基于标签随机有限集滤波器的多扩展目标跟踪算法

针对现有随机有限集(random finite set, RFS)扩展目标滤波器不能输出航迹的问题,提出了基于标签RFS滤波器的多扩展目标跟踪算法。该算法首先采用随机超曲面模型将目标建模为星-凸扩展形态,然后利用标签策略表征集合中的离散元素,结合基于延迟逻辑的多假设跟踪理论,采用N 次回扫策略对多帧量测进行平滑处理。仿真实验结果表明,该算法可以在目标跟踪过程中形成完整航迹并对目标扩展形态进行有效估计,特别是在低信噪比探测场景中,所提算法跟踪精度明显优于传统RFS滤波算法,进一步提高了滤波器的稳定性和有效性。     

K近邻隶属度的P-PHD滤波多目标状态提取

在P-PHD滤波多目标状态提取中,传统的K-Means聚类方法存在需要提取峰值、聚类时间长、类簇边缘易被侵蚀等问题。针对此问题,在对一般聚类算法的研究的基础上,进一步提出了一种基于K近邻隶属度P-PHD滤波多目标状态提取算法。该算法首先通过量测与粒子的关联性,根据距离来进行量测筛选剔除虚警量测信息,估计真实目标量测类别,然后利用K近邻隶属度将粒子分配给各个估计的真实量测类别,重新分配粒子集,在新粒子集直接提取目标状态信息,从而避免粒子峰值提取过程,降低了算法的时间复杂度。仿真实验表明,所提算法与传统P-PHD滤波以及其它改进聚类算法的P-PHD滤波相比,具有状态提取精度高以及运算时间短的优点。     

基于空洞卷积和特征融合的单阶段目标检测算法

针对SSD多尺度目标检测过程中存在的目标漏检和错检问题,提出了一种融入多维空洞卷积和多尺度特征融合的目标检测算法。在卷积神经网络输出的多尺度特征中,浅层具有更多的细节信息,深层具有更多的语义信息,根据这一特点,对浅层网络采用了3种多维空洞卷积的浅层特征增强模块,获得具有语义信息的特征图,将增强后的特征图进行下采样,融合不同层的特征;同时在深层网络引入通道注意力模块,对通道进行权重分配,抑制无用信息,提高目标的检测性能。研究结果表明：该算法在PASCAL VOC数据集上检测精度为79.7%,比SSD算法提高了2.4%;在KITTI数据集上检测精度为68.5%,比SSD算法提高了5.1%,检测速度达到了实时性的要求,有效地改善了目标的漏检和错检。     

基于高斯混合概率假设密度滤波器的扩展目标跟踪算法

针对杂波环境下多扩展目标跟踪中航迹起始和量测集划分问题,提出了一种基于高斯混合概率假设密度滤波器的扩展目标跟踪算法。在航迹起始阶段利用最近邻指数法对量测集进行聚类趋势分析,接着通过改进OPTICS (ordering points to identify the clustering structure)算法,建立一个增广数据集排序来表示量测集的密度结构,该算法对参数选择、初始点选择均不敏感,可以滤除量测集中的杂波。仿真结果表明,在航迹起始阶段本文所提算法在保证起始性能的同时计算代价明显减少,在量测集划分过程中,所提算法能够有效划分不同形状、密度的扩展目标,自适应地确定划分数目,减少算法运行时间。     

一种时空特征融合的鲁棒视觉跟踪算法

针对视觉跟踪在复杂背景下因外观特征表征不足等原因造成的目标丢失问题,结合深度光流网络估计的运动特征,文中提出了一种基于时序信息和空间信息自适应融合的视觉跟踪算法。该算法在相关滤波跟踪框架基础上,引入递归全对场变换（RAFT）深度网络估计光流以获取目标的时序信息,提取目标的CN特征和HOG特征获取空间信息,然后融合目标时序信息和空间信息,以增强对目标时空特征的表征能力;其次,建立了一种跟踪结果质量判别机制,实时调整时序信息在融合过程中的权重, 有效提升了算法在复杂动态环境下的泛化能力。为评估算法的有效性,在OTB100和VOT2019两个数据集上进行了测试,实验结果表明,与主流视觉跟踪算法相比,所提算法的跟踪性能获得了显著提升,尤其在运动模糊、快速运动等属性的视频中,具有明显优势。     

