基于模板匹配的多模式车辆跟踪算法

动态目标识别与跟踪是计算机视觉研究的热点问题,为实现汽车辅助驾驶系统中复杂背景下多目标的稳定跟踪,提出了一种基于灰度图像模板匹配的多模式车辆跟踪算法。根据不同模式下车辆灰度图像的特点,分别采用目标边缘特征更新模板、切割分块模板和逆转模板实现了车辆在正常行驶、遮挡及边界条件下的稳定跟踪。算法应用于道路多个车辆目标跟踪提高了目标形变和遮挡情况下的跟踪鲁棒性,采用改进的金字塔加速算法提高了跟踪速度。     

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。     

一种基于分布式融合的多模型图像跟踪系统

设计了一种基于分布式融合的多模型图像跟踪系统。由于图像中噪声的存在、遮挡现象的发生以及被跟踪对象的变形会对某些跟踪算法产生影响 ,因此 ,一个比较理想的跟踪系统应该能够融合这些跟踪算法的优点 ,从而稳定地跟踪目标。本系统采用了 3种跟踪模式 :基于区域的跟踪模式 ;基于B样条主动轮廓的跟踪模式和基于特征点的跟踪模式。利用这 3种模式分别进行跟踪 ,并由基于区域的跟踪模式判定遮挡 ,从而决定将哪些模式的跟踪结果送到融合中心。仿真实验表明 ,这种算法能有效解决遮挡问题 ,并具有较强的鲁棒性。     

融合角点特征与颜色特征的Mean-Shift目标跟踪算法

针对Mean-Shift算法稳定性差、无法适应目标遮挡的特点,提出了一种融合角点特征与颜色特征的目标跟踪算法。该算法利用Harris角点的特征不变性克服了Mean-Shift算法鲁棒性差的缺点,同时利用Mean-Shift算法中核概率密度估计特性克服了目标与背景角点难以区分的缺点。通过视频序列对该算法的跟踪稳定性与抗遮挡性能进行测试,结果表明,新算法的跟踪稳定性与抗遮挡能力优于基于单一角点或颜色特征的Mean-Shift算法。     

基于邻近目标置信度评估的视觉目标跟踪与定位

针对视觉目标跟踪与定位中,目标因为无特征或被严重遮挡导致无法定位的问题,设计了一种基于邻近目标置信度评估的视觉目标跟踪与定位算法。在跟踪过程中,通过检测提取邻近目标的标记特征,然后结合每个特征标记的汉明距离和相对其他标记的归一化结果以及每个标记发生的概率,得到每个标记最终置信度,选择置信度最大的邻近标记来确定目标位置。实验结果表明,该算法在对目标存在遮挡或目标没有特征的情况可以大大提高跟踪的鲁棒性和准确性。     

高分辨距离像辅助的机动目标跟踪算法

宽带相控阵雷达可以获得高分辨距离像,利用此特征获取目标的姿态角成为了一种可能,基于此提出了一种新的机动目标跟踪算法,充分利用高分辨距离像特征,实时估计目标姿态角,并将姿态角信息融合到雷达的量测方程,本文结合先进的非线性滤波算法,提出了利用姿态角的交互多模型不敏卡尔曼滤波算法。通过计算机仿真表明,利用目标姿态角的机动目标跟踪算法相比传统算法目标跟踪精度(位置精度和速度精度)得到很大提高。同时姿态角误差越小,目标跟踪性能越好。     

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。     

基于压缩感知的粒子滤波跟踪算法

针对运动目标跟踪存在的目标遮挡和光照变化问题,提出一种基于压缩感知的粒子滤波跟踪算法。将改进的压缩感知跟踪算法提取的特征融合到粒子滤波跟踪框架中,并对压缩感知提取的特征和原始粒子滤波中的颜色特征进行可信度判定,能够较好地处理图像序列中由于目标遮挡和光照变化所带来的影响。此算法在公开数据库中进行测试,实验结果表明,提出的算法与已有改进压缩感知跟踪算法和粒子滤波跟踪算法相比,鲁棒性更好,能准确实时地对目标进行跟踪。     

基于SVM数据融合的实时粒子滤波算法

采用粒子滤波的目标跟踪算法在粒子数目较多时计算量大、实时性差,针对该问题提出了一种新的基于支持向量机数据融合的实时粒子滤波算法。该算法在估计窗实时粒子滤波的基础上,使用支持向量机融合窗内不同时刻粒子集,并根据融合的结果更新粒子权值,实现对目标状态的快速跟踪。相对于原算法采用最小化Kullback-Leibler距离来调整估计窗混合分布的权值,该方法的计算复杂度低、速度快,进一步提高了算法的实时性。对纯角度目标跟踪问题的仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

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。     

三维粒子测速系统中遗传匹配法的设计

提出了基于遗传算法的三维粒子图像匹配方法及实际中的优化设计。该方法以视差为编码、结合SSD(sum of square difference)与SAD(sum of absolute difference)法对结果进行评估,并通过单点、多点的双交叉、变异与序列的混沌化处理达到对分析空间的搜索;最后,局部处理结合全局唯一性迭代检测进一步增加了匹配结果的可信度。利用优化前后所提算法对空间粒子图进行了对比及误差分析。结果表明:所提算法适用于粒子测速系统的立体匹配,能够给出较准确的视差信息。     

一种基于双向动态规划的立体匹配算法

提出了一种利用双向动态规划和视差可靠性准则的立体匹配算法.首先,提出了一种新的全局能量函数,它解决了扫描线间的不连续性,同时保护了的视差不连续边缘;其次,利用加强顺序约束和遮挡约束的双向动态规划方法来处理遮挡;最后,在利用三个可靠性准则去除伪视差点之后,使用可移动窗口方法填充伪视差点的视差获得稠密视差图.实验结果表明,该算法在深度不连续区域和大的无纹理区域均能取得很好的匹配效果.     

