基于卡尔曼滤波器的运动目标检测与跟踪

针对摄像机静止的情况,提出了一种可运用于实时监控中的运动目标检测与跟踪的方法．采用更新函数实现背景实时更新,通过差分算法检测运动目标．在跟踪模块中,提出建立帧间目标“关系矩阵”实现多个运动目标匹配,并采用卡尔曼滤波器预测目标参数,在运动目标相互遮挡的情况下,根据预测参数跟踪目标,获得目标轨迹．通过多个图像序列测试,算法具有良好的实时性和适应环境变化的能力．     

基于多视图像序列跟踪的SAR地面运动目标检测

为基于合成孔径雷达(SAR)检测地面切向运动目标,提出基于多视图像序列跟踪的检测方法。在SAR多视图像序列上,具有切向速度的地面运动目标在子视图像间的位移轨迹可近似为一条斜线。该算法利用具有方向性约束的动态规划实现动目标在SAR多视图像序列上的轨迹跟踪,进而沿散焦轨迹作非相干积累可显著改善微弱目标检测性能。基于跟踪信息可实现动目标切向速度估计和解Doppler模糊。基于实测机载SAR数据的数值实验证明了该方法的有效性。     

基于目标序列分析的智能监控多目标自动检测跟踪

针对道路交通监控场景，提出并实现了一个多目标自动检测与跟踪系统． 首先通过高斯混合模型的运动 信息提取方法得到目标运动信息，并分析了目标信息的连续多帧历史信息， 估计目标区域信息在连续多帧中的统 一性，进而通过信息融合的方式得到了目标检测结果． 然后提出了监控场景下多目标的跟踪与管理策略， 根据目标 检测结果，对场景中的多个目标同时进行跟踪．最后， 根据目标的不同状态将目标划分为新出现目标、被更新目标 和被跟踪目标等不同的类别，提高目标跟踪的准确性．     

多运动目标探测标记及跟踪

针对跟踪系统对多目标跟踪以及对实时性的要求,给出了一种基于中心点和面积特征匹配的多运动目标探测标记及跟踪方法．该方法利用对多运动目标检测后的二值图像进行了连通成分标记,提出了一种新的探测搜索标记法,赋予不同连通区域不同的数字来区分,通过四连通区域法来实现．由运动目标的4个顶点来确定中心点,通过面积及中心点距离从而进一步去匹配,最后根据标记结果在原图像中准确地框定了各运动目标,从而实现对运动目标的跟踪．采用上述算法,对车辆视频进行了跟踪,取得了较好的实验结果,跟踪实验结果验证了该方法具有很好的实时性．     

基于跟踪轨迹的车辆异常行为检测

为提高ITS(Intelligent Traffic System)交通事件管理的智能性, 提出基于跟踪轨迹的车辆异常行为检测,分为目标检测跟踪、轨迹分析处理和车辆行为分析3 个步骤。首先利用三帧差法对目标进行初始定位, 采用基于Kalman 预测器的改进跟踪算法对车辆进行跟踪; 然后提出采用最小二乘法自适应分段直线拟合算法对目标跟踪获得的运动轨迹进行快速拟合; 最后结合运动方向变化率和速度变化率两个参数建立车辆异常行为检测模型。实验结果表明, 在道路监控视频中, 该算法能快速准确检测急刹车、急转弯和急转弯刹车等车辆异常行为。     

基于模板匹配的运动目标快速检测与跟踪

在图像跟踪系统中，运动目标的快速检测与识别是至关重要的．通过分析视频序列图像的特点，并结合帧差法和多分辨率图像匹配的优点，提出了一种基于模板匹配的快速检测识别目标的方案．实验结果表明，该方法能快速有效地识别目标，基本上达到了实时跟踪的要求．     

水下机动目标跟踪系统的实时数据处理

本文介绍α－β滤波器和多径跟踪技术的基本原理，在超短基线水声跟踪定位系统中，用于对水下机动目标的航行轨迹进行实时滤波和跟踪。经湖上试验验证，该技术可明显改善定位精度，并具有良好的裤时跟踪能力。     

序列图像运动目标检测的一种快速算法

研究了序列视频图像中运动目标的检测与跟踪快速算法．研究基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法，用该方法重建背景图像；采用图像差分算法提取运动目标；提出简化的等效灰度投影算法来计算目标的质心；采用记忆外推跟踪算法实现图像目标的跟踪，并且对全部算法做了仿真．仿真结果表明算法简单、有效、执行速度快、具有很强的适应性，能够用于单镜头序列图像中运动目标的检测与跟踪．     

基于幂次变换和区域收缩算法的运动目标检测与定位

运动目标分割与跟踪是计算机视觉中的重要研究课题,而目标检测与定位是其中的必要步骤,对分割与跟踪效果影响很大.在此提出一种新的运动目标检测与定位方法,该方法在差分二值图像上,通过区域收缩定位到运动像素密度较大的区域,从而实现运动目标定位.在多目标情况下,先通过幂次变换突出不同位置的目标,然后再通过区域收缩实现目标定位,给出目标的特征矩形,便于进一步的跟踪与识别.该方法不需要任何关于目标数的先验知识,对噪声鲁棒性较强.文中给出的实验结果证明该算法的有效性.     

汽车智能驾驶系统中运动图像的实时检测与跟踪

采用CCD摄像机获取运动目标图像序列,用基于背景重建的运动变化,对运动目标检测;通过运动分割并求运动梯度计算出物体运动方向;利用目标的短时相似性,完成对目标的跟踪与识别,并进而实现对目标长时间的稳定跟踪,确定目标的运动规律,实现运动图像实时检测与跟踪的目的.基于上述运动目标检测跟踪算法,利用C++编写了实时处理程序,实现了动态单目标、多目标及不同方向运动目标的检测与跟踪.实验证明,本算法可以实现对单运动目标和多运动目标的实时检测与跟踪,具有很高的鲁棒性,效果良好.     

