一种基于激光雷达和视觉的行人检测方法

针对一般城市环境的道路交通安全问题,提出了一种联合激光雷达和视觉的行人检测方法.利用激光雷达和摄像头坐标之间的透视变换关系,将环境的深度信息映射到图像中,并使用航位角推算方法同步激光雷达和摄像头,然后提取兴趣区域.在激光雷达聚类过程中,提出了一种基于行人宽度信息的目标分割方法,能有效分割并排行人.在基于视觉的行人检测中,首先根据行人边缘对称性的特点,预处理兴趣区域,然后采用基于Hausdorff距离的模板匹配方法,根据激光雷达的深度信息匹配行人上半身模板.实验结果表明,该方法可以取得较理想的效果.     

多传感器粒子滤波融合跟踪算法

对于非线性非高斯环境中的多传感器分布式状态估计问题,提出了一种基于二阶中心差分粒子滤波方法的融合跟踪算法.通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,以在线自适应加权融合算法的方式得到系统最优估计.仿真结果表明,与采用扩展卡尔曼滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度.     

一种基于雷达和红外的粒子滤波融合跟踪方法

针对Kalman滤波不能处理雷达与红外传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法.该算法通过利用量测方程的非线性分析和粒子滤波器计算状态估计值,从而以线性迭代的方式得到系统的最优估计.仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度,同时减小了计算量.     

融合视觉与雷达数据的改进粒子滤波车辆目标跟踪

针对视觉跟踪中由于尺寸变化累积误差导致目标丢失的问题,提出一种融合视觉与毫米波雷达数据的改进粒子滤波车辆跟踪算法。首先,引入遗传算法改善标准粒子滤波中的粒子退化与粒子衰退问题,根据退化程度计算动态自适应的遗传交叉概率,并利用高斯分布替代平均分布计算种群适应度。然后,将图像HSV直方图特征与改进粒子滤波算法结合,实现车辆多目标跟踪。最后,通过雷达目标投影点与视觉跟踪框的位置关系实现关联匹配,利用深度信息修正跟踪框的位置与尺寸。实验结果表明,相对于标准粒子滤波,改进的粒子滤波算法可以使平均跟踪准确率与精度分别提高22.1%与21.1%。相对于仅采用视觉跟踪,融合雷达数据的跟踪算法能够使车辆目标跟踪精度再次提高9.2%。     

一种基于多特征融合的粒子滤波目标跟踪算法

针对采用单一图像特征进行目标跟踪时鲁棒性不高的问题,提出一种基于多特征融合的目标跟踪算法.该方法利用颜色特征和纹理特征描述目标,并将二者融合于粒子滤波框架中,提高了目标跟踪的稳定性,同时也在一定程度上克服了目标跟踪中光照变化时跟踪效果较差等缺点.实验结果表明,该文算法不仅提高了目标跟踪精度,而且具有较强的鲁棒性.     

基于时空域多特征融合的视频拷贝检测算法

针对视频拷贝检测中检测准确率低和误码率高的问题,提出结合时空域特征的多特征视频拷贝检测算法.该算法结合视频帧最大似然比和SURF描述子构成视频特征,较好地对抗各种视频变换,采用基于Kd树的特征匹配算法提高视频检测效率.实验表明该算法能有效提高拷贝检测的速度和准确度.     

一种基于多传感器协同探测的雷达跟踪系统

战场上雷达是对目标进行跟踪的常用手段,当敌方施放有源压制干扰时常导致目标航迹丢失,雷达无法对目标进行持续跟踪。为了改善对目标的跟踪性能,建立了干扰背景下基于机载多传感器协同探测的雷达跟踪系统,首先采用Kalman滤波预测雷达量测缺失数据,当跟踪精度不满足期望值时应用支持向量机回归(SVMR,Support Vector Machine Regression )算法估计缺失数据作为雷达的量测值继续进行卡尔曼滤波估计,实现了对目标的持续跟踪,精度较高。仿真验证了该系统能够解决有源压制干扰条件下的目标航迹丢失问题,增强了雷达对目标的跟踪性能。     

一种基于数据融合的目标跟踪方法

为了提高相控阵波束的跟踪能力,基于多设备源的测量信息,提出一种基于数据融合的目标跟踪方法。该方法依次进行数据外推时延修正,数据检择,坐标变换,再进行测量数据的平滑滤波处理,最后利用动态加权的数据融合处理方法,提高了目标的跟踪预测性能。仿真实验结果表明,提的基于动态加权数据融合的目标跟踪方法具有较高的目标跟踪精度,满足系统要求。     

运动车辆的多传感融合跟踪

针对单一传感器可靠性低、有效探测范围小的缺点,提出了采用雷达与机器视觉融合来实现路面运动车辆跟踪的新方法.该方法采用动力学模型对车辆运动进行描述,考虑了车体运动与车轮速率、转向角之间的关系,比用线性模型更符合车辆实际行驶时的复杂运动状况.通过基于雷达量测的扩展卡尔曼滤波估计建立视觉窗口,再根据图像灰度信息自适应调整窗口中心位置及尺寸,有效地限制了后继图像处理的工作区域,提高了系统的实时性.新方法采用数据融合技术,充分利用雷达与图像传感的量测信息,改善了对机动目标的状态估计.实验证明,该方法能明显提高路面运动车辆位置和方向角的跟踪精度.     

