了目标静止、匀速、匀加速以及更高阶次运动时的角跟踪公式,并指出了定向误差存在的前提下其成立的充分条件;最后,给出了一个该算法的精确度函数,可以量化评估算法的精度,优化跟踪轨迹.理论分析表明BAT不需要在水平方向上做出比机动目标更高阶次的运动即可实现对目标的角跟踪. 相似文献
693.
694.
单站无源目标跟踪系统中存在着可观测性弱、初始误差大的问题,目标跟踪算法的稳定性和快速收敛性显得尤为重要.结合利用空频域信息的单站无源目标跟踪系统的特点,提出了一种稳定的改进UKF算法,采用一组新的状态变量替代了原有状态变量,选取径向速度作为系统状态量,并将其初始估计误差控制在一定范围内,明显改善了目标跟踪算法的稳定性和收敛性.增加二次采样过程,取代了传统UKF算法的状态变量扩展,降低了算法的计算量,实现更容易.与现有的单站元源目标跟踪算法(如EKF、UKF)相比,算法具有稳定性好、收敛速度快、跟踪误差小的特点,是一种稳定的单站无源目标跟踪算法.数值仿真结果表明了算法的正确性和有效性. 相似文献
695.
696.
697.
698.
699.
700.
当前统计模型和截断正态慨率模型都需要预先设计目标最大机动加速度,不能适应各种机动情况.在截断正态概率加速度模型的基础上,提出了一种基于截断正态概率模型的模糊自适应算法.该算法使系统状态噪声方差随着机动特性能够自适应调整,自适应各种机动情况.仿真结果表明,该算法在跟踪精度和收敛速度都优于传统的基于"当前"统计模型和截断正态概率模型的跟踪算法. 相似文献