基于改进粒子滤波的声图像多目标跟踪方法

摘要：
针对利用声图像实现水下多目标跟踪问题,提出一种改进的粒子滤波多目标跟踪算法.通过引入联合概率数据关联算法,建立了联合概率数据关联 粒子滤波算法模型,使粒子权值中得以反映量测与目标轨迹间的关联概率,有效保证了各目标跟踪轨迹的连续性.采用了包含距离及角度的双重跟踪门得到确定矩阵,使跟踪精度得以提高.补充了轨迹起始及轨迹终结方法,以对跟踪过程进行完善.最后,通过水下多目标跟踪试验,对比分析了不同数据关联算法的试验结果,验证了所提方法的有效性,为基于前视声纳的多目标跟踪提供了一种更为有效的方式. 关键词：
联合概率数据关联; 粒子滤波; 目标跟踪; 前视声纳 中图分类号： TP 39
文献标志码： A     

空对空多目标跟踪攻击系统作战效能分析

空对空多目标跟踪攻击系统作战效能仿真与分析有助于航空电子综合火力控制系统的整体评价.从数字仿真的角度出发,建立了相控阵雷达多目标跟踪模型、三维空战次最优火控模型以及作战效能评估模型,基于航空电子综合火力控制系统的大闭环思想,提出了系统作战效能分析指标和方法.1:2多目标跟踪攻击进行仿真和效能分析验证了算法的有效性,为航空电子综合火控系统整体性研究奠定了基础.     

无线层析网络中基于粒子滤波的时变多目标跟踪

研究将粒子滤波（PF）理论应用于无线层析网络中的时变多目标跟踪（MTT）.传统的基于无线层析成像（RTI）的时变多目标跟踪方法存在延迟问题,即与真实的时变目标数目相比,估计所得时变目标数目存在滞后,并且跟踪精度较低.基于PF的时变多目标跟踪方法利用维度可变的粒子来估计目标数目,实现目标跟踪.该方法不存在延迟问题,并且能提高目标的跟踪性能.研究通过在一个9.5 m×9.5 m的监测区域内进行实验来验证该算法的有效性.实验结果表明基于RTI的时变多目标跟踪方法的最佳子模式分配（OSPA）误差为0.485 m,而基于PF的时变多目标跟踪方法的OSPA误差为0.362 m,其性能比基于RTI的方法提高了25%.      

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.     

基于合成时空谱的多目标运动分析

针对水下多目标的检测与定位问题，提出了一种基于合成时空谱的多目标运动分析方法．该方法可对多个弱目标同时实现检测、定位、跟踪和运动分析，避免了多目标跟踪中的数据关联、轨迹交叉等信号处理难点，提高了算法的适用性．研究利用遗传算法的小生境技术，实现了多目标的运动参数估计．仿真结果表明，在低信噪比情况下，对强度不等、轨迹交叉的2个目标仍可进行有效地定位和跟踪．     

基于目标检测和图割的多目标跟踪算法

多目标跟踪是智能视频监控中的一个具有挑战性的问题.提出了一种基于运动目标检测和图割理论的多目标跟踪算法.首先,利用码本模型对背景建模,检测运动目标.然后,令一个标签对应一个目标,建立能量方程,把多目标跟踪问题转化为能量最小化的组合优化问题.最后,构造网络图,利用最大流-最小割算法寻找最优解.实验结果表明,所提算法能够处理新目标的进入和原有目标的离开,对多目标之间的遮挡具有较强的鲁棒性.     

基于CRF模型和标签代价的群组多目标跟踪算法

目标身份切换现象在目前的视频多目标跟踪算法中普遍存在,特别是在遮挡严重的场景中.针对这一问题,提出一种结合了CRF(condition random field)模型和标签代价函数的多目标跟踪算法.该算法将多目标跟踪问题转化为求解统一能量函数的最小解问题;同时,将目标的群组状态融合到跟踪器中,减少了目标发生身份切换的概率,提高了算法的鲁棒性.在多个公共数据集中对该算法进行仿真,实验结果显示,在多个性能指标特别是目标发生身份切换次数指标中,该算法优于目前主流的跟踪算法.     

水下爆炸研究现状及发展方向展望

水下爆炸研究带有明显的军事目的,在中国越来越受到重视.在对国内外及研究内容进行了归纳分类,并对水下爆炸能量释放及传播规律、水下爆炸毁伤机理与效应评估、水下爆炸测试技术、水下爆炸仿真技术4方面研究内容进行了综述.根据国内外研究进展,对今后水下爆炸研究内容及发展方向进行了展望.     

