基于航拍视频的车辆目标跟踪方法

以无人机拍摄的运动车辆为研究对象,针对航拍视频中的某一车辆目标,研究其目标跟踪方法。为准确预测车辆在未来帧中出现的位置,提出基于K邻域的目标预测算法,对于车辆目标可能会出现被全部遮挡的情况,提出基于车辆运动状态估计的抗遮挡算法,在目标检测过程中,针对可能会有多个目标被检测出来的情况,提出多特征融合的图像匹配算法以对检测结果进行匹配。将上述算法相结合,形成车辆目标跟踪方法。测试结果表明,提出的目标跟踪方法平均准确率达到了91.1%,准确率相对于常见的目标跟踪算法提升了约6.35%。     

基于图注意力机制的无人机目标红外跟踪技术

近些年来,无人飞行器逐步普及,给社会治安、空域管制、要地防护等领域带来新的威胁。因此,对高威胁、难辨识的无人机目标进行高准确、高稳定的搜索跟踪有着迫切需求。立足城市环境下的反无人机作战需求,针对无人机易受复杂背景干扰、地物遮挡影响及其姿态尺度变化和快速机动造成的跟踪丢失问题,结合图神经网络与注意力机制,提出一种基于图注意力机制的孪生网络无人机目标红外跟踪技术。基于图注意力机制的局部特征匹配模块,通过节点间的信息传递实现全局信息匹配,通过基于图的特征表示和特征交互,增强从目标模板到搜索区域的信息嵌入能力;目标感知区域选择机制可以适应无人机目标尺寸和姿态的变化;基于运动特征设计的切换策略,实现局部跟踪和全局重检测间的动态选择。实验结果表明,在红外无人机目标跟踪时,运用此方法可以取得稳定的跟踪结果,可以有效应对形变、遮挡、复杂背景干扰等挑战,为实现在城市环境中持续稳定跟踪小型无人机目标提供技术参考。     

多假设跟踪技术综述

从工程应用的观点出发,对多假设跟踪技术进行综述。描述了从多假设跟踪的萌芽——多目标跟踪的0-1整数规划法,到多假设跟踪方法的形成;由于假设生成过程是算法复杂性决定性的因素,其中量测个数和航迹合并长度又起关键作用。对该问题进行了重点的回顾;进一步MHT实用化的关键是如何克服算法的复杂性,K-最优假设法为算法应用带来希望。同时,对多假设跟踪其它相关技术的发展也进行了简要叙述。     

一种基于自适应阈值与边缘跟踪的目标提取方法

介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测出图像区域的阈值进行目标初分割,然后结合形态学中的开启和闭合方法对初分割后的二值图像进行双滤波,再用一种新的区域边缘跟踪标注法对其进行跟踪和标注,找出每个目标的包络矩形坐标,用其对原图进行区域定位,从而可以提取出原图中包含目标的小区域.     

一个快速的临界跟踪策略 VLSI故障模拟新方法

运用九故障信息标记（X,D,M,R,E,Q,T,P,U）,提出了加速扇出重汇聚引线临界性计算的一种故障模拟新方法,理论分析表明该方法是有效的。     

跟踪雷达超低空目标捕获距离的精确估算方法

根据比较精确的数学模型,考虑到海情、地球曲率、海水反射特性及极化方式等各种因素影响,对应不同雷达截面积的目标,我们可计算出低仰角时接收机输出信噪比与距离的关系曲线。根据雷达的积累信噪比,可用该曲线比较精确地估算出跟踪雷达对超低空目标的最大捕获距离。     

毫米波雷达精确跟踪的特点及其舰载应用

毫米波雷达是现代高新技术的产物,它与微波雷达相比,在工作频率和波长、天线尺寸和增益以及大气传输特性、探测和跟踪精度等方面都有其独特的优点。论述了舰载毫米波雷达精确跟踪和制导技术的特点并结合舰载的典型实例,详细论述了毫米波雷达用于对付低空和超低空掠海飞行反舰导弹方面的技术优势。     

天波超视距雷达的作用及关键技术

天波超视距雷达覆盖面积大,作用距离远,能用较低的经费投资获得较高的国防和经济效益。我国自行设计、建造的天波超视距雷达,成功地检测到了陆地及海面上空的飞机目标,为我国超远程、超低空及海面防御系统提供了一种目前无法替代的新体制雷达。     

灰色系统理论在目标跟踪中的应用

本文将灰色系统理论引入目标跟踪算法,提出了极坐标系下的等维GM(1.1)残差模型算法和直角坐标系下的一种变形算法,并进行了仿真计算。仿真结果表明,灰色滤波方法是一种实用有效的对付机动目标的方法。     

线性时变系统利用广义RLS算法的自适应跟踪

在这篇文章中,我们利用递归最小二乘法(RLS)和卡尔曼变量之间的一一对应关系阐述了RLS算法的广义形式。考虑广义RLS算法的两种特殊形式是:一种是关于系统识别问题,另一种是关于在附加噪声中线性调频脉冲正弦波跟踪问题。为这两种应用介绍几种实验:通过广义RLS算法与标准RLS和最小均方(LMS)算法比较证明了广义RLS的跟踪优势。