跟踪门对多目标跟踪系统性能的影响

讨论了密集目标环境下跟踪门门限对多目标跟踪系统性能的影响。在略去杂波的情况下,以方差压缩比作为跟踪系统性能的衡量指标,对跟踪门性能进行了理论分析。给出了矩形跟踪门配合K alm an滤波算法和PDA关联算法的仿真数据。提出了一种跟踪门门限的选取方法,将离线仿真得到的门限直接应用于跟踪系统,门限计算复杂减小,适用于对速度要求较高的跟踪系统。     

多特征融合的无人船视觉目标跟踪

针对海面光照变化、水花遮挡、水面倒影等耦合作用引起的无人船视觉目标跟踪漂移问题，提出一种基于多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法。通过多特征融合，增强了水面目标特征表达，避免了目标跟踪漂移。为减少环境干扰对跟踪目标外观描述的影响，设计尺度自适应跟踪滤波器，提升目标跟踪鲁棒性能。采用本文算法对多个代表性海上视频数据集进行验证，并与典型目标跟踪算法进行比较。结果表明，相较基于单一CN特征的跟踪算法，本文算法的平均重叠率提升23.63%、平均中心误差减少53.79个像素点。本文算法适用于处理由于海面环境剧烈变化、目标尺度变化导致的跟踪漂移问题，可为无人船作业自主性提供重要智能感知技术支持。     

自适应多目标图像跟踪处理系统研究

针对空间多目标跟踪测量,介绍一种应用于武器试验的多目标图像跟踪处理系统。通过分析多目标自适应数字波门识别技术的综合预测算法,建立多波门系统捕获和跟踪方案,实现对多目标的选择跟踪。同步过程采用高精度数字锁相,增加测量精度。该系统在多目标跟踪测量中具有较广的应用前景。     

基于跑滑系统约束的航空器滑行跟踪算法

为解决大型机场场面易冲突的问题,研究了将基于跑滑系统和管制约束的变结构多模型算法应用于机场场面目标的跟踪.本文首先建立了复杂跑滑结构下的数学建模方法、跑滑结构约束下跟踪状态修正方法和基于管制指令约束的航空器与跑滑系统的自适应匹配方法.与传统场面目标跟踪不同,本文利用跑滑系统和管制指令约束的最大后验概率估计来激活和终止模型集,进而解决机场场面航空器跟踪过程中模型集切换和路段匹配问题.基于上述方法,本文通过结合最大后验概率估计提出了一种新的交互式多模型算法,改善了场面目标的跟踪性能.仿真结果表明:与交互式多模型算法和变结构交互式多模型算法相比,本文所提出的方法能有效地跟踪机场场面目标,显著提高了跟踪精度.     

基于多传感器最小系统的多目标跟踪算法

论文提出了一种基于多传感器最小系统的多目标跟踪算法。首先，采用全邻域方法实现目标的航迹起始，其次，采用修正的多假设跟踪方法完成已确立目标的跟踪和新目标的起始。最后，进行了仿真实验，其结果验证了提出的算法能够很好地完成对多个目标的起始和跟踪。     

鲁棒标签多伯努利机动目标跟踪算法

针对未知杂波和检测概率的跟踪环境下,标准的标签多伯努利(LMB)算法对机动目标跟踪性能较差等问题,提出鲁棒标签多伯努利机动目标跟踪算法(R-LMB).首先建立真实目标、杂波与检测概率的增广空间模型,然后结合多模型(MM)系统,推导出基于蒙特卡罗(SMC)实现的带有状态标签和LMB元素标签的预测与更新方程.研究结果表明:在杂波和检测概率先验未知的情况下,所提出的算法可实现对目标数和目标状态的准确估计,同时在低检测概率和高杂波强度环境中仍可保证良好的多机动目标跟踪性能.     

基于Kalman滤波的无线传感器网络多目标跟踪

设计无线传感器网络多目标跟踪系统,分析系统跟踪性能的影响因素,提出基于单点观测的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法和基于Kalman滤波算法预测功能的节点自适应调度策略,并引入多种事件辅助机制。实验结果表明,该算法和调度策略能够实现多目标实时跟踪,且具有减少计算量、缩短测量周期、降低能量消耗、提高跟踪精度等优点。     

基于小波多分辨率分析的机动目标跟踪算法

研究了一种基于多分辨率分解的机动目标跟踪算法,该算法利用小波中的经典算法——Mallat算法对单一分辨率的量测数据进行多尺度分解,将分解得到的多分辨率量测数据用于目标状态更新。仿真结果表明,该算法具有较好的跟踪性能。     

有色量测噪声情况下的多传感器目标跟踪融合算法

目前已有的目标跟踪融合估计算法都是基于Kalman滤波的,而卡尔曼滤波估计算法要求系统过程噪声和量测噪声均为白色噪声,而实际的跟踪系统中量测噪声往往是有色噪声。针对上述问题,本文利用线性组合当前量测与下一时刻量测的量测扩增法,研究了有色量测噪声情况下的集中式、分布式多传感器目标跟踪融合算法。并对新的融合算法进行仿真分析,仿真结果表明新的融合算法具有良好的跟踪性能。     

基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法

针对异类传感器观测空间不一致的问题，提出了基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法．该算法首先通过在不同传感器的观测空间上建立多目标运动状态的投影，将多传感器多目标关联问题分解为多个单传感器多目标的关联问题，再对单传感器采用模糊聚类的方法求解关联概率，实现了在密集杂波环境中多目标的数据关联和精确跟踪．该算法降低了多传感器多目标跟踪的复杂性和计算量，有效地解决了异类多传感器可用公共信息少的问题．仿真结果表明，该算法的跟踪误差要小于传统的联合概率数据关联算法，且具有更优越的跟踪性能．     

