基于特征组合的视觉目标跟踪

针对大多目标跟踪算法仅关注目标特征的问题,提出同时采用目标特征及背景特征对目标进行跟踪.针对场景中灰度和梯度特征在跟踪过程中其分类性能动态变化,首先计算各特征似然度,然后根据各特征分类性能计算特征权重,求取加权似然图.根据该似然图,结合粒子滤波算法,进而确定待跟踪目标位置与尺寸.仿真结果表明,该方法对环境光照变化、目标尺寸变化、局部遮挡等均具有一定的鲁棒性.     

航迹关联不确定度评定方法

为了对多种关联算法进行有效集成,确保在信源系统误差估计、数据合成中使用正确关联的航迹,实现性能持续改进的信息融合系统,提出了多源航迹关联不确定度概念及其评定方法.以归一化航迹似然度为基础,综合考虑了传感器的虚情、漏情、未检测区域以及传感器参数的未确知性等因素,建立了航迹关联不确定度评定模型,并进行了仿真实验.结果表明,该模型能够正确反映目标间隔距离、传感器测量误差、航迹关联的正确性、检测概率与航迹关联不确定度之间的关系,且评定结果对传感器的系统误差、参数取值不敏感.     

空地概率数据关联转换量测滤波算法

针对实际情况下机载预警雷达虚警多、易掉点和俯仰角误差大从而导致目标航迹起始和跟踪困难的问题,以WGS-84坐标系为框架,提出机载预警雷达量测关联地面雷达航迹进行目标跟踪的PDA-UCMKF新算法,推导PDA-UCMKF方法的状态更新和误差协方差更新方程,实现了机载预警雷达对中高空目标的快速跟踪.在杂波环境下仿真对比NN-UCMKF和PDA-UCMKF方法的关联和跟踪效果,表明PDA-UCMKF方法有效、可靠且易于工程实现.      

基于概率假设密度的目标数变化视频跟踪算法

针对概率假设密度(PHD)滤波无法跟踪未知起始位置新生目标的问题,提出一种基于新生目标强度检测的PHD跟踪框架.针对原高斯混合PHD无法确定目标航迹问题,在跟踪框架中设计了基于auction的"航迹-状态估计"关联算法,给出了航迹识别的数学表述和具体实现方法.然后,给出了变目标数的多目标跟踪框架的高斯混合实现方法.采用MATLAB编程实现了所提出算法,并使用因目标新生和遮挡导致目标数变化的2种行人数据库进行了验证试验.结果表明,新算法通过目标位置观测值更新新生目标的强度函数,提高了PHD滤波对新目标和遮挡目标的响应性,能够有效跟踪任意时刻未知位置的新生目标,并能够输出目标航迹,提高了多目标跟踪的目标数估计准确性,降低了跟踪误差.     

航迹更新频率对跟踪命中精度的影响分析

本文针对在某些模拟作战训练系统中，由于受计算机速度等硬件条件所限，对快速目标与慢速目标的航迹更新采用不同的时间间隔给目标跟踪以及命中精度计算所带来的问题作了分析，提出了对所分析的“对象”目标采取个别同步等改进措施     

空管自动化系统雷达处理的论述

本文详细介绍了空管自动化系统雷达信号处理的过程,首先是雷达信号前端接入点迹、跟踪点迹和航迹的处理,生成本地航迹后分发至系统;然后由另外处理模块进行雷达融合处理,将本地航迹与系统航迹关联,更新系统航迹。     

尺度目标的频域核回归跟踪研究

提出了一种基于频域核回归模型的尺度目标跟踪算法。该算法将时域相关滤波转换为频域的线性回归问题,构建一个包含似然项和先验项的代价损失函数,当似然项和先验项选取不同的分布函数,获得不同约束条件下的跟踪模型;通过核函数用来适应目标在跟踪过程的尺度变化。在初始帧中,通过手动标注目标初始状态,获得目标样本及其标记,利用核回归得到目标的频域模板;在跟踪过程中,利用循环卷积定理,将时域相关运算转换为频域乘积运算,快速计算候选样本的响应,得到目标在当前帧的估计;利用估计结果更新目标频域模板,同时在线更新核函数,适应目标尺度变化。实验分析表明,文中算法能够实时地跟踪目标,适应目标外观和尺度的变化,获得较好的跟踪效果。     

基于自适应α-β滤波的目标跟踪算法研究

由于雷达对目标角度测量精度低,而红外传感器角度测量精度高,所以引入红外角度数据用以修正融合航迹点的方位角。建立了自适应α-β滤波的数据关联快速算法模型。进行了模拟战场实际目标的仿真试验。仿真结果表明该算法充分利用了红外与雷达的互补性,达到了降低目标航迹的方位角和俯仰角跟踪误差的目的,使航迹状态估计更加精确。     

