基于运动模型和数据关联的多目标跟踪

在多目标跟踪的拥挤场景中,目标之间的相互遮挡以及目标外观变化,给多目标跟踪中的目标位置预测和数据关联带来了很大的挑战.利用卡尔曼滤波算法建模目标运动模型对目标轨迹进行预测,能够有效缓解目标外观变化的影响.数据关联是多目标跟踪中的重要组成部分,为此,设计了一种相关性网络来处理多目标跟踪中的数据关联.实验结果证明：利用运动模型在跟踪速度上可以实现实时的跟踪效果,设计的相关性网络有效提升了跟踪器的跟踪精度.     

一种用于多目标跟踪的改进PDA算法

对概率数据关联滤波(probability data association filter, PDA)算法进行了改进.新算法考虑了临近目标对航迹更新的影响,修正了关联门相交区域内回波来自被跟踪目标的后验概率.仿真证明,新算法在计算量和PDA算法接近的情况下减少了误跟踪和目标丢失现象.     

神经网络在多传感器多目标跟踪中的应用

首先研究了基于粗关联和精关联过程的多传感器多目标(MSMT)跟踪融合算法，精关联是联合概率数据关联(JPDA)算法的推广，JPDA算法存在随传感器数和目标数的增加而计算量迅速增加的缺点；其次提出了一种基于神经网络的MSMT联合概率数据互联(MNJPDA)算法，MNJPDA算法能克服计算量爆炸问题，基于MNJPDA的融合算法能提高跟踪的快速性．仿真结果证明了MNJPDA融合算法的有效性．     

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。     

一种适于工程应用的多目标跟踪快速数据关联算法

提出了一种新的多目标跟踪快速数据关联算法,重点分析了关联门相交区域中的公共回波对航迹更新的影响,并综合考虑了关联门内其余侯选回波对航迹更新的作用,以很小的计算代价完成了后验概率的计算。仿真表明,新算法以与ＰＤＡＦ算法接近的计算量,达到了接近于ＪＰＤＡＦ算法的目标跟踪成功率。     

基于人工蜂群算法的多目标跟踪数据关联研究

为快速实现多目标跟踪的数据关联,将人工蜂群算法(ABC)与多目标跟踪数据关联相结合,实现快速的多目标跟踪数据关联.本文以跟踪门确定目标的有效量测,以新息的似然函数描述量测与目标的关联关系,建立多目标数据关联的组合优化模型,详细阐述了人工蜂群算法的基本原理,工作流程.利用人工蜂群算法寻找多目标数据关联优化组合模型的最优解,人工蜂群算法在离散空间的启发式机制实现搜索目标的量测与最佳数据关联.仿真表明,该算法与经典的JPDA算法以及基于元启发式的蚁群算法的数据关联算法进行比较,提高目标关联准确性和跟踪精度.     

多目标跟踪数据互联的动态规划法

本文提出了在密集环境下多目标跟踪数据互联的动态规划法。为在噪声背景下进行实时多目标数据处理提供了理论依据和新途径．     

基于动态多维分配的多基地雷达多目标跟踪算法

对于T-R^s多基地雷达系统，提出一种具有航迹质量管理的多目标跟踪算法，以解决多目标跟踪过程中航迹起始、航迹确认以及航迹删除等问题．采用累加的对数似然比（10garithm likelihood ratio，LLR）计算融合中心每个航迹的质量，并依据航迹判决规则把当前航迹分成四类，然后用相应方法处理这些航迹集合．仿真结果表明，该算法能对杂渡中多个目标进行稳定可靠的跟踪．     

一种杂波环境下的多目标跟踪算法

以实用有效的 JPDA算法为基础 ,运用直接计算后验概率的快速关联算法 ,结合两级自适应滤波器 ,同时考虑邻近目标干扰引入等效噪声协方差 ,提出了一种杂波环境下的多目标跟踪算法。理论分析和计算机模拟结果表明 ,算法有效降低了数据关联算法的复杂度 ,且计算量显著减少 ,实时性得到提高     

A novel maneuvering multi-target tracking algorithm based on multiple model particle filter in clutters

To solve the problem of strong nonlinear and motion model switching of maneuvering target tracking system in clutter environment, a novel maneuvering multi-target tracking algorithm based on multiple model particle filter is presented in this paper. The algorithm realizes dynamic combination of multiple model particle filter and joint probabilistic data association algorithm. The rapid expan- sion of computational complexity, caused by the simple combination of the interacting multiple model algorithm and particle filter is solved by introducing model information into the sampling process of particle state, and the effective validation and utilization of echo is accomplished by the joint proba- bilistic data association algorithm. The concrete steps of the algorithm are given, and the theory a- nalysis and simulation results show the validity of the method.     

