一种时空联合约束的多源航迹相似性度量模型

针对传统方法无法有效度量多源异步航迹时空相似性的问题,该文提出了一种适用于多源异步航迹的相似性度量模型。基于时间和空间联合约束下寻找近似时空特征匹配点的思想,通过设置时间和空间阈值上寻找符合要求的匹配点,并通过空间相似函数度量匹配点的相似性,确定最优匹配点并计算多源航迹间的航迹时空相似度。实测数据表明,该模型可以有效度量异类传感器航迹的相似性,且时间性能较优。基于该模型的航迹关联算法在仿真的复杂多目标环境中的关联准确性优于现有算法,且在对海雷达误差估计中得到了应用。     

基于融合距离的极化SAR图像非局部均值滤波

在极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像降噪领域,常见的非局部均值滤波仅依靠像素间的统计距离进行相似性度量,忽略了像素点的空间信息。本文结合极化SAR数据统计特性和图像空间特征作为像素间的相似性度量,提出了一种利用融合距离来计算相邻窗口权重的方法——基于融合距离的非局部均值滤波器。融合距离的引入使得滤波器能够更全面的评估像素间的相似性,从而得到更合适的像素权重。此外,本方法还引进变异系数对邻域窗口的权重进行评估,通过该参数可以控制滤波的程度。在多幅极化SAR图像上的实验结果表明,所提出的滤波器能够在有效抑制斑点噪声的同时保留较为完整的图像边缘信息和极化散射特性。     

基于局部背景加权直方图的目标跟踪

针对传统的颜色直方图和加权颜色直方图跟踪算法难以在复杂环境下对目标进行有效跟踪的问题,提出了一种基于局部背景加权直方图的目标跟踪算法,该算法将目标的局部背景看作上下文,将其引入目标表征。在粒子滤波跟踪算法框架下,用局部背景加权直方图来表征目标,以增强目标与背景的鉴别性,从而突出目标区域内的前景信息。各种场景的实验结果比较表明,提出的跟踪算法比传统的颜色直方图和加权颜色直方图跟踪算法具有更好的稳定性和鲁棒性,特别是针对目标被局部遮挡及跟踪环境光照变化较大等情况。     

利用子区域特征进行自适应目标跟踪

提出了一种基于目标区域分割的自适应运动目标跟踪算法。该算法通过K-均值聚类,将目标分割为多个子区域,根据子区域颜色特征及其分布提出了一种新的目标模型,并给出模型相似性测度准则,从而将目标模型更新问题简化为区域特征的更新,提高了模型的稳定性。同时在跟踪过程中,利用相似性测度检测目标遮挡程度,根据遮挡程度自适应地调整卡尔曼滤波器的参数和模型更新过程,提高了在遮挡情况下算法的鲁棒性。分析和实验表明,新算法能够在真实场景中准确、实时地跟踪目标,是一种有效的视频目标跟踪算法。     

基于熵的图像空间特征提取及检索方法

针对图像颜色的空间分布特征,提出了一种新的基于熵的表示方法。该算法采用空间分布熵来描述颜色的空间特征,具有旋转、平移、尺度等不变特性。结合人类的视觉特征及熵的特性,进一步提出利用加权空间分布熵来优化和改进颜色空间分布特征的提取算法。结合图像颜色直方图,给出了两种图像间的相似性度量方法。仿真实验证明,该算法在进行图像检索时具有更好的检索效果。     

基于MCSM的自适应跟踪算法

针对基于"当前"统计模型的算法跟踪突发强机动目标性能下降的问题,提出了一种通过强机动自适应检测调整模型参数的改进算法。该算法利用残差统计距离的概率分布设置目标强机动的检测门限,根据目标的机动水平联合调整模型的机动频率、最大机动加速度以及滤波器增益,在保持"当前"统计模型跟踪算法对一般机动目标跟踪精度的前提下,增强了系统对突发强机动目标的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法扩大了跟踪机动目标的动态范围,提高了跟踪性能。     