并肩三角形的几何定理和代数约束

在对空中和海上目标的跟踪过程中,目标的航迹与雷达之间经常会构成一种特殊的"边并边"的三角关系。针对这种特殊的三角关系,引入了平面和球面并肩三角形的概念,研究了它们的几何定理和代数约束关系。针对实际作战环境中可能出现的目标运动状态发生变化或部分量测信息丢失问题,分别利用并肩三角形的边角关系和传统处理方法进行了目标跟踪的仿真实验。实验结果表明:传统处理方法往往由于运动模型的不匹配或量测间隔较大的原因,跟踪误差较大。所提出的并肩三角形的边角关系,能够充分利用具有边角关系的量测信息,得到较为理想的跟踪效果,证明了并肩三角形边角关系在实际作战过程中的适应性和有效性。     

箱粒子广义标签多伯努利滤波的目标跟踪算法

针对序列蒙特卡罗广义标签多伯努利滤波(SMC-GLMB)算法计算效率低、实时性差的问题,提出了箱粒子广义标签多伯努利滤波的目标跟踪(Box-GLMB)算法。该算法使用带标签的随机有限集描述多目标的状态,包括目标的位置和速度,并且对每个目标用互不相同的标签进行区分;然后利用箱粒子滤波算法近似单目标状态的概率密度,即用一组带权值的均匀分布拟合单目标状态概率密度;最后通过广义标签多伯努利滤波对多目标状态的概率密度进行预测与更新,从多目标状态后验概率密度中估计单目标的位置与速度,根据目标的标签可以实现航迹跟踪。BoxGLMB算法结合了箱粒子滤波与GLMB算法的优势,能够跟踪目标航迹,同时提高计算效率。仿真结果表明,Box-GLMB算法可以有效估计目标状态以及跟踪目标航迹,相比于SMC-GLMB算法,计算效率提升了62%。     

视频监控中多视角目标智能定位追踪方法研究

在视频监控中对目标进行定位追踪时,容易出现遮挡情况。当前定位追踪方法需预先检测出遮挡状况,再对目标位置进行校正,计算量大,且追踪结果不可靠。为此,提出一种新的视频监控中多视角目标智能定位追踪方法,针对每个摄像头采集到的图像,对其进行二值化处理,通过稀疏表示方法对目标进行定位。构建了视频监控中多视角目标跟踪的概率框架,针对每个智能摄像机,建立视频监控中多视角目标追踪模型。通过不同视角中的视频数据求出本地似然函数。为了避免维度灾难问题,对联合后验概率进行分解获取边缘概率乘积的形式,通过边缘概率求出被追踪目标在摄像机视角下的位置。依据消息传递机制实现信息融合,达到目标追踪的目的。实验结果表明,所提方法有很高的定位和追踪精度。     

基于改进TLD的自动目标跟踪方法

视觉跟踪一直是机器视觉研究热点,TLD（tracking-learning-detection）算法是近年来出现的一种高效的视觉跟踪算法,针对TLD算法中Lucas-Kanade（LK）光流法无法有效跟踪物体快速移动和尺度变化的问题,采用金字塔光流法对TLD算法进行改进。并将所跟踪物体形心作为图像定位参考点,提取物体定位信息,通过定位信息运用比例-积分-微分（proportion-integral-derivative,PID）控制算法控制摄像头舵机云台转向,使摄像头快速、灵活、精确地自动跟踪指定物体。通过系统测试,与传统TLD算法对比,采用金字塔光流法改进的TLD目标跟踪算法在跟踪目标发生光照变化、尺度变化等情况时,具有更加优良的跟踪性能,准确将跟踪目标形心位置提供给控制部分,控制算法高效灵活,在获取信息后精确、快速地控制摄像头方位,使其正对跟踪目标。该系统对目标跟踪技术、安防技术、自动瞄准系统具有重大意义。     

基于极线约束SIFT特征和粒子滤波的目标跟踪算法

针对采用颜色或边缘等特征的目标跟踪算法所存在的跟踪效果不稳定的问题,提出了一种基于极线约束尺度不变特征变换(SIFT)和粒子滤波的目标跟踪方法.该方法采用SIFT特征向量构建目标模型,引入极线约束改善目标匹配精度,采用粒子滤波算法获得SIFT特征向量的候选目标模型,利用似然函数计算目标模型与候选目标模型间的相似性.实验结果表明,该方法可解决目标与背景颜色相似时的跟踪失败问题,且对目标外形与位姿发生变化具有较好的适应能力.     