基于深度卷积神经网络的SAR舰船目标检测

针对传统合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标检测算法检测精度易受斑点噪声影响,且只能提取底层特征及其泛化性较差的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的SAR图像舰船目标检测算法。首先将目前先进的单次多盒检测器(single shot multibox detector,SSD)检测算法应用到SAR图像舰船目标检测领域,指出了其在该领域存在的局限性,在此基础上提出了基于SSD的新的检测方法,包括融合上下文信息,迁移模型学习,在公开的SSDD数据集上进行了训练和测试,对实验结果进行了对比分析,实验结果表明,相比于原始的SSD检测算法,所提出的方法不仅提高了目标检测精度,同时也保证了算法的检测效率。     

期望效用-熵决策模型在沪市证券投资选择中的应用研究

对期望效用．熵决策模型作了简要介绍，然后将谊决策模型应用到投资决策领域；利用沪市证券市场的实际数据进行验证，应用谊决策模型对原上证30指教样本股进行择优筛选，并对其筛选结果与二阶随机占优准则筛选的结果进行比较，得到如下结论：与二阶随机占优准则相比，利用期望效用-熵决策模型选择股票更易于操作。并且选出的股票进行优化组合可得到收益更高、风险更小的投资回报。     

基于人眼视点图的特征融合小目标检测算法

针对目前深度学习小目标检测算法在实际应用中存在的漏检率高、精度低等问题,提出了一种基于人眼视点图的特征融合小目标检测算法。基于多类别单阶检测器(single shot multibox detection, SSD)算法通过不同扩张率的空洞卷积融合,在基础网络上获得具有类似人眼感受野的浅层特征层;对附加网络中的特征层进行信息融合,合并上下文信息,增加位置信息和全局语义信息,从而提升小目标检测精度。通过PASCAL VOC 2007数据集验证,结果表明,该算法较传统SSD算法检测精度提升了3.7%,较改进的小目标检测算法Bi-SSD精度提升了0.8%,验证了选择更有表征能力的特征层是有效提升小目标检测精度的方法。     

Noise amplitude modulation jamming signal suppression based on weighted-matching pursuit

To suppress noise amplitude modulation jamming in a single-antenna radar system, a new method based on weighted-matching pursuit (WMP) algorithm is proposed, which can achieve underdetermined blind sources separation of the jamming and the target echo from the jammed mixture in the single channel of the receiver. Firstly, the presented method utilizes a prior information about the differences between the jamming component and the radar transmitted signal to construct two signal-adapted sub-dictionaries and to determine the weights. Then the WMP algorithm is applied to remove the jamming component from the mixture. Experimental results verify the validity of the presented method. By comparison of the pulse compression performance, the simulation results shows that the presented method is superior to the method of frequency domain cancellation (FDC) when the jamming-to-signal ratio (JSR) is lower than 15 dB.     

一种二维ESPRIT算法参数配对新方法

根据矩阵、矩阵的特征值及特征值对应的特征向量三者之间的关系,提出了一种新的用于二维波达方向(DOA)估计的ESPRIT算法参数配对方法。该方法无需经过多次矩阵变换就可以达到参数自动配对的目的,在保证二维ESPRIT算法参数估计性能的前提下,简化了参数的配对过程。最后经计算机仿真验证了该方法的有效性。     

用于SAR图像小目标舰船检测的改进SSD算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像小目标舰船检测中存在的检测率较低、虚警较高等缺点,提出了用于SAR图像小目标舰船检测的改进单步多框检测(single shot multibox detector,SSD)算法。首先,制作了一个专门用于SAR图像小目标舰船检测的数据集,在SSD目标检测算法的基础上,提出了迁移学习、浅层特征增强和数据增广3个方面的改进;利用性能更好的ResNet50作为特征提取结构,在浅层特征增强网络结构中采用了inception模块的分支结构,同时使用了空洞卷积扩大特征图的视觉感受野,增强了网络对小尺寸舰船目标的适应性;最后在数据集上进行了多组对比分析实验,实验结果表明所提方法相比于原始的SSD,平均准确率提高了5.4%,并且对SAR小目标舰船的漏检和误报明显减少。     

一种实用的景象匹配仿真方法

设计了一种实用的景象匹配仿真方法。用该方法对匹配算法进行性能评估，可提高所获取的算法性能参数的可信度。基于对特定匹配算法的性能参数进行分析，提出了一种面向景象匹配制导的基准图可匹配性检测方法，为匹配区基准图的选定提供了新的度量参数。仿真比较实验结果验证了本文仿真方法的实用性、有效性。     

基于特征匹配的舰载对陆导弹目标识别模型

针对传统基于前视模板的匹配算法中难以直接识别与跟踪建筑等目标的问题, 提出基于特征匹配的对陆导弹目标识别模型。该模型通过对末制导导引头图像预处理, 利用改进YOLOv3深度学习目标检测算法和改进Deeplabv3+深度学习语义分割算法来识别目标区和烟雾区, 采用并行法排除烟雾遮挡对目标识别的干扰, 最终判别分析规则判断模型是否识别成功。仿真实验结果表明，该模型能够快速有效精确地完成对陆地目标的识别, 兼具较好的抗烟雾干扰能力, 有利于提高对陆导弹的目标识别水平与作战效果。