基于多特征融合的目标跟踪算法

针对单一特征的目标跟踪算法鲁棒性较差的情况,利用目标的多种观测信息通过D-S证据理论进行融合跟踪.在粒子滤波的总体框架下,嵌入Mean-Shift算法产生更加逼近真实后验分布的粒子,同时采用颜色和运动边缘特征作为观测模型,有效地避免了单一颜色特征在光照突变、姿态变化以及背景相似情况下的跟踪稳定性较差的问题.实验表明,该...     

前方车辆图像识别与纵向安全域控制方法研究

提出一种基于单目视觉的前方目标车辆图像识别与纵向安全域控制方法。利用目标车辆视频图像的小波分形特征进行图像识别,并采用粒子滤波对检测结果进行实时动态跟踪,在此基础上,结合单目机器视觉感知技术测量纵向车间距,并建立纵向安全域控制模型,最后进行了仿真分析。实验结果表明,该方法有效缓和了目标车辆图像检测准确性与实时性之间的矛盾,在保证行车安全的同时,兼顾了道路通行能力。     

粒子滤波融合跟踪方法

针对Kalman滤波不能处理多传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法.通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,通过线性迭代的方式得到系统的最优估计.仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度和更少的计算量.相比于单传感器,减少了量测信息的模糊性,提高了资源的利用率.     

基于平方根Unscented卡尔曼滤波的车辆融合跟踪

针对车辆运动的机动性和跟踪系统的非线性，提出了一种基于平方根Unsoented卡尔曼滤波(SR-UKF)的多传感器融合跟踪方法．该方法采用动力学模型建立系统的状态方程和量测方程，充分利用了多传感器的量测信息，更好地满足了目标的机动特性．采用基于UKF的数据融合方法处理系统的非线性问题，避免了扩展卡尔曼滤波(EKF)产生的线性化误差．同时，在滤波过程中，以协方差平方根阵代替协方差阵参加速代运算，有效地避免了滤波器的发散，提高了滤波算法的收敛速度和稳定性，实验证明，与基于EKF的融合算法相比，基于SR-UKF的融合算法使系统的位置和方向角的跟踪精度分别提高了18．22％和34．81％。     

基于多传感器信息融合的激光定位与跟踪

为了更精确实现远距离激光定位与跟踪,将十二个PIN硅光电二极管阵列探测器和一个带有光学系统的精密四象限探测器立体组合成独特的多传感器排列结构,并将空间测角基本理论与基于Bayesian决策原理的多传感器信息融合算法有机结合,实现自由空间中作用距离可达十千米的激光的粗精定位,利用激光的定位信息控制三维高精度转台的旋转实现精密跟踪。实践证明,在粗定位跟踪的基础上,精定位跟踪精度小于三个毫弧度。     

非高斯噪声背景下计算机视觉目标跟踪方法

针对杂波背景下计算机视觉目标跟踪问题,提出一种非高斯噪声背景下计算机视觉目标跟踪方法.在视频目标运动模型和观测模型的基础上引入了柯西混合噪声模型,对非高斯噪声运动目标的状态进行建模;然后,在传统高斯噪声粒子滤波的框架内给出文中方法的具体实现步骤.针对大面积遮挡和夜晚光照改变的极端情况下对路上行驶的车辆进行实时跟踪实验,结果表明:文中方法明显提升极端杂波环境下的目标运动过程的建模精度,有效提升目标跟踪精度.     

自适应的免疫粒子滤波车辆跟踪算法

针对真实场景中的车辆跟踪问题, 提出一种改进的粒子滤波车辆跟踪算法. 通过免疫重采样框架减少粒子退化, 保证粒子滤波的有效性, 并参照人工免疫算法的思想建立记忆库, 使算法可较长时间地跟踪目标; 利用背景权重直方图和分块判别机制减少因遮挡导致的跟踪偏离, 同时在运动模型和抗体变异过程中加入自适应学习参数, 提高算法的鲁棒性. 实验结果表明, 在光照变化、 运动突变、 目标遮挡等不同条件下, 该算法具有稳定跟踪的能力, 验证了算法的有效性.     

非高斯条件下基于粒子滤波的目标跟踪

介绍了粒子滤波的基本思想和具体算法实现步骤，在给出的闪烁噪声统计模型基础上，将粒子滤波算法应用在雷达目标跟踪中，解决了闪烁噪声情况下的雷达目标跟踪问题．仿真结果表明，在满足高斯噪声条件下，扩展卡尔曼算法和粒子滤波算法跟踪性能相近，但若考虑雷达的闪烁噪声，则随着闪烁影响增强，扩展卡尔曼算法跟踪性能严重下降，而粒子滤波算法能继续保持较好的跟踪精度．