模糊逻辑在分布式多目标跟踪融合中的应用研究

多传感器多目标跟踪融合中的目标航迹包含了模糊信息，这种模糊信息可以用模糊隶属度函数来描述．利用对两航迹的位置偏差、速度偏差和加速度偏差进行模糊化、模糊逻辑推理及去模糊等技术，提出了分布式多传感器多目标航迹模糊融合关联方法，计算机仿真结果表明了模糊逻辑方法应用于多目标航迹融合关联判别的有效性，较好地解决了航迹融合关联问题。     

基于机器视觉的目标跟随六足机器人

针对智能机器人控制领域的机器视觉中的目标跟踪问题与机器人运动控制方法研究,设计实现了一款基于机器视觉的目标跟随六足机器人,该系统的机器视觉目标跟踪算法为TLD(tracking-learning-detection)算法,采用stm32嵌入式处理器驱动32路舵机控制板控制机器人运动,并设计实现了一种小型自动火控装置用于锁定目标后的定位打击.该系统融合了六足机器人运动学和机器视觉目标跟踪技术,对六足机器人步态进行研究,根据目标视觉导航,精确锁定目标,对目标进行瞄准打击做出了详细的设计实现工作.     

自主移动机器人走廊视觉识别与跟踪方法研究

在基于图像的道路识别技术实现的自主驾驶问题研究中,图像识别和跟踪的速度是自主驾驶效果的关键。采用基于模型的走廊识别技术,通过模仿人类视觉过程,使用遗传算法,对实时图像进行目标识别和跟踪,实现了一套自主移动机器人系统;同时通过对识别模型匹配值的变化率分析,实现了对走廊拐角的识别。实验结果表明,该方法的走廊图像识别和跟踪速度能够满足系统实时性的要求,并具有较高的可靠性。     

基于稳像技术的飞艇监控视频目标追踪

一般的目标追踪算法提取目标的颜色或轮廓特征,在图像区域内使用匹配算法完成对目标的追踪。由于飞艇容易受到气流影响,艇载相机平移误差会造成目标在视频的相邻帧间运动距离过大,传统目标追踪算法容易陷入到局部最优解而造成目标跟错或者丢失。该文提出了一种基于视频稳像的追踪方法,使用基于运动估计和混合滤波算法,首先处理视频使之平滑稳定,在此基础上利用人机交互选择目标并应用基于MeanShift的算法实现追踪。比较本文提出的算法和一般算法在飞艇视频目标追踪中的效果,结果表明:该方法在目标追踪中具有更高的准确率,同时满足实时性要求。实验证明了本文提出算法可以准确有效地处理飞艇视频目标跟踪问题。     

Efficient and Robust Feature Model for Visual Tracking

Long duration visual tracking of targets is quite challenging for computer vision,because the environments may be cluttered and distracting.Illumination variations and partial occlusions are two main difficulties in real world visual tracking.Existing methods based on hostile appearance information cannot solve these problems effectively.This paper proposes a feature-based dynamic tracking approach that can track objects with partial occlusions and varying illumination.The method represents the tracked o...     

多传感器跟踪的航迹关联

多传感器目标跟踪是信息融合技术在目标跟踪领域的应用范例,航迹关联是其中的关键技术之一.提出先用模糊C-均值算法对点迹聚类,然后根据聚类的结果定义航迹关联质量,选择航迹关联质量大的为关联对.这样使关联同时能考虑当前和历史航迹,提高了关联正确率.最后把多传感器航迹融合,得到了很好的跟踪效果.仿真结果表明,该算法是确实有效的.     

基于背景复杂度分析的智能跟踪器研究

传统基于图像处理的成像目标跟踪系统中,为了提高目标跟踪的可靠性,更多关注的是目标本身的特性,通过分析目标在不同阶段的成像特点,采用相应的算法进行自动提取与跟踪。由于不同目标提取算法在不同复杂程度的背景条件下具有明显的优劣性,实际跟踪过程中需要同时依据目标以及背景两方面的特性才能做出最合理的选择,然而,目前对于影响跟踪的背景特性研究却显得不足。针对这一问题,提出了一种基于结构相似度的背景复杂度判决方法,结合背景复杂度,完成了算法间的自动切换,实现了一个根据目标特性与背景特性的自适应实时多算法跟踪器。仿真测试与外场试验表明,该方法显著提高了对目标跟踪的可靠性。