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1.
本文介绍多目标跟踪的原理,并引出了在目标跟踪中的跟踪算法的基础目标运动的模型。并根据实际需要,设计了一种根据目标运动模型的多目标跟踪算法。 相似文献
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文章简述了雷达多目标跟踪系统中状态估计和航迹数据关联两大问题的研究现状并对主流算法进行分析对比。状态估计问题主要分析了线性滤波及非线性滤波的主流算法。数据关联问题主要分贝叶斯类和最大似然概率类进了行讨论分析。 相似文献
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一种基于特征代价函数的多目标跟踪算法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种基于特征代价函数的多目标跟踪算法。根据目标在相邻帧间运动具有连续性以及包围窗口、灰度变化不大的特点,改进了一种代价函数。在跟踪的匹配过程中,启动卡尔曼滤波和预测目标匹配搜索区域,同时使用目标链记录目标最新的运动状态和特征值,从而保证运动跟踪的连续性和计数的有效性。 相似文献
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基于"当前"统计模型的模糊自适应(FACS)滤波算法利用机动目标"当前"加速度调整加速度极限值,实现了对一般机动目标的有效预测;但是在预测强机动目标时却存在较大的预测误差。为了解决这一问题,引入强跟踪滤波器(STF),提出了一种新的自适应滤波算法STF-FACS。该算法根据滤波残差实时调整卡尔曼滤波增益,提高了对强机动目标的预测能力;同时保留了FACS算法对于一般机动目标的预测性能。最后,对强机动目标分直线机动和转弯机动,分别进行航迹预测仿真。仿真结果表明,对弱机动目标进行航迹预测时,两种算法的预测效果相当;对强机动目标进行航迹预测时,STF-FACS算法无论是在动态时延和预测精度方面都比FACS算法要好。 相似文献
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针对杂波环境下的航迹起始的NP难问题,提出了一种基于蚁群聚类的数据关联方法.为每个测量数据赋予给定的特征值,利用基于拾起和放下的蚁群聚类算法确定所需起始目标航迹数目,利用模糊蚂蚁聚类算法提取目标航迹.数值仿真结果表明:在杂波密度稀疏、目标交叉运动的条件下,目标航迹起始的成功率为100%,最大运行时间为2.131 s;在密集杂波条件下,航迹起始的成功率为100%,最大运行时间为12.378 s. 相似文献
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针对卡尔曼滤波涉及到过程噪声协方差矩阵Q和量测噪声协方差矩阵R,实际情况中,Q和R未知或仅知道近似值,在最优滤波器的性能因素中需要考虑到Q和R的误差因素,大多数算法能够很好的辨识R,但在辨识Q时遇到了困难问题。为了能够更精确的获得输出矢量,提出了一种估计Q和R的方法,并对该方法的可靠性进行了实验仿真。同时采用扩展卡尔曼算法对输出的A、E和R进行预测和扩展,然后进行数据处理获得飞行器空间轨迹坐标,最后对计算的结果和文献对比。理论分析和实验仿真表明,算法能够获得更高的跟踪精度和更高的测量精度,验证了其有效性和可靠性。 相似文献
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针对仅能观测目标一维信息的多基地雷达系统,提出了一种基于局部航迹关联的多目标跟踪快速算法.该算法通过各接收机的局部跟踪处理,在获得目标一维航迹的基础上,利用目标的速度信息、局部航迹的冗余性及其与目标的一一对应关系,分级剔除了由于组合定位产生的大量虚假目标,进而通过局部航迹的关联提高了多目标跟踪的稳定性.与传统的集中式跟踪算法相比,该算法避免在融合中心进行复杂的"量测-量测"与"量测-航迹"关联运算,显著提高了计算效率,具有较好的实时性,易于工程实现. 相似文献
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薄红英 《信阳师范学院学报(自然科学版)》2009,22(4)
研究基于反馈的雷达和红外分布式航迹融合.首先给出雷达和红外传感器多目标跟踪算法以及融合中心航迹融合算法,然后将融合状态一步预测及其协方差阵反馈到局部传感器形成新的跟踪门,并把此跟踪门和未反馈前的跟踪门的交集作为下一步估计的有效跟踪门.对不能融合的航迹,给出了目标指示.最后对所提算法进行了计算机仿真研究. 相似文献
9.