论地质灾害形成的内外动力耦合作用机制

在人类长达几千年的生存发展历史中,地质灾害对人类生命财产造成的影响可谓非常巨大。其危害之大、范围之广,使其一直都是影响人类社会发展和经济进步的重要灾害类型。因此,伴随着人类社会文明的进步,科学技术的发展,为了更好地在地球上生存与发展,各国有关专家都重视其对地质灾害的研究,力求通过研究发现地质灾害形成的原因,从而采取措施为降低灾害影响提供依据。在长期的地质灾害研究中,发现地质灾害形成成因与地球内外动力耦合作用机制密切相关。因此,研究引发地质灾害发育演化的内外动力耦合作用机制则成为当前地质灾害研究领域的重要研究课题。从地震滑坡、边坡灾害以及地面变形灾害三个方面论证地质灾害内外耦合作用机制,并且分析了在我国区域内部的内外动力耦合作用机制。     

论地质灾害形成的内外动力耦合作用机制

在人类长达几千年的生存发展历史中,地质灾害对人类生命财产造成的影响可谓非常巨大。其危害之大、范围之广,使其一直都是影响人类社会发展和经济进步的重要灾害类型。因此,伴随着人类社会文明的进步,科学技术的发展,为了更好地在地球上生存与发展,各国有关专家都重视其对地质灾害的研究,力求通过研究发现地质灾害形成的原因,从而采取措施为降低灾害影响提供依据。在长期的地质灾害研究中,发现地质灾害形成成因与地球内外动力耦合作用机制密切相关。因此,研究引发地质灾害发育演化的内外动力耦合作用机制则成为当前地质灾害研究领域的重要研究课题。从地震滑坡、边坡灾害以及地面变形灾害三个方面论证地质灾害内外耦合作用机制,并且分析了在我国区域内部的内外动力耦合作用机制。     

基于随机有限集理论的多扩展目标跟踪技术综述

随着传感器分辨率的不断提高,扩展目标跟踪技术在实际应用中的作用日益凸显。传统的基于数据关联的目标跟踪方法在对多扩展目标进行跟踪时难以适用,而基于随机有限集理论的方法由于避免了数据关联的困扰而得到了广泛的关注和大量的研究。通过对近年来基于随机有限集理论的多扩展目标跟踪技术研究现状进行了综合分析,包括外形建模方法、最优多目标跟踪贝叶斯滤波器的各类近似技术以及基于随机有限集的多扩展目标跟踪算法的性能评价指标等。最后在已有研究发展的基础上,提出了基于随机有限集理论的多扩展目标跟踪技术需重点关注和解决的若干问题,包括如何将外形建模与群目标轮廓建模进行结合、多机动扩展目标跟踪、多扩展目标跟踪性能评价指标、非线性非高斯下的扩展目标跟踪、非标准量测下的扩展目标跟踪等问题。     

基于曲线特征分析的插值法的四象限测角算法

四象限探测器测角系统需要同时满足系统反应时间短和误差小的要求。通过对现有测角算法的分析,得出基于反插值法的测角算法的实现速度快,精度较其他现有的测角方法高;在现有的反插值法的测角算法的基础上,通过分析实际曲线的特性,本文提出了结合曲线性质选择插值点的插值法在相同的插值点数的条件下,可以得到比一般等距插值精度更高的方位和俯仰的误差曲面图。     

一种长宽比自适应变化的目标尺度估计算法

针对视觉跟踪中由于尺度变化、遮挡等复杂场景造成的跟踪失败问题,提出一种尺度长宽比自适应变化的目标尺度估计算法.该算法采用35×35个尺度因子来实现对目标的长宽比估计,为了降低运算量,通过分层尺度估计对二维尺度采样因子进行选择,既确定了目标的最佳尺度,又提高了算法的运行速度;为了进一步提高跟踪算法的鲁棒性,使用相邻两帧之间响应向量的欧式距离作为评判模板是否更新的标准.将尺度估计和模板更新模块引入到目前3种性能出色的相关滤波算法DSST、HCF和OSA中,进行仿真验证.实验结果表明,与原始算法相比,引入模块的新算法在跟踪成功率和精度上均有显著提高,在OTB100数据集上,成功率与3种原始算法相比,分别提高了1.3％、1.4％ 和1.4％,精度分别提高了1.2％、1.3％ 和1.0％,尤其在尺度变化、目标遮挡等复杂场景下具有明显的优势.