基于同时扰动随机逼近的“动中通”步进跟踪算法

为了提高动中通系统的跟踪性能,在对动中通系统特性分析的基础上,借鉴参数优化的思想和方法提出了一种基于同时扰动随机逼近的步进跟踪算法,算法的核心思想是利用高效的同时扰动技术对跟踪的梯度进行估计,而且算法仅利用带噪声的信号强度的测量值对梯度进行估计。该算法能够同时驱动天线波束在方位面和俯仰面以接收信号的最陡上升方向即梯度方向跟踪目标卫星。计算机模拟分析结果表明该算法不仅是有效的,而且具有较强的鲁棒性。     

基于机器人操作系统的机器人自主追踪系统设计

为了解决移动机器人在机器人操作系统(robot operating system, ROS)中的人脸追踪问题,提出一种基于Siamese目标跟踪算法开发的追踪系统。首先,开发了追踪系统的硬件平台;其次,开发了Siamese跟踪算法,实现了对人脸目标的实时跟踪;最后,实现了导航系统与视觉系统的开发及融合,并通过实时记录的追踪数据与追踪曲线,分析了该系统的追踪性能。实验结果表明:该系统能够在ROS系统下实现对人脸目标的实时跟踪。     

智能婴儿车目标跟踪系统的研究

设计了一种智能婴儿车的跟踪系统,它是在普通婴儿车的基础上设计了嵌入式控制系统。通过对目标跟踪技术及跟踪方法的分析研究,将压缩感知代替TLD(tracking-learning-detection)跟踪算法中的级联检测器,并应用到该控制系统中,能够很好地改善TLD跟踪算法的实时性能。介绍了该控制系统的设计方案,详细讨论了对TLD跟踪算法的改进,最终介绍了该系统中目标跟踪的具体实现方法。实验结果表明所设计的智能婴儿车目标跟踪系统能够自主稳定地跟踪目标。     

跟踪误差的增量式模型预测控制

针对一类工业生产过程中实时跟踪问题,本文提出一种增量式模型预测控制算法,其基本思想是在预测模型中根据跟踪误差采用速度响应来建立预测模型,并在预测模型中采用控制量的增量软约束和在线滚动优化方法使其二次性能指标达到最优。理论分析和Matlab仿真实验结果表明,该控制算法能获得良好的跟踪性能、平稳的被控对象动态响应以及更强的闭环系统鲁棒性。     

基于DM642的运动目标自动跟踪实验平台研制

为测试运动目标自动检测与跟踪算法在DSP系统中的运行性能,以及加强大学生创新能力的培养目标,设计了1套以DM642硬件为核心的运动目标自动跟踪实验平台,实验平台的软件系统采用模块化设计。介绍了基于背景减除的运动目标检测和改进CamShift跟踪算法的原理,并给出了运动目标自动检测和跟踪的实验结果。实验结果表明,该实验平台能够对设计的运动目标跟踪算法进行实时的运行,为跟踪算法的实际应用提供1个方便的测试平台。     

混合坐标系singer模型跟踪突发机动目标改进算法研究

针对混合坐标系下singer模型对跟踪弱机动目标初期误差出现跳变现象,且对突发机动跟踪自适应能力较差的情形,本文提出一种改进算法,通过引入渐消因子,实时调节一步预测协方差,以此调节滤波器增益,增强了滤波器跟踪突发机动目标的适应能力,同时改进了混合坐系下singer模型跟踪算法的精度.仿真结果表明,本文算法对突发机动自适应跟踪能力和弱机动目标跟踪精度都有提高     

基于Mean-Shift的运动目标跟踪

Mean-Shift跟踪算法由于计算复杂度低、跟踪效果好、实时性强等优点被越来越多地应用到视觉跟踪领域.对Mean-Shift算法的跟踪原理进行详细分析,给出基于该算法的运动目标跟踪过程及实现方法.最后,对复杂背景下人物序列图像进行跟踪实验,实验结果表明,该方法具有很好的跟踪性能,对于短暂小幅遮挡具有很好的鲁棒性.     

基于目标模板库的多任务目标持久跟踪

针对长时间跟踪造成的信息丢失问题,提出了一种借鉴人类视觉记忆机制构建目标模板库的算法,该方法能在跟踪中记忆有用目标信息,实现持久稳定的跟踪.首先采用多任务跟踪法把视频序列分成多个子任务进行多线程分块局部跟踪,然后采用模板匹配和特征融合下的粒子滤波先后进行粗略跟踪和精细跟踪;最后把跟踪结果纳入目标模板库中更新跟踪系统.实验表明,此算法具有较好的鲁棒性和稳定性.     

基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法

目标跟踪是计算机视觉研究领域中一个最基本的问题.为解决在复杂场景下目标跟踪效果不佳的问题,作者搭建了一个基于非负稀疏的协作模型,该模型将非负稀疏表示的产生式模型与全局模板判别式模型相结合,并提出了基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法.首先对每一帧图像使用粒子滤波得到若干个候选框,然后再利用非负稀疏协作模型对每一个候选跟踪框进行评分,根据得分最高判为是跟踪目标的候选框.在多个视频序列上的实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高目标跟踪的性能.