文章对目前现有的多目标跟踪方法从信息获取的不同角度进行了综述。主要分析比较了目前单视点和多视点目标跟踪方法对于目标遮挡问题的处理性能,并指出多视点的基于多源信息融合的思想,可以较好地解决场景中目标的遮挡问题。 相似文献
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针对复杂湖面环境干扰下的无人艇自主航行控制问题,设计了一种有效的无人艇航迹跟踪控制系统。该系统从航迹跟踪控制算法、数据融合处理、上位机监控三个部分展开设计。在算法设计层面,将航迹跟踪控制问题分为外环和内环两部分,外环部分提出了一种自适应视线(Line of sight,LOS)制导算法,以求解目标航向角作为航向控制器的输入;内环部分设计了无模型自适应PID航向控制器,以实现无人艇稳定的航行。在数据处理层面,采用卡尔曼滤波算法对传感器信息进行融合,实现了对无人艇位置和姿态信息的准确估计。在监控层面,设计了一种可视化上位机软件,实时监测无人艇航行状态,保证航行安全。最后,利用实艇进行湖测实验,验证了该控制系统的有效性,结果表明该系统具备在内湖执行任务的能力以及应对复杂环境干扰的能力。 相似文献
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为解决视频实景监视系统中因场景光照、阴影及远距离小目标跟踪易丢失问题,提出一种改进局部二值模式(local binary patterns, LBP)算法与Camshift结合的目标跟踪方法。利用LBP算子纹理和颜色对阴影不敏感的特性,采用改进的LBP算子与高斯混合模型结合进行背景建模和目标检测,以抑制阴影的干扰;同时将LBP算子的纹理和颜色融入Camshift算法中,结合Kalman滤波进行目标运动状态的预测,最终实现对监视场景中运动目标的可靠、稳定跟踪。采集行人、车辆及航空器等不同类目标进行实验,验证了本文方法不仅能够稳定、精确地跟踪运动目标,同时可适用于场景雾天低能见度条件下的目标跟踪。 相似文献
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以监控系统为研究背景,充分利用场景中视听媒体间存在的天然时空相关性,将视觉信息和听觉信息有效地融合从而实现对目标的快速跟踪.利用机器视觉相关理论提取视觉运动特征,利用计算听觉场景分析技术抽取音频场景特征,建立视听信息特征级融合模型并进行联合场景事件判断.仿真结果表明,应用视听信息融合对目标进行跟踪,预测误差小于单独基于视觉的目标跟踪,同时听觉信息的引入有助于克服图像噪声. 相似文献
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为解决视频监控系统中因光照变化、相似颜色干扰及快速动目标而导致的目标易丢失问题,提出一种改进ViBe算法与Meanshift结合的目标跟踪方法。首先采用三帧差分和ViBe算法结合进行前景目标提取和检测,以消除鬼影的干扰,利用色度特征和梯度特征相结合的方法来抑制阴影;同时通过将边缘特征融入到Meanshift算法中,引入运动矢量在当前帧中预测下一帧运动目标的位置,实现场面监视环境中运动目标的持续、准确跟踪。通过在监控视频中行人、车辆及飞行器等不同场面目标做实验,验证了本文方法不仅能够持续、准确地跟踪运动目标,并且可适用于场面雾天低能见度条件下的运动目标跟踪。 相似文献
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根据道路交通监控视频的特点,采用压缩跟踪(CT)算法进行运动车辆的检测与跟踪。在摄像头变化较大、运动车辆尺度变化和背景变化等情况下,CT算法均具有很强的鲁棒性。但是当车辆被遮挡时,跟踪算法容易失效。为了解决这一问题,提出使用卡尔曼滤波对遮挡的车辆进行轨迹预测。卡尔曼滤波能根据CT算法跟踪目标的轨迹,有效地预测目标遮挡时的轨迹。实验结果表明,本算法不但可以较好地处理跟踪车辆尺寸变化的问题,在车辆丢失或被部分遮挡时,能准确而稳定地跟踪车辆,而且具有很好的实时性,满足了工程应用的需求。 相似文献
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针对复杂环境下雷达目标跟踪系统易受外界干扰引入噪声污染分布问题,为了保证系统实时可靠,提出了一种基于新息自适应的扩展卡尔曼滤波雷达目标跟踪算法(innovation-based adaptive extended Kalman filter, IAEKF)。通过建立系统新息统计特性,构造系统与量测噪声函数,将新息协方差直接引入滤波器增益矩阵计算,在不增加计算代价的同时,改善算法的自适应性。仿真实验表明,在雷达测量系统受时变噪声污染分布影响下,IAEKF算法相比EKF算法跟踪精度高,算法可行且有效,具有一定的工程研究价值。 相似文献
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均值偏移目标跟踪方法采用颜色直方图对所选择的目标区域进行建模,由于颜色直方图是一种对目标特征比较弱的描述,当有遮挡等干扰因素时,算法效果欠佳,为了有效解决均值偏移目标跟踪算法不足而导致目标定位不准的问题,提出了将颜色特征中融入像素点空间位置特征的算法来实现目标跟踪.实验表明该算法能较好地适应复杂背景视频序列,改进了传统均值偏移算法的不足,提高了算法的鲁棒性和准确性. 相似文献
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针对目标跟踪算法在精度和鲁棒性上的要求,提出一种基于改进粒子滤波的视觉目标跟踪算法.首先,建立多种特征来描述目标外观模型,并对各特征分量的加权系数进行自适应调节;然后,利用分类重采样方法解决原始重采样方法中的粒子退化和匮乏问题;最后,提出一种新的模板更新机制,自适应选取运动模板或原始模板.实验结果表明,改进后的算法在具有挑战的跟踪视频序列上实验,具有良好的跟踪精度和鲁棒性,能够应对视频图像分辨率不高、目标转动变化、部分遮挡等复杂条件. 相似文献
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在IMM算法的基础上,提出了一种新的机动目标跟踪FIMM算法.该算法使用中值滤波对IMM算法模型更新概率进行平滑,再对其利用模糊推理系统进行实时修正,将修正后的概率作为最后输出的权值,让有用模型概率增大,减少了模型之间的竞争,提高跟踪精度.仿真实验表明,提出的FIMM算法显著提高了IMM算法的跟踪性能. 相似文献