用于移动机器人多目标跟踪的混合条件随机场

根据移动机器人系统多目标跟踪的特点,提出了一种包括运动检测、数据关联和目标状态估计3个层次的多目标跟踪混合条件随机场.作为一种辨别式模型,该混合条件随机场模型允许状态与数据之间存在非局部的依赖关系,不仅可以利用目标的运动信息和局部形状信息提高多目标跟踪中数据关联的精度,而且可以利用多次观测数据检测新目标,实现新目标检测...     

基于CNN-GRU度量网络的多目标跟踪算法

针对复杂场景下多目标跟踪算法存在目标标识切换率高、目标轨迹误报率高的问题,提出了一种基于行人重识别网络和CNN-GRU(Convolutional Neural Networks-Gated Recurrent Unit)度量网络的多目标跟踪算法.通过构建一个CNN和双GRU网络结合的深度度量模型,同时预测跟踪目标轨迹...     

基于最优划分的多传感器多目标跟踪NNJPDA算法

传统的最邻近联合概率数据关联算法(NNJPDA)不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的最邻近联合概率数据关联算法,它以极大似然估计完成对来自多传感器的测量集合进行同源最优划分,然后采用NNJPDA方法对多目标进行跟踪。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法能有效地进行多传感器多目标的跟踪,且具有算法简单、跟踪精度高、附加计算量小等优点。     

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.     

一种改进的基于FCM的目标跟踪数据关联算法

为了克服杂波环境下对多目标进行数据互联时,计算量出现组合爆炸现象,提出了改进的基于FCM的多目标跟踪数据关联算法.将航迹的预测值转换到各个传感器的观测空间作为各自的聚类中心,利用目标属于所有量测的隶属度,来代替JPDAF中的关联概率,将多目标数据关联问题可转化为模糊聚类问题,进行关联计算.改进的基于FCM的多目标跟踪数据关联算法,有效地利用了目标状态估计中的历史信息,实现量测与航迹的关联.该算法克服了JPDAF算法计算量大的缺点,实现杂波环境下多目标数据互联.仿真结果表明了该算法的有效性.     

基于生成对抗网络的多目标行人跟踪算法

多目标跟踪领域中,在背景复杂、目标遮挡、目标尺度和姿态变换等情况下,容易出现目标丢失、身份交换和跳变等问题.针对这些问题,提出了一种基于检测的多目标跟踪算法,使用改进的YOLO人体人脸关联算法,对当前帧待检目标进行分类和位置检测,使用生成对抗网络构建特征提取模型,学习目标的主要特征以及细微特征,再运用生成对抗网络生成多目标的运动轨迹,最终融和目标的运动信息和外观信息,得到跟踪目标的最优匹配.在MOT16数据集下的实验结果表明,提出的多目标跟踪算法具有较高的精确度和鲁棒性,对比目前身份交换和跳变最少的算法,跳变的次数少了65%,准确度提高了0.25%.     

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．     

Cubature Kalman probability hypothesis density filter based on multi-sensor consistency fusion①

The GM-PHD framework as recursion realization of PHD filter is extensively applied to multi-target tracking system .A new idea of improving the estimation precision of time-varying multi-target in non-linear system is proposed due to the advantage of computation efficiency in this paper .First, a novel cubature Kalman probability hypothesis density filter is designed for single sensor measure -ment system under the Gaussian mixture framework .Second , the consistency fusion strategy for multi-sensor measurement is proposed through constructing consistency matrix .Furthermore, to take the advantage of consistency fusion strategy , fused measurement is introduced in the update step of cubature Kalman probability hypothesis density filter to replace the single-sensor measurement .Then a cubature Kalman probability hypothesis density filter based on multi-sensor consistency fusion is proposed .Capabilily of the proposed algorithm is illustrated through simulation scenario of multi-sen-sor multi-target tracking .     

基于改进强跟踪滤波器的微小型水下机器人船位推算

针对微小型水下机器人低速航行时的水下导航问题,提出一种基于改进强跟踪滤波器的船位推算方法.引入Sage-Husa量测噪声估计器以及自适应调节因子,通过改善渐消因子的大小,使得微小型水下机器人在机动性能较低情况下仍能加强滤波器的跟踪能力,提高滤波精度.以SY-1载体为研究对象进行的仿真试验验证了该方法的可行性和有效性.