实时电视跟踪系统中目标跟踪精度的分析

本文提出了由于噪声影响实时电视跟踪系统的目标位置点的误差分析算法。从系统的跟踪算法中导出目标跟踪系统误差分析模型。 本文导出目标质心位置的统计模型。第一种模型,即目标跟踪误差简化模型,通过假设目标的误分类概率等于背景的误分类概率推导出。第二种模型,即目标跟踪误差扩展模型,通过假设目标的误分类概率不等于背景的误分类概率推导出来。本文描述这些模型及其数学含义。     

基于特征融合与背景加权的红外目标跟踪

针对传统均值漂移算法无法对与背景相近红外目标进行有效跟踪的问题,提出了一种改进均值漂移(Mean Shift)算法。首先,融合了灰度和纹理两方面的信息以增加目标描述的信息量,接着为了减少背景像素对跟踪定位的影响,通过目标区域周围像素的颜色直方图定义背景加权系数,并将该系数引入到目标模型的灰度直方图和纹理直方图的计算中,进而实现目标的准确定位,最后,给出了目标模型更新方法。实验结果表明,文中算法能够抑制背景干扰,对与背景相似的目标进行有效的跟踪。     

基于微分信息融合的Mean Shift改进跟踪算法

为提高传统均值漂移算法对低对比度图像的跟踪性能，提出一种融合图像微分特征信息的改进算法。根据图像8邻域微分值建立微分图像，利用微分特征建立目标模板和候选区域的微分直方图模型，并确定候选区中心位置的更新向量。将其与利用颜色特征信息确定的候选区中心位置的更新向量相融合，得到改进算法的更新向量。图像的微分信息包含了图像的细节信息以及像素的相对空间位置信息，提高了模型建立时信息的利用率，能够提高目标模型的建模精度。仿真实验结果表明，与传统均值漂移算法相比，改进算法在复杂的背景情况下具有更强的抗干扰性能，能够有效提高目标跟踪的稳定性。     

一种基于BFGS拟牛顿公式的运动目标跟踪方法

提出了一种基于BFGS拟牛顿公式的运动目标跟踪新方法．将跟踪目标描述为特征空间中的直方图概率密度函数，运用Bhattacharyya距离作为相似性度量准则并构造定位目标函数：通过BFGS拟牛顿方法合理确定搜索方向进行目标的定位；采用逐层区域划分搜索策略。有效的避免了目标丢失的问题．实验结果表明该方法在精确性和实时性方面均能满足运动目标跟踪的实用要求。     

融合块显著质心描述和多级关联的多目标跟踪

提出一种融合目标分块、显著质心建模和多级关联的多目标跟踪(multi target tracking, MTT)方法,用于提高互遮挡、相似目标干扰场景中的跟踪鲁棒、准确性。利用自适应阈值背景差分检测运动区域;将目标区域分块,根据块中运动像素处背景差分值计算色彩显著度,建立运动、色彩显著质心模型;建立目标间、目标与运动检测间全局、块级数据关联,判别互遮挡目标及块,并据块遮挡矩阵更新目标模板;利用有效色彩和运动信息计算块质心转移向量及融合权值,获得目标全局质心转移向量以定位目标。实验结果表明该方法对互遮挡、相似目标干扰及外观变化的多目标均具有稳定跟踪性能。     

利用SIFT特征联合匹配的非刚体目标跟踪算法

为了解决非刚体目标跟踪过程中由目标形状快速变化带来的困难,提出了利用SIFT特征联合匹配的非刚体目标跟踪算法。首先分别提取目标模板和当前搜索区域的SIFT特征点;然后利用改进的联合匹配策略在目标模板和当前搜索区域之间进行特征匹配;最后根据匹配结果确定目标在当前帧的位置和尺度。改进的联合匹配策略在构建相似度矩阵时,不但利用了具有旋转和尺度不变性的SIFT特征向量,并且充分考虑了特征点的空间位置信息,有效提高了特征匹配的准确性。将这种改进的联合匹配策略成功地引入到SIFT匹配跟踪中,克服了传统SIFT匹配算法用于非刚体目标跟踪时的缺陷。实验结果表明,该算法对目标的非刚性形变、尺度变化以及背景干扰都具有较强的鲁棒性。     

