视觉跟踪中的粒子滤波算法研究进展

详细讨论粒子滤波算法在视觉跟踪领域的研究现状,对应用粒子滤波算法解决单目标及多目标跟踪问题进行了详细的分析.在粒子滤波算法框架内,选择一个合适的建议分布构建基于粒子滤波算法的跟踪算法是文章关注的焦点.对视觉跟踪中的难点问题:遮挡、目标交互、场景光线变化等详细的分析了使用粒子滤波算法的解决方法.第三部分对当前粒子滤波算法在视觉跟踪应用中存在的问题进行了分析,最后给出了结论.     

基于自适应初始搜索点预测的目标跟踪算法

为了得到恰当的初始搜索点以使得目标跟踪算法避开背景干扰并缩短搜索距离,提出了一种自适应初始搜索点预测的算法。该算法通过对坐标变换参数的变化率进行Kalman滤波来更好地预测初始搜索点;更重要的是,该算法有效地在线估计Kalman滤波器中的模型噪声功率,而非先验地对它们的取值做出假设,因而能够在没有任何人工干预的情况下动态地根据不同的目标运动状况和搜索精度进行实时调整。大量实景视频流上的实验结果均证实了该算法显著提高了跟踪稳定性,并且大幅降低了计算量。     

双C50多模同步采集高速目标识别系统

研究了红外多模采集转换的系统模型 ,分析了功能状态。研究了基于并行DSP、数据并行通信芯片和可编程逻辑器件构架的可行性系统实现 ,论证了系统的实时并行处理能力。研究了数字锁相实施玫瑰线扫描同步采集方位转换和红外多帧配准图像模糊分割识别系统实现。实验表明 ,该系统具有 2 5 6× 2 5 6像素场景 ,2 5 6级灰度级实时监测和复杂背景下实时识别目标的能力。     

基于广义似然比的高分辨率雷达目标检测

目标的一维距离像反映了目标强散射中心在径向距离轴上的投影分布 ,它是目标特征的体现 ,根据目标的距离像提出了一种新的信号检测方案 ,即先从目标的距离像中提取散射中心 ,获得其空域分布密度 ,再进行广义似然比检测。仿真试验结果表明 ,这种检测器具有很好的检测性能     

一种SAR图像目标识别方法

提出了一种新的合成孔径雷达 (SAR)图像目标检测和识别方法 ,该方法根据SAR图像统计分布特性 ,结合恒虚警检测算法和小波变换提取感兴趣的SAR图像目标特征 ,检测得到目标 ,采用马氏距离从杂波背景中识别该目标。实际SAR图像测试结果表明了该方法的有效性     

基于神经网络数据融合的目标识别方法研究

综合应用图像识别、神经网络和数据融合技术是多传感器ATR系统的一个重要研究方向。设计了一种基于BP网络和多传感器数据融合的图像识别系统。从信息论的观点出发 ,在理论上探讨了BP网络数据融合用于图像目标识别 /分类的机理。以此理论对实验结果的合理解释证明了该理论的正确性。理论分析和实验结果都证明了神经网络数据融合用于图像目标识别 /分类的有效性和可行性     

光学区雷达目标散射中心提取及识别方法研究

首先回顾了在宽带体制下光学区雷达目标频域响应的特性 ,而后给出了矩阵束算法的原理 ,并应用该算法提取光学区雷达目标的散射中心 ,提出了所谓“基于散射中心极点和幅度的相关匹配目标识别方法” ,最后给出了五种飞机缩比模型宽带散射数据的实验结果。实验结果表明 ,该识别方法在白噪声条件下具有高识别率和强抗噪声能力。     

脉冲多普勒雷达频域跳盲与频域解模糊

针对脉冲多普勒雷达中的速度遮挡问题 ,提出了基于频域跳盲的PRF组合选择准则及其跳盲方法 ;针对脉冲多普勒雷达中的速度模糊 ,提出了一种用于解速度模糊的查表法 ,即通过预先存储固定表值 ,将获取的视在目标频率处理后在表中查找 ,从而得到实际目标频率。频域查表法实时性强 ,适于频域解模糊     

舰载反导跟踪算法与模型分析

反舰导弹构成了现代舰艇的严重威胁 ,对反舰导弹精确跟踪是反导防御成功的重要前提。针对比例制导的飞航式反舰导弹弹道的特点和机动特征 ,提出了跟踪此类目标的两种新算法———基于自适应模型的算法和基于自适应交互多模型的算法。仿真实验证明 ,这两种各具特点的算法都有足够的适用性能。     

噪声中目标距离剖面像识别的修正特征子空间法

以噪声背景下高分辨雷达目标的距离剖面像为测量矢量 ,提出了基于修正特征子空间而进行特征抽取的目标识别方法。对每类目标 ,由训练样本矩阵经奇异值分解 (SVD) ,建立各自的特征子空间 ,并提取相应的降噪算子。对未知目标 ,其距离剖面像在各特征子空间中的投影 ,经相应降噪算子作用后 ,以能量最大为准则进行识别。模拟实验结果表明了所提方法的有效性