网络化弹药系统攻击决策算法

为实现网络化弹药系统对目标攻击的自主化、智能化,研究了一种目标跟踪与目标优化分配相结合的算法. 通过交互式多模型（interacting multiple model,IMM）算法实现对目标的轨迹跟踪,建立匀速拐弯运动以及匀速运动模型,通过仿真分析,IMM算法跟踪效果良好;利用跟踪到的目标的位置信息和运动状态,结合网络化弹药节点的自身工作状态,预先求得对应的组合效能函数,做出攻击决策预判. 解决了网络化弹药系统如何对机动目标实行有效打击的问题,仿真效果良好.     

合作围捕移动机器人小队中机器人的反馈控制

本文介绍了一种反馈控制方法来协调多主体移动机器人围捕一个目标,并重点讨论了对机器人的反馈控制及稳定性.     

Maneuvering target tracking algorithm based on CDKF in observation bootstrapping strategy

The selection and optimization of model filters affect the precision of motion pattern identifica-tion and state estimation in maneuvering target tracking directly.Aiming at improving performance of model filters, a novel maneuvering target tracking algorithm based on central difference Kalman filter in observation bootstrapping strategy is proposed.The framework of interactive multiple model ( IMM) is used to realize identification of motion pattern, and a central difference Kalman filter ( CDKF) is selected as the model filter of IMM.Considering the advantage of multi-sensor fusion method in improving the stability and reliability of observation information, the hardware cost of the observation system for multiple sensors is adopted, meanwhile, according to the data assimilation technique in Ensemble Kalman filter( EnKF) , a bootstrapping observation set is constructed by in-tegrating the latest observation and the prior information of observation noise.On that basis, these bootstrapping observations are reasonably used to optimize the filtering performance of CDKF by means of weight fusion way.The object of new algorithm is to improve the tracking precision of ob-served target by the multi-sensor fusion method without increasing the number of physical sensors. The theoretical analysis and experimental results show the feasibility and efficiency of the proposed algorithm.     

极坐标系下的目标运动模型研究

由于传感器对目标的观测采用的极坐标系或球坐标系与目标运动模型采用的直角坐标系之间是非线性关系,导致按照一般方法难以对目标运动状态做精确的估计.借助直角坐标系下的目标运动模型,导出极坐标系下的目标运动模型,并分别对CV模型和CA模型对应的极坐标系目标运动模型进行了仿真研究.仿真结果表明:依据此模型建立的卡尔曼滤波器对目标运动状态的估计是有效的.     

弱目标运动参数的三维频域估计

具有不同平移运动速度的目标和背景图像在三维频域中形成两个分别与目标和背景运动参数有关的能量聚积平面，提出了用霍夫变换检测这两个平面、确定背景和目标的运动参数的方法。该方法可用于连续多帧图像情况下在低信噪比时估计运动目标的参数。     

基于Routh-Hurwitz法的离心调速器稳定性分析

对机械运动中多自由度线性定常系统的运动稳定性分析有多种方法,但是这些方法不是受到使用条件的限制就是数学分析繁杂.利用劳斯-赫尔维茨判据（Routh-HurwitzCriterion）对机械系统中离心转速调节器的运动稳定性进行了分析,这种分析方法的优点就在于：建立系统运动微分方程的特征方程后,不必求解特征方程的根,只需知道根的符号就可判断系统的零解稳定性.结果表明使用Routh-Hurwitz方法分析运动稳定性问题更为简捷、实用.     

机械系统运动稳定性分析的Routh-Hurwitz法

对机械运动中多自由度线性自治系统的运动稳定性分析有多种方法，但是这些方法不是受到使用条件的限制就是数学分析繁杂。本文利用劳斯-赫尔维茨判据(Routh-Hurwitz Criterion)对上述系统的运动稳定性问题进行了研究探讨。给出的算例表明该方法较为简捷、实用。     

多维地震动作用下隔震桥梁结构的地震响应分析

分析了多维地震动作用下隔震桥梁结构的水平向和竖向振动反应.首先建立了隔震桥梁结构的非线性运动方程,根据非线性随机振动理论对运动方程进行了等效线性化处理,并采用实模态法获得了等效线性方程的解析解,提出了结构响应的计算公式.最后给出了多维地震动作用下隔震桥梁结构的地震响应分析算例,计算结果显示了分析方法的有效性.     

视频运动目标检测方法的对比分析

针对视频运动目标检测领域的研究现状,对帧间差分法、背景建模法、图像分割法、聚类分析法、运动矢量场法等视频运动目标检测方法的算法适应性、复杂度等性能进行了对比分析.辅以典型的视频运动目标检测实例,比较了各种方法的适用范围与优劣特点,可为不同应用场合下视频运动目标检测方法的选择提供参考依据.指出了现阶段视频运动目标检测技术研发的瓶颈所在,以及在新的应用需求背景下所面临的挑战,并对进一步的发展趋势作了预测和评估.     

红外图像序列运动小目标的图像流检测法

提出一种利用图像流分析法对红外序列图像中的运动小目标进行检测的算法．首先利用两步分离法对图像进行预处理,筛选出少量的侯选运动目标,然后利用图像流模型建立目标的运动约束方程,在多帧连续图像中检测出真正的目标运动轨迹．实验结果表明,该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠检测．