融合视觉图像处理的目标识别技术在移动机器人中的应用

为了提升移动机器人的运动人体识别效果,研究利用Faster-RCNN-KF对动态人体图像进行实时跟踪,并结合Facenet-MTCNN实现跟踪对象人脸识别。运动人体跟踪检测实验和人脸识别测试结果显示,Faster-RCNN-KF算法跟踪误差仅为0.000 5 m,且跟踪响应速度和误差更正速度较快;Facenet-MTCNN目标识别算法在训练中的分类精度最高能够达到99.15%,分类中的时间延迟为0.01 s,能够有效识别跟踪对象的身份信息。研究结果表明,视觉图像处理技术能够实现人体的有效跟踪检测,并能对不同身份的跟踪对象进行人脸识别,对移动机器人跟踪与识别技术发展具有重要价值。     

一种面向无人侦察机的通信受限干扰源跟踪方法

复杂战场环境中无人侦察机对干扰源的跟踪面临着信号干扰能量强、干扰源数量多、信道容量受限制、通信信道被攻击等难点。为提升无人侦察机对干扰源的跟踪能力,提出了一种从测向直接到跟踪的两段式干扰源跟踪方法。首先,对干扰源的动态、无人侦察机集群的观测模型和信道模型进行建模;其次,阐述了基于集贝叶斯滤波器的从测向直接到跟踪的两段式干扰源跟踪方法,通过规避定位过程,减少跟踪误差;再次,对通信受限信道模型进行了建模,并将其引入到所提出的方法中,实现了对通信受限时干扰源跟踪的一体化表征及求解;最后,采用仿真实验验证了所提方法的可行性与优越性。研究可为无人侦察机对干扰源的跟踪提供新思路。     

基于双层粒子滤波的多传感器多目标TBD算法

针对多传感器多目标检测跟踪问题,提出了一种多传感器多目标双层粒子滤波检测前跟踪算法。算法采用双层粒子滤波结构,在目标检测层中采用量测消除法对多目标逐一检测,形成目标跟踪子粒子群,在目标跟踪层中采用二次重采样的方法对粒子群中粒子分布进行修正,在跟踪过程及时发现并剔除虚假目标。仿真结果表明算法的有效性。     

高超声速滑翔导弹气动参数自适应跟踪建模

针对高超声速滑翔导弹跟踪中状态模型构建问题,研究基于制导变量变化规律的气动参数建模方法。对气动参数进行分析,指出传统建模方法的缺点。在假设制导变量服从一阶时滞过程的前提下,利用线性化的气动系数推导气动参数模型,通过分析不同飞行状态下的模型变式,证明模型对目标机动具有自适应性。对模型中未知参数的取值问题进行讨论,实现模型与飞行状态的自适应匹配。仿真结果表明：当目标发生机动时,所提模型性能明显优于传统模型。同时,在不同滤波器参数条件下的仿真结果进一步证实了模型的有效性。     

目标协同跟踪系统图像监控软件流程设计

为更好地对复杂战场环境下敌方目标运动状态作出精确估计并实施精确打击,提出了构建基于多传感器的目标协同跟踪系统的设计方案。设计的系统主要由可见光无人传感器平台、指挥控制中心、传输设备组成,重点阐述了指挥控制中心图像监控软件设计流程。该系统的设计为进一步研究基于微波、毫米波、红外、可见光等混合多源传感器的目标协同跟踪系统提供一定的参考价值。     

一种抗遮挡的时空上下文目标跟踪

目标跟踪是一个比较热门的研究方向,其性能受到多方面影响。时空上下文跟踪算法是利用目标附近的信息对目标进行跟踪,但该算法的不足是仅使用单一的灰度特征和固定的学习率。将HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征与灰度特征进行融合,且对跟踪结果进行相似度计算进而抑制目标的漂移,采用自适应变化的学习率以适应跟踪目标的变化。经过仿真实验证明,相较于时空上下文跟踪算法所提出的方法鲁棒性更好,对光照的变化、目标形变以及遮挡等情况下都具有较强的跟踪能力。     

跟踪微分器在光电火控系统中的应用

光电火控系统主要由光电跟踪系统、火控计算机、火炮随动系统组成,光电跟踪系统视频取差器的滞后特性以及火炮随动系统的不平稳性,直接制约着光电火控系统精确跟踪并打击目标的性能。针对上述问题,介绍了非线性跟踪微分器的原理,利用其滤波特性和微分信号提取特性,创造性地提出将其应用于光电火控系统中。仿真和工程试验证明,采用非线性跟踪微分器的系统,在跟踪精度上有明显的提升。     

多目标跨摄像头跟踪技术

多目标跨摄像头跟踪,指的是对于多个被寻目标,在不同场景的摄像头中找到他们出现的时间和空间信息并加以关联。算法综合利用人脸检测、行人检测、目标跟踪、人脸识别和行人再识别等技术,形成一个统一的技术框架。无论是在实现框架上,还是在准确率上都能达到商用水平。在南京市举办的全球人工智能应用大赛中获得了二等奖。