基于局部航迹关联的多基地雷达多目标跟踪快速算法

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.     

一种多目标检测跟踪算法研究

针对多目标跟踪领域中现有研究方法存在的实时性差、易漂移等问题,基于YOLOv3算法和KCF算法,提出了一种多目标检测跟踪算法.首先,利用训练好的YOLOv3网络获取视频中目标的位置,并对各个目标进行ID分配;其次,将多个目标并行输入到基于核相关滤波的跟踪模块进行目标跟踪;然后,判断是否满足启动修正策略的条件,若满足则用...     

基于卡尔曼滤波多目标追踪的家用精子活力检测算法研究与验证

针对传统精液分析方法存在的主观性差异、操作繁琐和不适合便携式家用检测等问题,研究并验证了一种基于卡尔曼滤波多目标追踪技术的精子活力检测系统算法. 首先,通过叠加平均法,获取静态精子数量,根据三帧差法获取运动精子质心位置;然后,使用卡尔曼多目标追踪方法绘制运动目标轨迹,再根据筛选条件获取运动精子数量;最后,综合静态与运动精子数量评价精子活力. 通过对实际采集的7组样本图像进行分析,研究结果表明：该系统所检测精子的活力值与人工检测的活力值相差较小,基本满足了家用精子活力检测的需求.     

多传感器跟踪的航迹关联

多传感器目标跟踪是信息融合技术在目标跟踪领域的应用范例,航迹关联是其中的关键技术之一.提出先用模糊C-均值算法对点迹聚类,然后根据聚类的结果定义航迹关联质量,选择航迹关联质量大的为关联对.这样使关联同时能考虑当前和历史航迹,提高了关联正确率.最后把多传感器航迹融合,得到了很好的跟踪效果.仿真结果表明,该算法是确实有效的.     

无线传感器网络多目标跟踪中协同任务分配

采用动态联盟机制进行多目标跟踪协同任务分配,并对自组织动态联盟进行研究,重点探讨盟员选择机制;分析能量消耗情况,给出改进的能耗模型;介绍三点定位法原理,分析其定位精度,提出基于面积和法以限制节点选择,建立精度模型。将能耗模型与精度模型结合,构造出综合性能指标函数,指导盟员的选择,并运用遗传算法实现此选择。仿真试验结果表明:综合性能指标函数使能耗和精度2个指标都更趋优化,证明了运用遗传算法进行盟员选择的有效性。     

基于小波变换的分层块匹配多目标跟踪方法

机载的航空相机或弹载的红外CCD(Charge Coupled Device)摄像头都是安装在运动载体上的CCD相机,其连续拍摄的图像背景是运动的,很多情况下要从运动背景中检测其中的运动目标,并进行跟踪.为解决全搜索算法运算量大、搜索时间长的问题,根据小波域中各图像之间的相关性,提出一种基于小波变换的分层块匹配跟踪算法,能从运动背景中检测出多个运动目标,并可计算出多个动目标的形心坐标,绘出各动目标的运动轨迹.该算法与基本块匹配跟踪算法相比,克服了原算法运算量大,信噪比较低时匹配不准确等缺点.     

一种轻量级分布式Cell多目标跟踪算法

为了研发更有效的基于无线传感器网络(WSN)的多目标跟踪系统,在虚拟网格分层模型(VGA)和负载平衡树(LBA)的基础上,提出一种轻量级分布式Cell跟踪算法:每个目标拥有自己的跟踪Cell,当目标逃离当前Cell时,按目标航迹选出下一任Cell.多个Cell能分布式地对多目标进行同时跟踪,分为不交叉目标、跟踪Cell部分重叠目标和跟踪Cell完全重叠目标来进行讨论.实验模拟了多个目标的运动,结果表明该跟踪算法能及时有效地进行多目标跟踪.     

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．