基于边缘和颜色的视频文本图像分割方法

视频中的文本如果直接送入OCR软件,识别率较低,因为文本往往叠加在复杂背景中,所以需要先将文本从背景中分割出来。背景像素可能具有和文本像素相似的颜色,并且由于解压缩的影响,文本像素颜色分布可能具有渐变性,给分割带来一定的困难。针对这些问题,提出一种基于文本边缘和颜色特征的文本分割方法,该方法首先利用文本边缘的高频特性沿文本轮廓对图像的颜色分布进行采样;其次使用K-均值空间聚类方法从采样点集合得到图像分割的种子点和分割半径,从而分割文本图像得到不同的分割结果;最后,利用文本笔画的连通域特征挑选出正确的分割结果。实验表明,该方法较好的解决了视频文本和背景的分离问题,分割结果具有较高的OCR识别率。     

High efficient moving object extraction and classification in traffic video surveillance

Moving object extraction and classification are important problems in automated video surveillance systems. A background model based on region segmentation is proposed. An adaptive single Gaussian background model is used in the stable region with gradual changes, and a nonparametric model is used in the variable region with jumping changes. A generalized agglomerative scheme is used to merge the pixels in the variable region and fill in the small interspaces. A two-threshold sequential algorithmic scheme is used to group the background samples of the variable region into distinct Gaussian distributions to accelerate the kernel density computation speed of the nonparametric model. In the feature-based object classification phase, the surveillance scene is first partitioned according to the road boundaries of different traffic directions and then re-segmented according to their scene localities. The method improves the discriminability of the features in each partition. AdaBoost method is applied to evaluate the relative importance of the features in each partition respectively and distinguish whether an object is a vehicle, a single human, a human group, or a bike. Experimental results show that the proposed method achieves higher performance in comparison with the existing method.     

基于模糊测度的多特征融合鲁棒粒子滤波跟踪

针对基于单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法易受光照变化、部分遮挡及相似干扰物的影响,而利用多特征融合的粒子滤波方法存在各特征权值、跟踪模板及窗口大小自适应选取问题,提出了一种基于模糊测度的多特征融合鲁棒粒子滤波跟踪算法。采用颜色及边缘方向直方图来描述目标量测模型,通过分别计算这两类特征在候选目标与参考目标之间的Bhattacharyya距离来确定其各自特征的模糊测度,通过查取模糊规则表来自适应地确定两类特征的权重;将连续帧的多特征联合模板更新机制用于对初始目标模板的更新;针对目标发生尺度变化造成跟踪窗口难以自适应的问题,通过引入粒子离散度实现了跟踪窗尺寸的自适应调整。实验结果表明:所提出的跟踪算法位置平均误差小于8个像素,相比于传统方法可以有效克服光照、部分遮挡以及相似目标干扰等影响,具有较高的跟踪精度及较强的鲁棒性。     

自适应模板更新的粒子滤波实时跟踪算法

提出一种自适应模板更新的粒子滤波实时跟踪算法。在粒子滤波的跟踪框架下,目标模板的自适应观测模型采用含有三个分量的混合高斯模型来建模并用增量EM算法在线更新,很好地解决了模板更新问题。实验结果表明:该跟踪算法在光照变化条件下的红外目标、外观姿态快速变化、局部遮挡等情况下的目标跟踪实验均能长时间稳定地跟踪目标,且无需普通粒子滤波算法的重采样策略,计算简单,易于硬件并行实现。     

多连杆柔性关节机械臂的神经滑模控制

钟对多连杆柔性关节机械臂,设计了基于高斯径向基函数神经网络（GRBFNN）的滑模控制器,该控制器利用神经网络的逼近能力,将各关节的切换函数作为网络的输入,控制器完全由连续的RBF神经网络实现。利用该控制器与线性二次型跟踪器以及传统滑模控制器对三连杆柔性关节机械臂进行轨迹跟踪控制仿真。仿真结果表明：线性二次型跟踪器具有一定传输时延,滑模控制器跟踪轨迹有明显抖振,而神经滑模控制器取消了切换项,消减了抖振,具有良好的跟踪效果和稳定性。